扫描式监控中运动目标检测方法的研究

"这篇论文探讨了在营区扫描式监控中实现运动目标检测的方法。通过云台采集背景帧，提取其边缘特性生成特征图，并利用一种基于非规则形状的K值模板匹配进行运动补偿，同时提出了一种基于分块的前景连通算法。这种方法有效地降低了计算复杂度，提高了算法效率，并对图像噪声和局部光照变化具有良好的鲁棒性。" 这篇论文的核心在于解决军事营区监控中的运动目标检测问题，这对于安全监控和智能分析至关重要。传统的运动目标检测方法可能在大范围监控场景中遇到挑战，尤其是在动态复杂环境中。因此，作者提出了一种基于扫描式的运动目标检测方案。 首先，论文采用云台摄像头进行周期性的扫描，当没有运动目标时获取背景帧。这些背景帧的边缘特性被提取出来，生成特征图，用于后续的比较和匹配。这种背景特征图的构建方式有助于减少计算量，提高算法的执行速度。 接下来，为了补偿由于目标运动导致的图像差异，论文提出了一种基于非规则形状的K值模板匹配算法。这种匹配方法可以适应不同形状和大小的目标，增强了算法对图像噪声和局部光照变化的鲁棒性。通过比较实时视频帧的特征图与背景帧的特征图，能够准确地识别出运动目标的位置。 最后，论文还引入了一种基于分块的前景连通算法。此方法将图像分割成多个小区域，对每个区域内的前景像素进行连通性分析，确保了检测到的运动目标是连续的，从而提高了检测的准确性。这种方法不仅检测效果好，而且在实际应用中具有较高的可行性。 这篇论文提出的扫描式监控运动目标检测方法，通过结合背景特征图的构建、运动补偿和前景连通技术，有效地解决了大范围监控场景中的运动目标检测难题，为智能监控系统的设计提供了新的思路和解决方案。实验结果证明了该方法的有效性和高效性，对于提升军事营区及其他类似场景的安全监控能力具有重要意义。