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基于语义视频对象的BACnet视觉监视

作　者: 周宁
导　师: 周曼丽
学　校: 华中科技大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 语义视频对象背景重建运动阴影抑制语义交互跟踪 BACnet视频对象模型多主体多服务器
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

随着视频信息处理技术和网络技术的飞速发展,开发、利用监视视觉信息成为了一种不可避免的趋势。智能化监视视频的传输、分析、存储与检索、以及与其他控制系统无缝集成等,均依赖于对场景语义视频对象的处理。本文以语义视频对象为中心,研究公共安全监视中语义视频对象检测、跟踪以及监视系统与其他子系统在对象层次上的互操作等问题。本文分析了视频监视系统智能化的技术要求;回顾了运动对象的分割、跟踪,以及运动阴影检测的发展状况;阐述了BACnet协议作为智能控制系统通信平台,缺少基于监视视觉信息的系统互操作手段。本文根据监视应用的不同语义抽象,建立了三种不同的监视语义抽象:运动对象、运动阴影和运动blob。每个语义视频对象的属性包括图像的像素特征和语义特征。用这些属性构成语义描述符,以一种简洁的形式表达监视视觉数据。针对复杂场景中背景的不完整性、随机噪声以及目标运动快慢不一等影响背景估计的因素,本文提出了一种基于时空相似度量的复杂场景背景估计方法。首先度量同一位置不同时刻子块的相似性矩阵,然后度量候选背景子块的空间相似性,从而判别最可能的背景子块。该方法对噪声、运动目标速度有较强的适应性,计算代价较低。本文提出了一种基于反射率相似子区域分析的运动阴影抑制方法。算法通过分析反射率相似子区域中的环境光照特征和边缘能量信息,从而区分运动对象及其跟随的运动阴影。该方法对于室内投射阴影检测较为有效。本文提出了一种基于语义交互的运动对象跟踪算法。算法将运动人体初始化为头部、躯干和下肢等运动blob,表达为相应的blob描述符。通过投影blob描述符,更新、验证运动对象,实现对运动对象的跟踪。算法利用改进的快速高斯变换计算各个运动blob,并选择参与估计的目标数据和源数据样本,以降低计算代价。该跟踪方法处理简单、计算代价较低,能较好地处理不同运动对象之间的部分遮挡问题。本文首次提出了一种BACnet视频对象模型及视频点操作服务,实现了监视系统与其它控制系统之间在对象层次的互操作,并在此基础上搭建了基于场景事件的楼宇视频监视应用方案。为了使用户能够在复杂的楼宇分布控制系统中合理地部署系统智能,本文采用FIPA平台构建了一种多主体多服务器结构模型,充分考虑所集成子系统内部和子系统之间的请求信息交互,给出了主体的核心结构及主体间服务请求的控制管理方案。

全文目录

摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
1 绪论  9-27
  1.1 论文的研究背景与意义  9-12
  1.2 语义视频对象提取  12-14
  1.3 国内外研究现状  14-23
  1.4 研究内容  23-25
  1.5 论文的组织  25
  1.6 主要工作  25-27
2 监视视频数据表达  27-35
  2.1 引言  27
  2.2 监视视觉数据分隔表达  27-31
  2.3 视觉数据描述符表达  31-32
  2.4 监视场景的统计特征  32-34
  2.5 本章小节  34-35
3 自适应运动对象分割  35-53
  3.1 引言  35
  3.2 基于变化检测的运动对象分割  35-46
  3.3 基于时空相似度量的复杂场景背景估计  46-52
  3.4 本章小结  52-53
4 运动阴影的检测和抑制  53-64
  4.1 引言  53
  4.2 阴影检测的几类方法  53-54
  4.3 运动阴影检测算法  54-58
  4.4 实验与分析  58-63
  4.5 本章小结  63-64
5 基于语义交互的运动对象跟踪  64-85
  5.1 前言  64
  5.2 方法概述  64-65
  5.3 运动BLOB 跟踪初始化  65-73
  5.4 基于语义交互的跟踪  73-79
  5.5 实验与分析  79-83
  5.6 本章小节  83-85
6 基于视频对象的BACNET 视频监控  85-95
  6.1 引言  85-86
  6.2 智能建筑内视频监视需求  86
  6.3 BACNET 视频对象模型  86-93
  6.4 本章小结  93-95
7 基于FIPA 平台的多主体楼宇系统集成体系  95-103
  7.1 引言  95
  7.2 现有智能楼宇系统的模式  95-96
  7.3 基于多主体的分布结构  96-99
  7.4 主体结构及其请求控制  99-102
  7.5 本章小结  102-103
8 全文总结  103-105
  8.1 研究内容与创新点  103-104
  8.2 后续的工作  104-105
致谢  105-106
参考文献  106-123
附录1 攻读学位期间发表的论文目录  123-124
附录2 BACNET 视频点对象模型提案ZN-001-1  124-142

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