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基于智能监控技术的PTZ研究

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毕业论文范文题目：基于智能监控技术的PTZ研究，论文范文关键词：基于智能监控技术的PTZ研究
基于智能监控技术的PTZ研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着智能监控系统的不断发展,运动目标的特征信息和行为过程对于监控者具有重要意义,如何获得感兴趣目标的特征信息,是智能视频监控系统所关注的重要功能之一。PTZ(Pan,Tile,Zoom)摄像机的使用能够将监控目标的面部特征、运动轨迹、行为等具体信息进行连续的随动拍摄和特写,使得监控者对运动目标的监控更为连续、准确。本文基于运动目标检测和跟踪技术实现了一个PTZ摄像机随动跟踪系统,该系统采用静态摄像机和PTZ摄像机混合模型,根据（此处忽略..）静态摄像机所获取的图像序列进行图像背景的生成和前景的抽取；运用卡尔曼预测方法将检测到目标的孤立信息形成连续的目标运动轨迹；在此基础上设计出PTZ摄像机相关控制策略,使其能够自动跟踪感兴趣的目标,得到更为丰富的目标运动信息。其中PTZ摄像机的监控策略和控制方法是系统有效性提高的核心,运动目标检测提取和跟踪技术是智能视频监控的基础部分,也是许多智能视觉监控系统的关键技术。针对视频监控的特点,论文提出了静态摄像机和PTZ摄像机混（本文此处忽略..）合跟踪模型,利用静态摄像机和PTZ摄像机搭建了一个实时的监控系统,并探讨了单一PTZ摄像机跟踪模型的理论方法。静态摄像机和PTZ摄像机混合跟踪模型利用场景分割将监控场景分为多个监控子区域,并对每一个子区域设定预置位,根据静态摄像机所获取目标质心位置映射到监控子区域的预置位,控制PTZ摄像机读取相应的预置位,达到对运动目标实施有效的摄像机随动拍摄的目的。单一PTZ摄像机跟踪模型是场景监控的最佳方式,背景映射算法能够提高背景重（此处忽略..）建的效率,但算法复杂且计算量大,对PTZ摄像机的偏角、仰角获取精度要求较高。试验将混合高斯模型检测算法、卡尔曼滤波器、静态摄像机和PTZ摄像机模型相结合,在相关硬件搭建的实验平台上构成了一个小型的智能视频监控系统。系统以运动目标检测提取和跟踪技术为基础,对运动目标检测算法进行了比较深入的研究,确立了以混合高斯模型检测算法、卡尔曼滤波器跟踪模型为基础的实验方法。混合高斯模型检测算法采用图像上的每一个像素点的亮度和色度建立混合（略..）高斯分布的背景模型,此模型与实际情况比较接近,在前景区域检测时,目标抽取效果好。混合高斯背景模型能够有效的适应场景的变化并兼顾了系统的稳定性,通过阴影检测和噪声处理消除阴影和噪声的影响,提高了检测的准确性。对根据运动检测算法从图像序列中检测出来的运动目标进行轨迹跟踪,通过卡尔曼滤波器进行运动估计,从而减少了特征提取的搜索范围,提高了算法的效率。在目标匹配时,采用质心和面积相结合的方法,兼顾了目标的位置和形状。

以上为本篇毕业论文范文基于智能监控技术的PTZ研究的介绍部分。

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