內容簡介
隨著攝像機視頻監控的廣泛應用,面對實時全天候攝入的海量視頻監控數據,不僅需要對視頻進行有效地組織和管理,還需要讓計算機自動地理解視頻內容並做出處理,實現智能化視頻監控。智能化視頻監控是計算機視覺領域的一個前沿方向,它綜合利用模式識別、機器學習、計算機視覺、圖像處理等技術,在交通管理、安全監控等方面有著廣泛的應用前景,成為一個熱點研究問題。而相關領域的數學算法和具體技術林林總總各不相同,甚至從思路上就大相徑庭,這更需要我們下工夫進行梳理和提煉。 本書針對智能視頻分析這一主題,圍繞視頻監控中的兩個核心問題,即異常事件檢測與摘要,詳細地介紹了其概念、原理和技術方法。針對監控的復雜場景的需求,采用了機器學習、模式識別和計算機視覺中的一些先進技術,探討了智能監控背景下的運動目標提取、事件分類和視頻摘要等關鍵問題,為增強現有的智能視頻監控繫統的自動化程度和智能處理能力提供強有力的理論支持和技術幫助。 本書分為7章,內容安排如下: 第1章概述了異常事件檢測與摘要技術的研究背景和意義,介紹了目前國內外的發展現狀,指出了主要難點和發展趨勢;第2章詳細回顧了智能視頻監控中異常事件檢測與摘要技術的研究現狀,包括其相關研究、當前主要采用的方法、目前存在的研究難點以及將來可能的研究方向。第3章提出了基於社會力模型,提出了擁擠場景下異常事件檢測方法,用於全局異常事件檢測;第4章針對擁擠場景中特征的噪聲問題,提出了基於魯棒性稀疏編碼的擁擠場景下異常事件檢測,用於全局和局部異常事件檢測;第5章基於視頻濃縮中內容冗餘問題,提出了基於關鍵觀測點選擇的視頻濃縮方法,提高濃縮的效率;第6章基於單攝像頭視角受限問題,提出了基於攝像機網絡的視頻濃縮技術,展示大視角的視頻摘要。