基于高斯混合模型的视频目标检测技术研究

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1、目录一、绪论1（一）课题研究背景及意义1（二）国内外研究现状3（三）基础知识介绍41.目标检测技术简述42.运动目标检测的基本方法43.背景差分算法4（四）本文研究内容及文章组织结构4二、开发环境配置及工具介绍4（一）OpenCv的介绍4（二）VisualStudio2008介绍4（三）OpenCv在VisualStudio2008下的配置41.编译OpenCv42.配置Windows环境变量Path43.为VisualStudio2008配置OpenCv环境44.使用OpenCv2.0编程4三、基于高斯混合模型的视频目标检测4（一）背景建模算法的背景知识4（二）高斯混合模型背景建模

2、的原理41.模型的建立42.模型的更新43.基于高斯混合模型的前景检测4（三）高斯背景建模的算法流程4（四）后期形态学处理4（五）实验结果与分析41.模型参数的探讨42.形态学处理4（六）课题前景展望4四、收获与体会4参考文献4谢辞4基于高斯混合模型的视频目标检测技术研究摘要:目前，在视频监控领域中，有效快速地进行视频目标检测和分割是对视频分析处理的关键技术，但同时精确、快速、完整分割出背景，又是运动目标精确提取中的难点。针对固定摄像机的视频监控系统，提出了一种基于高斯混合模型的视频目标检测方法。根据视频中的每个像素在时间域上的分布情况，用K(3-5)个高斯成分来构建各个像素的颜色分

3、布模型，以达到对背景建模的目的。在建模过程中，发现检测到的目标中包含了大量空洞和噪声，因此本文还采用了形态学的处理方法，对视频图像进行了腐蚀、膨胀处理。实验结果表明，通过高斯背景建模和形态学处理的结合进行后，视频目标分离出的轮廓较为清晰，画面噪声大为减少。本文首先综述了课题的研究背景和意义，分析了国内外的研究现状以及发展趋势，并对本文的研究重点和工作安排做了简要说明。本文所选择的是VisualStudio开发平台，通过添加计算机视觉处理库OpenCV，并利用OpenCV提供的部分函数对视频进行处理。关键词：OpenCV；高斯混合模型；运动目标检测；形态学处理一、绪论（一）课题研究背景

4、及意义人类对客观世界的感知和认识绝大部分是通过视觉来获取的，因此视觉信息是人类认识客观世界的主要来源之一。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，它的目的是用计算机代替人眼及大脑对景物环境进行感知、解释和理解。计算机视觉是人工智能领域最热门的课题之一，与专家系统、自然语言理解一起成为人工智能最活跃的三大领域。计算机视觉起源于人工智能的一个梦想，让计算机能够像我们人类一样进行视、听、说和思考，辅助人类对环境进行感知、解释和理解。运动目标检测技术【5】是计算机视觉领域的重要研究内容，它对运动目标的分类、跟踪及行为理解等后续处理产生重要影响。尽管人类既能看见运动的又能看见

5、静止的物体，但是在许多场合，如交通流量的检测、重要场所的保安、航空和军用飞机的制导、汽车的自动驾驶或辅助驾驶等，往往只对运动的物体感兴趣。因此，研究运动目标的检测问题，有很大的理论意义和应用价值。国际电子电器工程师协会（IEEE）每年召开的国家计算机视觉大会(IntemationalConferenceonComputerVision)上，都把运动目标检测与跟踪当作一个重要的研究议题，为此展开深入的讨论。运动目标检测的理论层出不穷，方法也同新月异，充分说明了各国研究机构对此的浓厚兴趣。运动目标检测的主要应用有：1、军事领域。主要包括自动驾驶飞行器、自动目标跟踪、无人驾驶车辆，特别又是

6、在制导和导航方面有广泛的应用前景。2、智能视频监控【8】。目前，尽管视频监控系统作为公共安全领域中的一项重要技术已经得到了广泛的应用，但是大多数视频监视系统的应用仅仅停留在监控者对视频信号的人工监视和事后录像分析和调查取证上，浪费了大量的资源。智能化视频监控系纠是近几年来计算机视觉领域中的一个新兴的研究方向。它的应用需求主要来自对安全需求敏感的场合，如商店、银行、停车场等。这些系统的特点是利用计算机视觉和视频分析的方法自动分析摄像机拍录的图像序列，实现对场景中目标的定位、识别和跟踪，并在此基础上分析和判断目标的行为，从而减少对人工的依赖。而在这个系统中，运动目标检测技术是其核心的部分

7、，是保证整个系统正常运作的关键。3、交通检测。在交通运输系统中，可以通过运动目标检测算法对交通进行控制以提高交通运输的效率和安全。尤其是在道路交通情况监测方面，可以用运动目标检测的方法实现对交通流量和车辆安全行驶的掌握。在北京成功申办2008奥运会后，国际社会一度对北京的交通状况表示忧虑，为此北京市政府引进了较为先进的智能交通管理系统。计算机在不需要，或者只需要很少人干预的情况下，能够在通过对摄像机拍摄的视频序列分析的基础上，实现车辆的检测与跟踪，并且进一