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    摘要本文实现了一种适用于监控视频中取走物监测的算法。论文首先介绍了常用背景建模算法，然后比较确定了取走物监测所用的背景模型算法，并通过模型提取出前景像素。在此基础上通过比较监测区域内的当前图像和其背景模型来实现取走物的监测和报警。本算法简单、易于实现，对于监测区域内的物品能够实现看护的功能。在取走物发生第一时间会在窗口发出报警，实时性强。对在监控视频中获取的资料进行实验的结果证明了所用方法的可行性和实用性。30443
    毕业论文关键词  物品看护  监控视频  取走物监测  背景模型  前景提取
    毕业设计说明书外文摘要
    Title      The Algorithm of Nursing Items Based on Video                     
    Abstract
    This paper presents a method for general detection of removed objects from surveillance videos. By comparing the common ways to construct backgrounds，a suitable one is chosen to build foreground. Next, the system detect the removed object and then alarm by pixel-wise comparison within the region of interest in the current frame and background. This algorithm is easy to implement, and can realize the function of object nursing in the surveillance region. When the nursing object is removed, this system can alarm at the first time. Experimental results on a video database from surveillance videos demonstrate the feasibility and practicability of the proposed method in real-time video surveillance.
    Keywords  Object nursing  Surveillance videos  Removed-object detection
    Background  Build foreground
    目   次
    1  绪论  1
    1.1  取走物检测研究背景及意义  1
    1.2  研究进展及其现状  1
    1.3  论文的主要工作及内容安排  2
    2  背景建模及前景提取  3
    2.1  背景建模 3
    2.2  前景提取  5
    3  取走物检测  7
    3.1  检测流程  7
    3.2  取走物检测  8
    4  系统软硬件及实验结果  10
    4.1  硬件环境  10
    4.2  软件环境  10
    4.3  实验结果  14
    4.4  主要代码介绍  15
    结论  20
    致谢  21
    参考文献 22
    1  绪论
    1.1  取走物检测研究背景及意义
    科技日新月异，人工智能技术也得到了巨大的发展。现如今，它已成为当今社会最具发展潜力和空间的计算机技术分支。人工智能就是利用计算机来近似模拟人的高等智慧[1]。监控系统己经广泛地存在于商场、银行、车站和交通路口等公共场所，在人们日常生活中它正扮演着越来越重要的角色。采用人工智能的方法可以让计算机帮助我们理解和分析视频序列中包含的内容，进一步可以满足人们的一些具体监控的需求。因此，基于视频序列的智能监控和分析软件在当今的科学研究以及实际应用中作用巨大。
    近期公共设施的安全威胁使得人们对一定的异常事件（如实时视频监控中发生的盗窃事件）的自动监测的需要增加。这种应用的例子包括监测在机场和火车站丢失和遗留的行李，监测在交叉路口停着的车辆，监测停车场和汽车站的汽车盗窃，监测仓库和货物码头的盗窃等。一种直观的解决方法就是配备更多的监控设备及监控人员，但这种方法显然是不可行的。首先，配备监控设备及人员耗费大量的财力人力，造成资源浪费；其次，以人力为主的监控方案效率低，易发生漏检问题，并不能满足人们对监控的安全性、可靠性和实时性的要求。另一种解决方案就是利用人工智能的方法来实现对监控视频的实时监测和报警。当监控视频中出现异常情况时系统就会发出警报提醒相关人员注意。这种方法不需要大量的人力，且实时性好。在异常事件发生的第一时间相关人员就能通过警报而注意相关区域，且不易发生漏检现象。由于较高的实时性及可靠性，该方法在实际应用中较受欢迎。
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