关于智能视频监控中运动目标的分类识别研究

《关于智能视频监控中运动目标的分类识别研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、关于智能视频监控中运动目标的分类识别研究刘倩兰湖南科技学院摘要：智能视频监控是计算机视觉屮视频分析技术的一个重要应用方向，在各个领域中得到了广泛的应用，并取得了良好的成绩。对此，本文提出了一种监控视频中运动目标识别分类法，并通过对视频监控运动目标的提取来获得Zernike矩高阶矩、长宽比和占空比，之后再运用向量机进行分类识别，并证所得出来的分类识别结果具有较高的准确性。关键词：智能视频监控;运动目标;分类识别；支持向量机;作者简介：刘倩兰（1988年-），男，湖南永州人，汉族，现职称:助教，学历:硕-上，研究方向：嵌入式系统开发图像处理。前言:近年来，我国交通智能监控系统得

2、到了快速的发展，对监控视频的运动目标的分类识别给予了高度重视。而口标分类是对口标分析理解的基础。现阶段，我国智能交通系统主要以道路运行车辆与行人为基础进行目标监控，对车辆的种类、大小、速度等进行检测，做好交通数据信息的统计工作，并保证所得出来的统计结果具有较高的准确性，从而保证运动目标的分类工作可以顺利进行下去。一、运动目标分类支持向量机是智能视频监控运动目标分类识别中重要组成部分，其在传统的运动目标分类识别过程中，相关工作人员可以以道路运行车辆与行人为主题进行训练样本的拟合情况分类识别，之后再将所得出来的结果进行重复训练测试，提升智能视频监控运动目标分类识别的准确性。支持

3、向量机在实际分类识别过程中，又有着同时兼顾训练的作用，可以有效地的减少运动目标在测试过程中所得误差的最小化，并以此为基础寻找适合运动目标样本成功分离，实现二者之间的间隔可以处于一个超优的平面状态，为接下来所开展的运动目标分类识别工作提供良好的保障，提升分类识别工作质量与效率［1］。Zerniker矩是Zerniker是多项式正交复数矩中重要组成部分，在运动目标分类中的应用可以将运动目标通过直观的形式展现出来，并以极坐标中单位原点为中心，将正交函数进行集合，从而形成相对完整的计算公式，为险(x,y)二％(P,0)二出〃(P)e。其中的n为多项式中的阶数，n为非负整数，门-(m

4、)为偶数，而(m);卩到圆点到点的坐标值为(x,y),最后得出0为矢量与x轴的夹角。二、运动目标分类系识别系统的研究(一)运动目标分类器应用支持向量机分类器系统设计主要由分类训练、测试这两个阶段组成。其屮的训练阶段主要通过对智能视频监控目标的样本来对其学习、评估，保证所得出来评估分类结果具有较高的准确性宜。本文主要以视频监控中的人和车进行木笔分类、识别，之后再通过分类器训练与测试所使用的人和车样木都来自于监控视频运动目标的图片序列中，并通过的单摄像机对目标图像进行固定，从而提升所得出来的目标图像分类工作的准确性。(―)运动目标检测运动目标有着快速准确分类的特点，可以有效的进

5、行实时数据交通数据统计，比如说，交通事故的统计、人车流量统计等，并保证所得出来的统计结果具有较高的准确性，只有这样才能为目标的分类识别工作提供良好的保障。运动目标分类特征提取主要任务是以找到相对完整、可靠的交通数据特征为基础來判断交通运动目标的儿何特征、运动特征、目标形状等。运动目标的检测是目标识别与分类的重要组成部分，然而，交通监控场景中，目标运动检测工作相对复杂，要想得出准确、完整的目标检测结果对于工作人员来说有着很大的难度。在交通监控视频中，运动目标的检测方法主要由帧间差分、流光法、背景差分法等。本文在对智能视频监控屮运动FI标分类识别过程屮主要通过背景差分法进行运动

6、目标检测，提升智能视频监控运动目标分类识别的准确性，保证所得出来的目标分类识别工作具有较高的准确性。(三)运动目标识别不变矩是提取智能视频监控运动目标的重要手段之一，其有这平移、旋转、缩放等特征，可以根据使用者的需求将图像口标自行调整。这种分类识别方法可以有效对图像中的字符、遥感图像进行识别、匹配，并保证所得出来的识别结果具有较高的准确性。现阶段，我国专业技术人员在开展图像识别工作时，主要以Zerniker矩，并对图像的低阶结合矩与图像整体特征体现出来，让人们通过直观的形式来了解图像中更加细化的几何图形信息，提升智能视频监控运动目标识别的准确性，为接下來所开展的运动目标识别

7、工作提供良好的保障。通过对Zernikei标样本的提取，可以通过直观的形式将该样本的高阶矩、长宽比、占空比等特征体现出来，并训练分类器对智能视频监控中运动目标进行分类识别。支持向量机分类器系统在对不同路况的行人与车辆识别检测过程中，其中的Zernike矩高阶段的特征值有着非常明显的区别，可以通过非常直观的形式将行人与车辆目标显示岀来，之后再通过测试支持向量机分类器来对视频监控中运动目标的径向基核函数体现出來，得出运动目标的惩罚因子C为0.349929,和参数为0.0078125。通过数据的体现，可以得出Zernik