运动目标检测及其在煤矿监控视频中的应用研究

发布时间：2024-03-30 09:14

　　背景建模作为一类主要的运动检测方法,在各行各业有着广泛的应用。本文主要针对光照突变情况下的运动目标检测和算法提速两个方面,提出三种新的运动目标检测方法,并将提出方法应用于煤矿井下监控视频中的人员检测与皮带机上大块异物检测,为保证煤矿井下人员安全和设备安全提供一种有效的方法。1.针对光照突变场景,提出一种基于图像均方差的背景建模方法。该方法利用光照变化不会导致小范围邻域像素值均方差产生较大变化的特性,分别计算图像四个方向的均方差并对每一个均方差建立高斯分布,降低光照变化带来的不利影响。并且该方法采用自适应的参数更新速率,提高了模型收敛速度。实验证明,该方法能够在光照突变情况下保证检测效果,并且算法噪声较少,检测效果良好。井下人员检测可以使用运动目标检测方法实现,但井下人员佩戴矿灯会使场景产生剧烈的光照变化,使常规方法无法正常检测,本文将提出方法应用于井下人员检测,保障井下人员安全。2.利用固定摄像头场景不变的特性,结合背景建模的思想,提出一种新的卷积神经网络结构。该方法将一张背景图像与待检测图像组成六通道矩阵进入网络,使网络在低层卷积时就可以通过对比待检测图像与背景图像的区别,排除大部分...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2-1LBP编码示意图

图2-1LBP编码示意图Figure2-1SchematicofLBPLBP值后，对LBP值建模，而不是对像素本身的值建模，建模GMM相似。对每一个像素点建立k个背景中心k,tx，每一个中k,tw。若当前帧图像的某一点的LBP值tx与其....

图2-2GoogLeNet网络结构

图2-2GoogLeNet网络结构Figure2-2StructureofGoogLeNet图2-3InceptionV1结构示意图Figure2-3StructureofInceptionV1GoogLeNet通过加深和加宽网络结构提高网络性能，但....

图2-3InceptionV1结构示意图

图2-3InceptionV1结构示意图Figure2-3StructureofInceptionV1ogLeNet通过加深和加宽网络结构提高网络性能，但是更深更宽致更多的参数，使网络难以训练。Christian等提出Inception结构理规则，每一个I....

图2-4IoU示意图

2相关研究到63.4%，低于FastR-CNN的70.0%和FasterR-CNN的7秒45帧，而另两种方法只有每秒0.5帧和7帧，在处理速势。性能评价指标(PerformanceIndicatorsofCNN)文第四章使用的网络性能评价指标。....

本文编号：3942140