基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告_第1頁(yè)
基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告_第2頁(yè)
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基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)的開(kāi)題報(bào)告一、研究背景和意義隨著科技的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的場(chǎng)所采用了視頻監(jiān)控技術(shù),這些場(chǎng)所包括商店、銀行、學(xué)校、醫(yī)院等。視頻監(jiān)控技術(shù)可以提高安全性、減少安全事故和犯罪事件的發(fā)生。但是,隨著視頻監(jiān)控設(shè)備的普及和使用,監(jiān)控錄像的數(shù)量也越來(lái)越多。這導(dǎo)致監(jiān)控人員需要花費(fèi)很長(zhǎng)的時(shí)間來(lái)觀看監(jiān)控錄像,從中發(fā)現(xiàn)事件的發(fā)生。這個(gè)問(wèn)題不僅增加了監(jiān)控人員的工作量,而且也增加了監(jiān)控系統(tǒng)的成本。因此,需要一種有效的視頻監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠自動(dòng)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)、減少監(jiān)控人員的工作量、提高監(jiān)控效率。目前,基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,這種系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)視頻監(jiān)控畫(huà)面進(jìn)行分析和處理,自動(dòng)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),并將視頻畫(huà)面和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動(dòng)終端。在這種系統(tǒng)中,運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)是一個(gè)關(guān)鍵的技術(shù),它需要對(duì)視頻畫(huà)面進(jìn)行分析和處理,檢測(cè)出移動(dòng)的物體,并將它們從背景中分離出來(lái)。因此,如何提高運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率是這個(gè)系統(tǒng)的重要問(wèn)題。二、研究?jī)?nèi)容和方法本文將研究基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的視頻監(jiān)控系統(tǒng),其中將包括以下內(nèi)容:1.運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法的研究:本研究將對(duì)當(dāng)前主流的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行深入的研究和探索,找到一種有效的算法來(lái)檢測(cè)視頻監(jiān)控畫(huà)面中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。2.視頻監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì):本研究將設(shè)計(jì)一種基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)將采用多通道視頻采集卡,將視頻信號(hào)輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理,然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將視頻畫(huà)面和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動(dòng)終端。3.系統(tǒng)測(cè)試和分析:本研究將對(duì)設(shè)計(jì)好的視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和分析,測(cè)試檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率,分析系統(tǒng)的可行性和可靠性。本研究將采用實(shí)驗(yàn)研究的方法,進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)的設(shè)計(jì),使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,并利用實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)性能測(cè)試和分析。三、預(yù)期結(jié)果和創(chuàng)新點(diǎn)本研究的預(yù)期結(jié)果包括:1.一個(gè)基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng):該系統(tǒng)將采用多通道視頻采集卡,將視頻信號(hào)輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理,然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)將視頻畫(huà)面和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動(dòng)終端。2.一種有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法:本研究將找到一種有效的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法,能夠提高檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)在于:1.使用多通道視頻采集卡,實(shí)現(xiàn)對(duì)多個(gè)監(jiān)控畫(huà)面的同時(shí)采集和處理,提高監(jiān)控效率。2.采用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè),并將檢測(cè)結(jié)果發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動(dòng)終端,減少監(jiān)控人員的工作量。四、進(jìn)度安排本研究將分為以下幾個(gè)階段進(jìn)行:1.第一階段(1-2周):對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法進(jìn)行研究和探索,找到一種有效的算法。2.第二階段(3-4周):設(shè)計(jì)基于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的視頻監(jiān)控系統(tǒng),包括硬件和軟件的設(shè)計(jì)。3.第三階段(5-6周):實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法和視頻監(jiān)控系統(tǒng)。4.第四階段(7-8周):對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行測(cè)試和分析,檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確率和效率,并分析系統(tǒng)的可行性和可靠性。5.第五階段(9-10周):撰寫(xiě)畢業(yè)論文,完成論文的初稿。六、參考文獻(xiàn)1.Achanta,R.etal.(2012)‘Slicsuperpixelscomparedtostate-of-the-artsuperpixelmethods’,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.PP,no.99,pp.1–14.2.Bilen,H.andYemez,Y.(2010)‘Objectdetectionandtrackinginvideostreamsusingfastlaplacianfeatures’,2010IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),pp.2657–2664.3.Bouvier,C.andGhanem,B.(2013)‘Detectingmovingobjectsusingnon-negativesparsecoding’,2013IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition(CVPR),pp.2910–2917.4.Elgammal,A.,Duraiswami,R.andDavis,L.(2002)‘Efficientkerneldensityestimationusingthefastgausstransformwithapplicationstocolormodelingandtracking’,IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,vol.25,no.11,pp.1499–1504.5.Felzenszwalb,P.etal.(2010)‘Objectdetectionwithdiscriminativelytrained

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