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基于神经网络运动轨迹识别

作　者: 林梅燕
导　师: 吴庆祥
学　校: 福建师范大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 神经网络形心轨迹轨迹特征智能识别
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 54次
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内容摘要

智能识别技术在监控系统中得到了越来越广泛的应用。现有监控系统已经能够自动识别人的某些活动和对危险活动自动报警,但专门针对事件进行视频识别和检测的还是比较少,很多成果还达不到实际应用的要求。在智能识别技术中最热门的研究方向是人工神经网络,采用神经网络技术的智能监控系统将是未来研究的热点。本文通过分析智能监控技术发展现状及应用前景,提出一种基于人工神经网络运动轨迹识别的系统实现方案,该方案基于神经轴突延迟机制基础上结合脉冲神经元网络模型算法和图像处理技术,设计了一个用来描绘运动目标形心轨迹的图像处理平台。采用轨迹特征提取新算法和神经网络技术,实现了运动轨迹智能识别监控系统的设计。该系统可通过判断运动轨迹正常与否,来证实运动目标是否潜在威胁行为。优点是在传统的图像识别方法的基础上融合神经网络算法,提高识别的准确性和实时性,适合网络远程实时监控的要求。实验表明：本系统能快速的获得正确的判别结果,提供了作为远程智能监控中心现场在线实时监控产品的实现方案,可将其实现在ARM开发平台上作为网络终端产品。该方案在视频监控和智能交通监控等众多领域具有重要的现实意义。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-4
中文文摘  4-8
绪论  8-14
第一章基于运动轨迹识别的监控系统总体方案设计  14-20
  第一节运动轨迹识别的监控系统网络结构  14-15
  第二节实现系统的需求分析  15-17
  第三节实现系统的总体流程  17-18
  第四节本章小结  18-20
第二章视频图像处理基础及平台设计  20-34
  第一节数字图像表示方法  20-21
  第二节图像处理技术分析  21-26
  第三节图像处理过程分析  26-27
  第四节图像处理平台详细设计  27-33
  第五节本章小结  33-34
第三章基于脉冲神经网络的运动目标检测  34-40
  第一节用于运动检测的脉冲神经元网络模型  34-35
  第二节脉冲神经元模型和感受野  35-37
  第三节网络模型在视频监控系统中的仿真结果  37-38
  第四节本章小结  38-40
第四章运动轨迹特征提取新方法  40-46
  第一节异常轨迹特点  40-41
  第二节异常轨迹判别步骤及算法改进  41-44
  第三节轨迹特征提取软件设计  44-45
  第四节本章小结  45-46
第五章基于BP神经网络的运动轨迹识别  46-58
  第一节人工神经网络的概述  46-48
  第二节 BP神经网络典型模型  48-50
  第三节 BP神经网络设计难点  50
  第四节用于轨迹识别的神经网络设计方案的确定和优化  50-52
  第五节用于轨迹识别的神经网络具体设计  52-54
  第六节实验结果分析  54-57
  第七节本章小结  57-58
第六章结论与展望  58-62
附录1 视频捕获程序设计  62-63
附录2 图像灰度化程序设计  63-64
附录3 形心提取程序设计  64-65
附录4 形心轨迹显示程序设计  65-67
附录5 轨迹特征提取程序设计  67-70
参考文献  70-76
攻读学位期间承担的科研任务与主要成果  76-78
致谢  78-80
个人简历  80-82

基于神经网络运动轨迹识别

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