目标检测技术在视频监控中应用

・计算技术与自动化・　

智能视频监控及应用　

韩云，郑尚志　

（巢湖学院计算机系，安徽巢湖２３８０００）　

摘要：智能视频监控是提高监控效率、提升监控质量的核心技术。论文从运动目标检测、目标跟踪、视频检索和行为模式分析等　

方面系统的论述了智能视频监控技术，并指出其广泛的应用前景。　

关键词：视频监控；智能技术；目标跟踪　

中图分类号：ＴＰ２７７　文献标识码：Ａ　

Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｖｉｄｅｏ　Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ　

ＨＡＮ　Ｙｕｎ，ＺＨＥＮＧ　Ｓｈａｎｇ—ｚｈｉ　（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ　ｏｆ　Ｃｈａｏｈｕ　Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ａｎｈｕｉ　Ｃｈａｏｈｕ　２３８０００）　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｖｉｄｅｏ　Ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ；ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；Ｔａｒｇｅｔ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　

随着人们对安全需求的增长以及监控信息的急剧膨胀，采　况的发生和分割运动目标。该方法的关键是对背景模型的建立　

用人工方式来监管视频监控已不能满足实际需要。体现在：一是　和背景图像的更新。目前常用的背景估计方法是基于自适应的　

由于工作人员疲倦引起的监控失效；二是由于事后查询时间过　方法和基于分布模型的方法。　

长不能满足实时查询；三是不能提供实时报警及时阻止异常事　１．２目标跟踪技术　

件发生。智能视频监控将传统监控的“事后查询”改进为“主动防　目标跟踪是在视频序列中对感兴趣的目标进行有效的跟　

护”，提供实时报警、事后快速视频查询、事前趋势预测等诸多功　踪，是智能视频监控系统的一个重要组成部分。在视觉分析系统　

能，可应用于军事、公安、银行、交通、宾馆饭店、重要仓库、体育　的处理过程中，跟踪是位于运动检测和目标分类之后，行为理解　

场馆、智能大厦、文明小区、飞机场等场所和领域，有效防止各类　与描述之前的不可缺少的关键步骤。跟踪即是在连续的图像帧　

、１　匐　化　

动态目标检测技术在智能监控中的应用研究　

Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｏｂｊｅｃｔ　ｔｒａｃｋｉｎｇ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　ｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅ　孙丕波。，周利江　

ＳＵＮ　Ｐｉ．ｂ０。．ＺＨＯＵ　Ｌｉ—Ｊｉａｎｇ　

（１．青岛酒店管理职业技术学院信息技术学院，青岛２６６１００；２．青岛远洋船员职业学院现代教育技术中心，青岛２６６０７１）　摘要：通过技术开发手段逐步完善智能监控系统已成为安防行业的热点。本文就监控视频的智能检测　引入一种基于背景模板的复合差分视频动态目标检测技术，进一步提高了视频检测的识别效　率。　关键词：视频检测；动态目标；视频帧差；智能监控　中图分类号：ＴＰ３９１．４１　文献标识码：Ａ　文章编号：１　００９—０１　３４（２０１１）３（上）一００５６—０２　Ｄｏｉ：１　０．３９６９／Ｊ．ｉｓｓｎ．１　００９－０１　３４．２０１１．３ｆ　Ｉ－）．１　９　

