智能视频监控：入侵检测算法与DSP实现研究

"智能视频监控中的入侵检测算法研究及其DSP实现" 智能视频监控是现代安全防范系统的重要组成部分，尤其在公共安全、交通管理、工业监控等领域发挥着关键作用。随着技术的发展，传统的人工监控方式已经无法满足大规模、高效率的需求，因此智能视频监控成为研究焦点。本文主要探讨了在智能视频监控系统中，如何通过目标提取、视频稳像和目标跟踪等技术，结合TIDM642数字信号处理器（DSP）的优化实现，构建一个高效、实时的入侵检测系统。 本文的研究工作主要分为四大部分： 1. 目标提取：采用减背景法来提取视频中的前景目标，对比了自适应高斯背景建模和码本背景建模两种方法。考虑到系统的鲁棒性和实时性，最终选择了码本背景建模，因为它能够在处理复杂环境变化时保持较好的性能。 2. 视频稳像：在背景建模的基础上，提出了一个鲁棒的实时视频稳像算法。通过快速特征点检测，利用分层的相位相关算法进行跟踪，并借助RANSAC算法估计全局运动。再用高斯平滑滤波对运动参数序列进行滤波，确保视频序列的稳定平滑，从而提高观看体验并增强背景建模的稳定性。 3. 目标跟踪：深入研究了mean-shift跟踪和粒子滤波跟踪算法。针对这两种方法的优缺点，采取改进的直方图描述方法，并结合mean-shift与粒子滤波的优势，设计出一种混合跟踪策略，以实现更鲁棒和快速的目标跟踪。 4. 软件框架与DSP优化：讨论了入侵检测系统的软件架构，并研究了TI DM642 DSP的代码优化技术，以提升算法运行速度，满足实时监控的需求。 通过这些研究，本文实现了基于DM642 DSP的智能视频入侵检测系统，该系统具有较高的鲁棒性和实时性，为智能视频监控领域提供了一种实用的解决方案。关键词包括：入侵检测、背景建模、视频稳像、mean-shift跟踪、粒子滤波跟踪以及DM642。