智能视觉监控中运动目标检测的鲁棒性提升与关键技术

本文主要探讨了人工智能在智能视觉监控系统中运动目标检测的鲁棒性研究。智能视觉监控的核心任务之一是通过监控摄像头捕捉的连续图像，精确识别并跟踪运动物体，这对于目标分类、跟踪、事件检测和行为识别等高级应用至关重要。然而，实际监控场景中存在诸多挑战，如光线变化、阴影、背景混乱等因素，这些都可能对运动目标检测的性能造成严重影响。 针对这些问题，作者首先分析了运动目标检测算法的原理，重点聚焦于混合高斯模型方法的自适应背景建模。作者提出了一个实时的自适应无参数阈值变化区域检测算法，通过计算每个图像块的阈值，并根据变化区域和背景区域的不同特性调整处理策略，实现了全局阈值的自适应计算。这种算法在不同光照条件下都能有效地检测运动区域，表现出良好的鲁棒性。 其次，针对前景误判问题，作者设计了一种结合像素邻域信息的算法，能够有效地去除由树叶摇动、摄像机抖动等引起的噪声，同时对于光照变化具有较高的抗干扰能力，减少非背景物体的误检测。 针对阴影检测，文章深入研究了阴影在图像序列中的特征，并开发了一种基于YUV颜色空间的阴影检测算法。该算法利用亮度、色度和边缘信息来识别可能的阴影区域，通过逻辑“或”操作整合YUV信息和边缘信息的结果，从而准确识别出阴影区域，降低了阴影对运动目标检测的负面影响。 整个研究不仅理论性强，而且实证效果显著。通过在实时视频中的实验验证，论文提出的算法在复杂的自然光照环境下展现出强大的鲁棒性，有效抵抗光照变化、背景干扰，如树枝摇晃，能准确地识别和跟踪真实运动目标，具有很高的实时性和稳定性。关键词包括运动目标检测、混合高斯模型、自适应无参数阈值、阴影检测和前景误判，体现了作者在智能视觉监控领域的深入理解和创新贡献。这是一篇值得深入研究的昆明理工大学硕士研究生学位论文。