０引言　

随着数字视频技术和网络技术的发展，安防　行业正经历着“二次革命”的革新。通过技术开　

发手段逐步完善智能监控系统已成为本行业的　热点。尤其是最新的智能化监控中出现了“防御　

层”的概念，使被动式防范转变为主动式防范成　

为可能。目前按照我国市场的要求，进一步改进　视频智能化技术，整合视频监控设备和报警设　

备，提高监控录像的效率，提高报警的有效性，　降低设备复杂度，降低误报漏报等问题迫在眉　

睫。本文就监控视频的智能识别引入一种基于背　

景模板的视频动态目标检测技术，进一步提高了　

视频检测的识别效率。　

１视频检测的特点　

安防系统中，视频动态检测实际上是一种视　

频报警手段，只需系统在硬件或软件上进行支　

持，不需增加任何附加设备，当有活动目标侵入　摄像机所监视的区域，系统的视频动态检测单元　

便会感知视频信号的变化，并启动数字单元对视　频信号进行录像和高清拍摄，同时通过输出控制　单元启动报警关联设备。　

视频图像处理算法在监控系统中的应用教程

监控系统是现代社会中不可或缺的一部分，它在保护公共安全、预防犯罪和监控行为方面起着重要的作用。视频图像处理算法是监控系统中的关键技术之一，它能够对监控视频进行实时分析和处理，提高监控系统的效率和准确性。本文将介绍视频图像处理算法在监控系统中的应用，并给出相应的教程。

一、背景建模算法

背景建模算法是视频图像处理中常用的一种算法，它通过对监控视频中连续帧之间的差异进行分析，提取出视频中不动的背景部分，从而减少干扰和杂乱信息。在监控系统中，背景建模算法可以用于目标检测、移动物体跟踪和异常检测等方面。

教程：背景建模算法的实现首先需要选择一个适当的背景模型，常用的有基于高斯混合模型(GMM)、自适应背景模型等。接下来，对监控视频中的连续帧进行差分处理，并通过阈值分割将前景目标提取出来。最后，根据前景目标的变化情况进行目标分类和异常检测。

二、运动目标检测算法

运动目标检测算法是监控系统中常用的一种算法，它通过分析监控视频中物体的运动信息，自动检测和跟踪出目标物体。运动目标检测算法可以广泛应用于视频监控、交通监控和人脸识别等领域。 教程：运动目标检测算法的实现首先需要对输入的监控视频进行预处理，例如去除视频中的噪声、平滑图像等。然后，通过计算相邻帧之间的差异，提取出运动目标。接着，应用滤波算法对目标进行轨迹跟踪，并进行目标分类和识别。最后，可根据具体需求应用其他图像处理算法进行目标分析和特征提取。

三、人脸识别算法

人脸识别算法是监控系统中常用的一种算法，它通过分析和比对人脸图像的特征，将人脸识别为某个特定的个体。人脸识别算法可以用于实时监控、安防识别和考勤签到等方面。

教程：人脸识别算法的实现首先需要进行人脸检测，可以使用Haar级联分类器或深度学习模型进行检测。接下来，对检测到的人脸进行特征提取，常用的方法有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)等。然后，将提取到的特征与已有的人脸数据库进行匹配或比对，最后得出人脸识别结果。

mtd动目标检测原理

MTD动目标检测原理是一种用于实时视频监控和检测的技术，它能够通过对视频帧进行分析，准确地检测出移动物体。

该原理基于视频中移动目标的像素值变化，通过比较相邻帧的像素值差异来确定是否存在移动目标。在检测的过程中，MTD会将每帧图像分成多个区域，并计算每个区域的像素变化值。

首先，MTD采集两个连续帧的图像，并将它们转换为灰度图像。然后，它计算每个像素的绝对差值。接下来，MTD将所有像素的差值相加，得到某个区域的总像素差值。

在确定移动目标的位置时，MTD通过设置一个动态阈值来筛选出像素差值大于阈值的区域。这些区域被认为是可能存在移动目标的部分。

为了减少误检测和提高检测的准确性，MTD还可以通过应用一些滤波算法来排除噪声。同时，MTD还会采用多帧图像的平均像素值来对比判断移动目标。

MTD动目标检测原理具有实时性强、准确性高的特点。它可以应用于各种实时监控系统中，如交通监控、安防监控、智能家居等领域，为人们提供更安全、便捷的生活环境。

总之，MTD动目标检测原理是一种基于像素变化的实时视频监控技术。通过计算像素差值和设定动态阈值，它能够快速、准确地检测出移动目标，为各种实时监控系统提供支持。