基于视频分析的智能视频监控系统的研究与设计-计算机软件与理论专业论文.docx

万方数据 万方数据 独 创 性 声 明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也 不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用 过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论 文中作了明确的说明并表示谢意。 签名： 日期： 年 月 日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论 文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和 磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位 论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、 缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。 （保密的学位论文在解密后应遵守此规定） 签名： 导师签名： 日期： 年 月 日 万方数据 万方数据 摘 要 摘 要 智能视频监控是在不需人为干扰的情况下，计算机对监控器传输的信息进行 分析处理。它涉及到很多学科，包括计算机科学，模式识别，计算机视觉等。随 着计算机硬件、软件、网络的发展，给智能监控提供了新的发展机遇。人工监控， 在很多领域，既费人力，也不现实。随着国家提出的三网合一，建立基于网络的 监控平台成为一种发展趋势。计算机智能监控不仅在实际中有很重要的应用，而 且在理论上也具有重大的研究意义。 本文研究了智能监控的若干关键技术，提出了用 HTM 解决传统跟踪算法的容 错性低、时间复杂度大等问题。HTM(Hierarchical Temporal Memory)是 Jeff Hawkins 等人于 2007 年提出的在人工智能领域的一项新的理论框架和技术。HTM 网络中 引入了时间和层次结构。它具有坚实的神经生理学、数学、计算机科学基础和非 常广阔的应用前景，尤其是在计算机视觉相关的方面具有非常重要的研究和应用 价值。 本文的的主要工作有以下五个方面： 1．深入研究智能视频监控的若干关键技术，包括目标的检测、跟踪以及行为 的理解的常用经典算法，以及这些算法的优缺点。 2．分析目标检测中的传统高斯混合模型，提出对高斯模型的改进。用改进后 的高斯混合模型作为目标的检测算法。 3．深入研究 HTM 网络的基本理论，它的树状层级结构，节点的结构，分析 时间因素的影响，并研究网络的学习和推理算法。 4．提出用 HTM 网络做目标跟踪，并且分析在基于 HTM 网络的系统中影响 性能的关键因素。 5．设计和完成了基于网络的视频监控系统。分析了 TCP、UDP 协议在数据传 输中各自优缺点，提出用最新的开源 UDT 协议来实现数据帧的传递。智能监控模 块中，提出用改进的混合高斯模型做目标检测，用 HTM 网络做目标跟踪。 关键词： 智能监控，HTM 模型，目标识别，目标跟踪 I ABSTRACT ABSTRACT Intelligent video surveillance is that which can automatically analyze video frame without the human attempt. It involves many fields, including computer science, pattern recognition, computer vision, etc. With the development of computer hardware, software, and network, there will be more new opportunities. In many areas, manual monitor is wasteful and infeasible. With the development trend of the integration of three networks, the web-based intelligent monitoring system has become a trend. Computer intelligent video surveillance is not only important for practical applications, but also for theoretical research. In this paper, I studied a number of key technologies of intelligent monitoring and raise a way which is HTM to solve the problems that The traditional target t