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基于视觉分析的水下报警算法研究

作　者: 王超
导　师: 张旗
学　校: 大连海事大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 人运动视觉分析运动人体目标检测 Kalman滤波有限状态机
分类号: TP277
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 39次
引　用: 1次
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内容摘要

随着游泳健身运动的发展,对水下救生的要求越来越高,仅仅靠救生员已经满足不了实时溺水救生的需要。近年来,水下视频监控系统已经成为国内外广泛关注的热点,其最大难题是人运动视觉分析算法的研究。本文针对水下监控系统的实现要求,通过对现有多种图像处理算法的分析,系统性地探讨了人运动视觉分析算法的三个方面:运动人体目标检测、跟踪和行为理解。根据泳池视频图像特点,本文提出了两种人体目标检测算法:(1)基于区域的灰度图像检测算法。针对高分辨率图像运行速度慢以及泳池水下噪声多等缺点,采用了分块化处理操作;在提取图像块灰度直方图统计特征的同时,引入了纹理特征,较好地解决了人阴影的干扰问题。(2)基于像素点的彩色图像检测算法。在使用统计推断方法分割出运动目标候选区域的基础上,采用形态学滤波的方法去除噪声,并通过连通区操作得到连通的目标区域。考虑到人体目标的运动信息,本文采用了Kalman滤波进行目标的跟踪处理。在研究了Kalman滤波器原理以及其在目标跟踪中应用的基础上,建立运动模型,设置相关参数,较好的完成了对人体目标的跟踪处理。同时还对最近邻法在多目标跟踪中的应用进行了可行性分析。最后,通过分析泳池水下人的运动模式,提出了基于有限状态机的行为理解方法。该方法可以有效地判断出人正常游泳和溺水两种状态,实现了快速准确的溺水报警。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-17
  1.1 人运动视觉分析概述  10-13
    1.1.1 国内外发展现状  10-11
    1.1.2 主要任务  11-13
  1.2 泳池水下人运动视觉分析  13-15
  1.3 本文的主要工作与结构  15-17
    1.3.1 论文的主要工作  15-16
    1.3.2 论文的结构  16-17
第2章运动人体目标检测  17-41
  2.1 引言  17
  2.2 基于区域的灰度图像检测算法  17-29
    2.2.1 算法的提出  17-18
    2.2.2 泳池水下视频图像预处理  18-19
    2.2.3 特征提取  19-25
    2.2.4 分类判别  25-27
    2.2.5 实验结果与分析  27-29
  2.3 基于像素点的彩色图像检测算法  29-38
    2.3.1 颜色空间及空间选择  29-32
    2.3.2 背景模型的建立  32
    2.3.3 统计推断  32-33
    2.3.4 形态学去噪处理  33-35
    2.3.5 连通区操作  35-36
    2.3.6 算法实现  36-38
    2.3.7 实验结果与分析  38
  2.4 背景更新  38-39
  2.5 小结  39-41
第3章运动人体目标跟踪  41-49
  3.1 引言  41
  3.2 卡尔曼滤波器  41-46
    3.2.1 卡尔曼滤波器简介  41-42
    3.2.2 卡尔曼滤波建模  42-44
    3.2.3 卡尔曼滤波各参数设定  44-46
    3.2.4 实验结果与分析  46
  3.3 基于最邻近法的多运动目标跟踪  46-47
    3.3.1 改进的最近邻法  46-47
    3.3.2 目标跟踪实现  47
  3.4 小结  47-49
第4章运动人体行为理解  49-58
  4.1 引言  49
  4.2 行为理解的基本过程  49-52
    4.2.1 特征提取与运动表征  50-51
    4.2.2 行为识别  51
    4.2.3 高层行为与场景理解  51-52
  4.3 本文采用的行为理解方法  52-57
    4.3.1 速度与形状变化率特征  52-55
    4.3.2 有限状态机识别  55-56
    4.3.3 实验结果与分析  56-57
  4.4 小结  57-58
结论  58-60
参考文献  60-64
致谢  64

基于视觉分析的水下报警算法研究

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