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首页智能视频监控中目标检测算法的研究与应用
本文主要探讨了在智能视频监控系统中应用人工智能和机器学习技术,特别是目标检测算法的研究。作者针对海量视频数据处理的挑战,强调了自动目标检测算法的必要性,以提升监控效率和准确性。文章深入研究了HOG(Histogram of Oriented Gradients,梯度方向直方图)技术和SVM(Support Vector Machine,支持向量机)分类技术,这两种技术在目标检测中具有较高的鲁棒性和检测效果。 HOG特征被广泛用于物体检测,但其依赖大量样本训练,且同一物体在不同视角、旋转角度下的特征差异可能导致检测准确性下降。为此,论文提出了一种新的HOG特征转换算法,旨在优化不同视角、旋转角度和光照条件下的样本,以增强检测的稳定性和准确性,同时减少训练分类器所需的正负样本数量。 此外,论文还分析了GMM(Gaussian Mixture Model,高斯混合模型)运动目标分割算法和MeanShift目标跟踪技术,将两者结合到视频分析系统的算法架构中,形成一个包括场景分析、目标分割、目标检测和目标跟踪的完整流程。为了实现这个算法体系,作者采用了模块化设计,利用OpenCV图像库和VC++6.0开发了一个软件实验平台,该平台能够执行视频输入、前景运动分割、目标检测和跟踪等功能。 实验部分,论文使用了大量的人类图像样本进行训练,包括正面样本和背景样本,以及不同视角下的视频流进行测试,验证了所提算法的有效性。虽然文中提及了车辆检测,但具体细节未详尽展开。 这篇论文为智能视频监控系统中的目标检测算法提供了理论基础和实践解决方案,通过优化HOG特征和SVM分类,以及结合运动目标分割和跟踪技术,提升了监控系统的智能分析能力。
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