基于目標(biāo)軌跡的監(jiān)控視頻濃縮.pdf_第1頁(yè)
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1、傳統(tǒng)視頻監(jiān)控方法在面對(duì)日益龐大的視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)及其海量視頻數(shù)據(jù)時(shí),逐漸無(wú)法滿足應(yīng)用需求,智能視頻監(jiān)控技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生,以計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科為理論基礎(chǔ),解決視頻監(jiān)控中遇到的各種問題,提高了視頻監(jiān)控技術(shù)的工作效率。監(jiān)控視頻濃縮是智能視頻監(jiān)控中一個(gè)重要領(lǐng)域,具有廣泛的應(yīng)用前景,它是對(duì)原視頻有效信息進(jìn)行提煉,去除時(shí)空冗余信息,得到用于表征原視頻的簡(jiǎn)短視頻,以便于存儲(chǔ)、瀏覽和檢索。然而大部分視頻濃縮方法都存在丟失目標(biāo)的問題,導(dǎo)致濃縮視頻不能完整表達(dá)原始視

2、頻的全部?jī)?nèi)容,且不能有效地解決目標(biāo)間真碰撞與偽碰撞現(xiàn)象帶來的影響,從而不完全適用于監(jiān)控視頻。本文針對(duì)上述問題,介紹一種基于目標(biāo)軌跡優(yōu)化的視頻濃縮方法。主要工作內(nèi)容由如下兩個(gè)部分組成:
  (1)針對(duì)提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡中存在的不完整和目標(biāo)間遮擋碰撞導(dǎo)致的目標(biāo)“閃爍”的問題,介紹了一種改進(jìn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)軌跡提取算法。此算法把在原始視頻中發(fā)生真碰撞的目標(biāo)合并為一個(gè)目標(biāo)進(jìn)行處理,從而保持了真碰撞目標(biāo)間的相關(guān)性和目標(biāo)軌跡的完整性,并對(duì)所述算法進(jìn)行

3、了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。
  (2)本文利用能量函數(shù)來衡量原始視頻到濃縮視頻的轉(zhuǎn)化約束條件,并將其對(duì)應(yīng)到馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)中,采用松弛線性規(guī)劃算法對(duì)其進(jìn)行求解得到最優(yōu)解,此時(shí)軌跡集合優(yōu)化效果最好,在提高濃縮比的情況下減少目標(biāo)間偽碰撞現(xiàn)象的產(chǎn)生。最后使用高斯分布將得到的最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的軌跡集合信息與背景圖片相融合,生成濃縮視頻幀序列,從而合成濃縮視頻。并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與對(duì)比分析。
  實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的視頻濃縮方法相比,本文方法生成的濃縮視頻

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