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毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述
一、选题背景
视频监控中的移动侦测是在真实环境中对人或物体进行实时的观测，并得出对他们活动的行为描述，是视频监控技术的智能化发展。近些年来，随着传感器、计算机软硬件、信号处理和通信等视频监控所需的技术和设备的快速发展，使得移动侦测的广泛应用和迅猛发展拥有了扎实的物质基础。在一些会议上和专业期刊中，运动目标检测与跟踪、行为理解等都是热点问题。为此，世界各国政府和学者已开始密切关注新一代的监控技术视频移动侦测技术。移动侦测一般也叫运动检测，通过摄像头按照不同帧率采集得到的图像会被CPU按照一定算法进行计算和比较，当画面有变化时，如有人走过，镜头被移动，计算比较结果得出的数字会超过阈值并指示系统能自动作出相应的处理，常用于无人值守监控录像和自动报警。视频移动侦测技术使得监控工作量大大减少和提高了监控质量。因此移动侦测技术取代了监控任务中人的大部分工作，是新一代的具有高度智能的监控技术。移动侦测技术具有广泛的应用前景，可以应用于交通场景，军事场景监控，国家重要安全部门，敏感的公共场合等。
二、选题依据
本课题的移动侦测是在视频实时监控的当前画面中，识别正在移动的物体或区域，然后用方框标记出来。它基于海思Hi3516，通过具有远程挂载的linux开发平台，搭建合适的SDK交叉编译环境进行编程，获取视频流码后通过比较相邻2或3帧图像差异实现场景变化检测，把移动的物体区域坐标定位好，最后把该区域用方框标记好，以此完成移动侦测。
1、移动侦测的方法：
移动侦测需要完成在指定区域能识别图像的变化，检测运动物体的存在并避免由光线变化带来的干扰。但如何从实时的序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，仍要考虑运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪等后期处理是非常重要的，因为以后的处理过程仅仅考虑图像中对应于运动区域的像素。然而，由于背景图像的动态变化，如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响，使得运动检测成为一项相当困难的工作。移动侦测一般有三种方法去实现。
光流法：可用于摄像机运动情形，提取目标完整信息（包括运动信息），计算复杂度高，抗噪性能差。在摄像机固定的情况下应用较少。
时间差分法：通过比较相邻2或3帧图像差异实现场景变化检测，对动态环境有较强适应性但检测精度不高，难获得目标精确描述。
背景减除法：是目前运动检测中最常用的一种方法，它是利用当前图像与背景图像的差分来检测出运动区域的一种技术。最简单的背景模型是时间平均图像，大部分的研究人员目前都致力于开发不同的背景模型，以期减少动态场景变化对于运动分割的影响。适用于摄像机静止情形，其关键是背景建模，性能与监控场景复杂情况和系统要求有关典型算法有中值、自适应模型、高斯模型、多模态均值等。
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