智能监控系统中高压缩比视频处理研究

本书首先综述了智能监控系统的发展历史与现状，着重分析了智能监控系统中多目标运动侦测和监控视频的应用特性。当前的数字监控系统不区分监控场景中的有用信息和无用信息，对所有信息同等处理，造成存储空间和计算资源的浪费。本书提出了基于运动检测的分层次视频压缩算法。在对比和分析各种运动目标检测技术的基础上，选择自适应多模高斯分布模型作为运动目标检测的方法，结合数值形态学和外接矩形算法，检测和定位当前监控场景中的所有运动目标。在此基础上，对监控视频里进行分层次压缩，即区分监控场景中的有用信息与无用信息，对无用的背景信息作高损失低比特率的压缩，而对运动区域信息不作压缩，以达到在不损失有用信息的前提下，进一步提高监控视频整体压缩比的目的。 实验表明，本书中的自适应目标检测方法和分层次视频压缩方法是行之有效的。自适应目标检测方法能适应各种背景变化，正确检测和定位运动目标；在保留运动目标信息的提前下，分层次视频压缩方法能在常规的MPEG-4压缩的基础上进一步提高压缩比，同时，该方法可在监控视频的质量和监控视频所需的存储空间或网络带宽之间进行调节，以适应不同的需求。