OpenCV路面异常滞留物检测与分析技术研究(2)_毕业论文

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OpenCV路面异常滞留物检测与分析技术研究(2)

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4.3.2  算法场景设计原理 14

4.4  滞留物检测算法设计 16

5  滞留物检测 17

5.1  概述 17

5.2  检测步骤 17

5.3  视频场景 19

5.3.1  视频场景一 19

5.3.2  视频场景二 20

5.3.3  视频场景三 21

5.3.4  视频场景四 22

5.3.5  视频场景五 23

结  论 25

致  谢 26

参考文献 27

1  绪论

1.1  概述

视频监控技术自从诞生以来,一直备受人们的关注。究其原因,有如下几点:一、视频监控技术可以节省人力,可以大大减少巡查人员的数量,减少项目开支;二、视频监控系统依靠摄像头进行监控,具有小型化、隐蔽化,对犯罪事件能够进行神不知鬼不觉的拍摄;三、视频监控摄像头能够进行二十四小时无休止的工作,不像人类需要休息,对于监控场景能够尽情掌控。尽管监控摄像头有如此多的优点,但其自身仍有一些缺点,比如监控摄像头往往监控视角狭小,监控范围有限,同时对电等资源有着强烈的依赖性。瑕不掩瑜,对于视频监控摄像头,我们现在已经采用各种技术手段对其缺点进行掩盖和修正。

监控摄像头的应用范围很广,从室内监控到广场监控等场所,都可以见到它的身影。其中,对于道路监控是我们经常见到的,如十字路口的监控摄像头,它能够对司机的驾驶情况进行录像,对交警队的处理给与证据支持。正是有了这一些监控摄像头,才对道路交通情况进行一定的威慑,并敦促着个别司机能够遵守交通规则,文明驾驶。

对于道路监控摄像头所拍摄的画面,交警部门有专门人员对其进行查看。但是,一个街道有很多的摄像头,那么很多条街道呢?可以想象,交警部门所要处理的工作量将会是很大的。同时由于人力有很大的局限性,当相关人员长时间查看着这么多的监控画面,很容易出现误警和漏警,而在城市中,道路是城市的神经中枢,一个堵车将影响整个城市的交通情况,这就要求交警部门能在第一时间出现在第一现场,这样才能对现场情况做出第一时间操控,才能保障整个城市的交通情况。

通过人力对道路监控所获取的画面进行准确分析,同时要求较低的误警率和漏警率,这是不现实的。这就要求着监控系统自身具备一定的智能型,能够进行主动报警,以达到人力资源的进一步解放。智能化视频监控系统是目前也将是未来监控系统的发展方向。智能化的监控系统将通过其智能分析控件对整个监控画面先一步分析,分析画面中的有效部分,并根据事先规定好的规则进行操作。

监控系统的智能化,同时加上一定的人力监控,必将可以建立一个完善的道路监控体系,大大改善城市道路情况。

1.2  本文组织结构

本文的主要研究内容和组织结构为:

第1章:绪论。介绍本文的背景环境以及国内外研究状况。

第2章:相关工具。介绍了本系统中所使用的相关工具及应用平台。

第3章:运动目标物体检测。介绍了运动目标检测的情况及其常规检测方法。 (责任编辑:qin)