基于统计与粒子滤波的智能视频监控关键技术

计算机智能视频监控系统关键技术研究是当前计算机视觉领域的重要课题，它集成了计算机科学、机器视觉、图像工程、模式识别、人工智能等多个学科的尖端技术。这种系统能够在无需人工干预的情况下，通过计算机视觉和视频分析技术自动分析摄像头捕获的连续图像序列，实现对动态场景中目标的定位、识别和跟踪，进一步分析目标行为，解读图像内容并指导决策。 论文作者方帅，作为东北大学控制理论与控制工程专业的博士研究生，在指导教师徐心和的指导下，深入探讨了智能监控的关键技术。首先，他专注于目标检测技术，提出了基于背景建模的运动目标检测算法。该算法利用统计方法构建了基于颜色和颜色梯度的背景模型，并实现实时更新，有效解决了背景提取、更新、背景干扰以及光照变化等问题，提高了目标检测的准确性。 接着，方帅的研究转向了复杂背景下多目标跟踪问题，提出了一种基于蒙特卡罗粒子滤波器的解决方案。他详细定义了多目标跟踪系统的状态方程、观测方程，并讨论了重采样策略，以及如何处理目标出现、消失、遮挡等情况，优化了多目标跟踪的稳定性和实时性。 此外，他还开发了一种目标分类算法，采用有向无环图的多类支持向量机（SVM）对目标进行分类，这种分类器在减少误识别的同时，提升了系统的智能化水平。 方帅的博士论文对计算机智能视频监控系统的关键技术进行了深入研究，包括目标检测、多目标跟踪和目标分类，为提升现有监控系统的智能化、自动化和效率提供了创新性的理论和技术支持。随着智能视频监控技术的发展，其在公共安全、交通管理、商业场所和军事等领域具有广阔的应用前景，有望显著提高监控效果和资源利用率。