基于对象的监控视频摘要算法研究

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随着社会经济以及计算机技术的发展,人们对社会公共安全的需求也不断增长,因此各大公共场所都安装了大量的监控摄像头,用以监控和记录场所内的情况,由此也产生了海量的监控视频数据。在需要对过去的监控视频数据进行查询时,如果只采用传统的快进快退的方式对监控视频进行浏览,显然既耗时耗力又可能遗漏重要信息。因此,如何简洁地表达监控视频数据内容,方便事后对视频的浏览、查询以及分析,成为了视频监控领域的一个研究热点和难点。经过近些年来的研究,传统视频摘要技术取得了重大的发展,大大方便了对视频数据的浏览、查询以及分析。但传统的视频摘要技术以“帧”为基本单位,生成的视频摘要是提取的静态“关键帧”的集合,因为监控摄像机在每天24小时不停的对场所进行监控,产生的海量视频数据仅靠传统的视频摘要技术处理得到的视频摘要信息量仍然很大,当对视频进行查询分析时,仍然需要耗费大量的人力和时间。本文研究了基于对象的视频摘要技术,打破了传统视频摘要技术中“帧”作为不可再分最小基本单位的特点,“帧”图像被窜改,视频摘要的长度进一步缩短、存储空间大大节省。当需要进一步查询某对象在原始视频中的整个活动过程时,可以根据视频摘要中运动对象的时间戳直接得到该运动对象在原始视频中出现和消失的时间,直接到原始视频中查询,从而大大节省了查询时间。本文的主要工作包含以下几个方面:1)对目前主流的视频摘要方法进行了总结,主要包括基于关键帧的视频摘要以及基于对象的视频摘要两大类。并对每一类中的经典方法进行了分析。2)采用了一种类似于帧差法的检测视频中是否含有运动信息的方法。对选取的段监控视频进行运动帧的提取,提取其中包含运动信息的片段,滤除不含运动信息的片段。减短视频的长度,为后面的工作提供方便。3)对提取运动帧后的视频进行背景建模以及运动对象的检测和跟踪,并用grabcut方法抠取其中的运动对象。4)提出了一种新的形成监控视频摘要时背景选取和更新的方法,具有简单和高效的特点,利用该方法选取适当的背景图像作为视频摘要的背景图像,并使之根据时间的变迁等因素进行更新。5)提出将抠取的运动对象放入背景图像中形成监控视频摘要的方法。将抠取的运动对象按照本文中详细介绍的方法放入最终选取的背景图像中形成最终的视频摘要。
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 基于关键帧的视频摘要技术第11页
        1.2.2 基于对象的视频摘要技术第11-15页
    1.3 本论文的主要内容第15-16页
第2章 监控视频运动片段的提取第16-21页
    2.1 引言第16-17页
    2.2 运动片段的提取第17-21页
        2.2.1 相邻帧运动物体检测方法第17-19页
        2.2.2 运动片段检测的实现第19-21页
第3章 背景建模、运动对象的检测与跟踪第21-37页
    3.1 引言第21页
    3.2 背景建模方法第21-24页
        3.2.1 均值法建模第21-22页
        3.2.2 中值法建模第22页
        3.2.3 单高斯模型第22-23页
        3.2.4 混合高斯模型第23-24页
        3.2.5 核密度估计第24页
    3.3 运动对象检测力方法第24-26页
        3.3.1 背景减除法第24-25页
        3.3.2 帧差法第25页
        3.3.3 光流法第25-26页
    3.4 运动对象跟踪方法第26-30页
        3.4.1 Kalman滤波第27-28页
        3.4.2 Meanshift算法第28-30页
    3.5 本文中背景建模、运动对象检测和跟踪的实现第30-37页
        3.5.1 背景建模的实现第30-32页
        3.5.2 运动对象检测的实现第32-34页
        3.5.3 运动对象跟踪的实现第34-37页
第4章 图像帧运动对象的抠取第37-46页
    4.1 引言第37页
    4.2 常用抠图方法第37-39页
        4.2.1 贝叶斯抠图方法第37页
        4.2.2 Knockout抠图方法第37-38页
        4.2.3 Poisson抠图方法第38页
        4.2.4 Graph cut抠图方法第38-39页
    4.3 运动对象抠图方法第39-46页
        4.3.1 GrabCut算法介绍第39-40页
        4.3.2 利用GrabCut算法实现抠图的过程第40-46页
第5章 基于对象的视频摘要的形成第46-55页
    5.1 引言第46页
    5.2 背景视频的建立第46-48页
    5.3 背景图像的选取与更新第48-49页
    5.4 基于对象的视频摘要的形成第49-55页
第6章 总结与展望第55-57页
    6.1 论文工作总结第55页
    6.2 未来工作展望第55-57页
参考文献第57-62页
后记第62-63页
攻读硕士学位期间论文发表及科研情况第63页
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