基于计算机视觉的监测系统

运动物体监测系统随着计算机技术，尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，视频图像作为更直接更丰富的信息载体，正在成为越来越重要的研究对象。近年来，随着物联网、数字地球等概念的提出以及互联网的广泛应用，视频图像信息己成为人类获取和利用信息的重要来源和手段。现实生活之中，大量的有意义的视觉信息包含在运动之中，而且在某些场合下，往往只对运动的物体感兴趣，如交通流量的检测，重要场所的保安，航空和军用飞机的制导，汽车的自动驾驶或辅助驾驶等。运动目标的图像检测与跟踪是基于动态图像分析的基础上结合图像识别和图像跟踪方法对图像序列中的目标进行检测、识别的过程，它是图像处理与计算机视觉领域中的一个非常活跃的分支。 本系统利用计算机视觉和视频分析的方法，对摄像机拍录的图像序列进行自动分析，用自适应背景模型的背景差分法进行运动物体检测，采用基于HSV色彩空间的阴影检测方法去除运动物体的阴影，本课题利用自主设计的快速算法实现运动物体的实时识别。从而达到从视频流中提取运动物体类型、大小等信息。本系统具有以下优点：利用摄像头采集当前场景的视频信息，属于面式检测，检测范围大，能提供当前场景中所需的丰富信息，且维护简单，可移植性强。适应性强，不同应用场景只需更换相应的模板图像即可应用。 非接触物体测量系统随着生产的发展，对物体测量方法及各种测量工具也在发展。本系统利用计算机视觉对图像进行预处理预处理、特征提取、关键特征提取、图像立体匹配最终进行三维坐标恢复进而得到物体的尺寸信息，能够进行三维物体的测量。达到了恢复物体三维信息的目的。