关键词：
平安校园
目标检测
目标跟踪
行为分析
摘要：
现如今,科学技术在不知不觉中从各个方面影响着我们的生活方式。随着新技术的快速发展,我们的生活变得更加方便和舒适。智能视频分析系统,作为一个最蓬勃发展的产业,使用越来越广泛。最突出的体验是,我们的安全可以得到更好的保障。目前,随着安全意识的提高,校园安全问题越来越被社交媒体和大众重视。智能视频分析系统可以及时和准确地发现异常,以保证学生的安全并协助更多校园案件的破解。然而目前的校园视频监控系统大多是数字化、网络化的传统视频监控系统,在校园安全建设方面,视频监控的智能化应用较少,本系统主要针对这一问题,对智能化视频监控系统的关键技术进行研究与分析,并设计实现了面向校园的智能视频分析系统,对智能化过程中的关键技术:运动目标检测以及运动目标跟踪进行改进以及应用,通过对运动目标的检测提取出运动目标并对检测到的目标进行跟踪,提高安防人员的工作效率。同时,系统将运动目标检测与跟踪技术应用于目标入侵检测,提醒安防人员及时进行异常情况处理。本文系统在运动目标检测过程中,通过使用改进的高斯混合背景建模方法进行背景建模,主要对原高斯混合背景建模的建模图像进行改进,使用绿色通道图像代替灰度图像,从而降低运算量,提高运行效率,同时将背景差分检测结果与帧差法检测结果进行融合,去除空洞与断层,得到完整的前景目标块。在运动目标跟踪过程中,采用融合改进的均值漂移算法与核相关滤波算法进行目标跟踪,对均值漂移法的特征进行改进,结合核相关滤波算法的目标位置预测与改进的均值漂移法的HSV颜色纹理特征跟踪法,解决了运动目标问题中的形变、尺度变化、颜色相似以及遮挡问题。系统中主要通过对运动轨迹的分析,得到对应的运动模式。异常情况监测部分主要针对指定区域有人或车辆入侵的检测。实验结果表明,本文采用的目标检测方法可以较好的对场景中的前景目标进行检测,跟踪方法能够较为准确的匹配到对应的目标,并且能够生产对应目标的运动轨迹。行为分析能够检测大部分行为,并且对特定区域入侵检测效果较好。
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