视频实时监测与报警设计.ppt

Company Logo 基于opencv的视频实时监测与报警 组员: 测控1103 李 亚 信研1401 王玉莹 信研1403 杨 明 目录 背景意义 1 主要方法 2 程序设计 3 结果分析 4 背景意义 近年来，计算机视觉的研究重点已经从对静态图像的研究过渡到对动态图像序列的研究上面。 视频图像序列已成为现今计算机视觉的研究热点，其极大的促进了计算机视觉在各领域中的应用。 视频运动分析主要应用于视频监控系统、视频MPEG编解码技术、人机交互感知接口、军事制导、雷达视频图像目标分析与跟踪等。 视频图像序列运动目标分析系统的难点：实时性、鲁棒性、通用性和可移植性的要求较高。 视频实时监测与报警系统对待监控视频序列的内容进行自动分析和判断，对监控过程中出现的异常行为及时做出反应。常用于交通监控、安防监控等。 主要方法 本设计的主要包括以下几部分：图像预处理、运动目标监测、报警。 视频序列 图像预处理 运动目标监测 报警 预处理的目的是为了消除图像噪声，本文采用中值滤波与膨胀消除图像噪声。中值滤波主要除去图像中的噪声点。 像素值为其邻域内所有像素由小到大排列后的中间值。 对图像进行高斯金塔分解得到不同层次的子图像，分别对子图像进行膨胀，最后对膨胀后的子图像重构，以达到消除目标不连续空间的目的。 运动目标检测部分有背景减除法、帧间差分法和光流法。本设计采用帧间差分法，其基本过程如下： 二值化 形态学滤波 连通性分析 判别 延迟 - 监测部分主要包括运动目标的检测与分割。传统的分割标记方法的标记对象是像素，为了提高运动目标分割的效率，目前有基于边缘轮廓和线段的标记方法。 本文利用 cvFindContours()函数得到背景差分检测出来的运动前景图像中的目标轮廓，并得到运动目标的外接轮廓或者外接矩形以及所处的位置。 程序设计 开始 初始化 打开摄像头 图像帧差 目标监测 报警 运动 目标？ 是 否 二值化 帧差图像 滤波 运动目标检测 目标大于阈值？ 分割标记 是 否 实验结果 视频监测与报警系统的优点在于可以实时、准确、稳定的完成室内的监测，出现虚报、漏报、错报的概率很小等。 其不足之处在于本系统中的报警略有延迟。 实验结果 主要参考文献： [1] 吴晓阳. 基于OpenCV的运动目标检测与 跟踪[C]. 杭州：浙江大学， 2008. [2] 翟旭. 智能视频监控中目标检测跟踪技术 的研究[C]. 北京：北京邮电大学，2013. Company Logo