基于運(yùn)動目標(biāo)檢測的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)的開題報(bào)告

基于運(yùn)動目標(biāo)檢測的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)的開題報(bào)告一、研究背景和意義隨著科技的不斷發(fā)展，越來越多的場所采用了視頻監(jiān)控技術(shù)，這些場所包括商店、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)量也越來越多。這導(dǎo)致監(jiān)控人員需要花費(fèi)很長的時間來觀看監(jiān)控錄像，從中發(fā)現(xiàn)事件的發(fā)生。這個問題不僅增加了監(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)能夠自動檢測運(yùn)動目標(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)動目標(biāo)檢測的視頻監(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)視覺技術(shù)對視頻監(jiān)控畫面進(jìn)行分析和處理，自動檢測出運(yùn)動目標(biāo)，并將視頻畫面和運(yùn)動目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動終端。在這種系統(tǒng)中，運(yùn)動目標(biāo)檢測是一個關(guān)鍵的技術(shù)，它需要對視頻畫面進(jìn)行分析和處理，檢測出移動的物體，并將它們從背景中分離出來。因此，如何提高運(yùn)動目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確率和效率是這個系統(tǒng)的重要問題。二、研究內(nèi)容和方法本文將研究基于運(yùn)動目標(biāo)檢測的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其中將包括以下內(nèi)容：1.運(yùn)動目標(biāo)檢測算法的研究：本研究將對當(dāng)前主流的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法進(jìn)行深入的研究和探索，找到一種有效的算法來檢測視頻監(jiān)控畫面中的運(yùn)動目標(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)動目標(biāo)檢測技術(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，將視頻信號輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理，然后通過網(wǎng)絡(luò)將視頻畫面和運(yùn)動目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動終端。3.系統(tǒng)測試和分析：本研究將對設(shè)計(jì)好的視頻監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行測試和分析，測試檢測的準(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)視覺技術(shù)對視頻數(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：1.一個基于運(yùn)動目標(biāo)檢測技術(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，將視頻信號輸入到計(jì)算機(jī)中進(jìn)行處理，然后通過網(wǎng)絡(luò)將視頻畫面和運(yùn)動目標(biāo)的信息發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動終端。2.一種有效的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法：本研究將找到一種有效的運(yùn)動目標(biāo)檢測算法，能夠提高檢測的準(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)對多個監(jiān)控畫面的同時采集和處理，提高監(jiān)控效率。2.采用計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)，實(shí)現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)檢測，并將檢測結(jié)果發(fā)送到監(jiān)控中心或者移動終端，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階段進(jìn)行：1.第一階段（1-2周）：對運(yùn)動目標(biāo)檢測算法進(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)動目標(biāo)檢測技術(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)動目標(biāo)檢測算法和視頻監(jiān)控系統(tǒng)。4.第四階段（7-8周）：對系統(tǒng)進(jìn)行測試和分析，檢測系統(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