适宜于家庭安防的监控视频移动物体检测及其Java实现任务书

 2021-08-20 12:08

1. 毕业设计(论文)主要目标:

随着机器识别和计算计算机视觉的发展,利用图像分析技术可以协助人类进行视频监控以及异常信息的检测,使用计算机来协助人工进行处理是的监控效率能得到巨大的提升,监控成本也大幅下降。利用机器智能进行监控我们甚至不需要显示器,计算机只需要从摄像头获取视频流在后台处理他的二进制数据即可。

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2. 毕业设计(论文)主要内容:

视频监控的背景往往是固定的,我们关心的是入侵该背景的物体,如何检测出运动目标是本文的重点。

对于运动目标的前景检测有很多算法,包括样本一致性建模算法(SACON),光流法,帧差法,固定背景法,高斯混合模型等等。

我选用的背景建模算法是高斯混合模型(Gaussian Mixture Model),高斯混合模型能够很好地适应外部环境的变化(光线亮度的变化),是一种比较完美的背景建模方法。

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3. 主要参考文献

[1] Robert Laganiere.OpenCV2计算机视觉编程手册[M].张静,译.科学出版社,2013
[2] 葛罗瑞亚布埃诺加西亚.OpenCV 图像处理[M].刘冰,译.机械工业出版社,2016
[3] Joseph Howse.OpenCV项目开发实战[M].张弢,译.清华大学出版社,2016
[4] Bruce Eckel.Java编程思想[M].陈昊鹏,译.4版.机械工业出版社,2013
[5] 弓雷.ARM嵌入式Linux系统开发详解[M].清华大学出版社,2013
[6] Aamir Lakhani.树莓派渗透测试实战[M].朱筱丹,译.人民邮电出版社,2017
[7] 伍兹.数字图像处理[M].3版.电子工业出版社,2011
[8] A.Murat Tekalp.数字视频处理[M].2版.机械工业出版社,2016
[9] 尼克松,阿瓜多.计算机视觉特征提取与图像处理[M].杨高波,李实英,译.3版.电子工业出版社,2014
[10] 鸟哥.鸟哥的Linux私房菜[M].3版.机械工业出版社,2010

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