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基于压缩感知的交通监控视频目标检测算法

目前,我国高速公路视频监控系统主要有以下两方面不足,一方面,随着高清化节奏的加快,人们对数据清晰、详细度要求的增大,从而要求的信息量和带宽也越来越大,导致费用十分昂贵.另一方面,目前普通高清IP摄像机的工作方式是高采样到高清视频数据后再进行压缩,经过大量的运算后抛弃掉大部分冗余的数据,这就造成采样资源极大浪费和采样端设备器械的造价成本大幅上升.近几年来压缩感知(Compressed Sensing,简称cs)『l 理论的出现恰好提供了解决这两大难题的思路,它指出,只要信号是可压缩的或在某个变换域是稀疏的,就可以用变换空间描述信号,通过直接采集得到 少数“精挑细选”的线性观测数据,通过求解一个优化问题就可以从这些少量的压缩观测值以高概率重构出原信号,所以,它可降低对高清视频数据的采集成本和传输带宽,从而减少网络费用,具有广泛的应用前景。 传统的压缩感知重构算法运用的是基跟踪技术,重构出的信号误差较大.贝叶斯压缩感知是基于贝叶斯推论,利用随机变量之间依赖关系,将数据有效地转化为知识,再利用这些知识进行推理,来求解不确定性问题的一种重构方法,它提供更为精确的估计或者减少CS观测量的途经.文献[2]提出了基于相关向量机的贝叶斯CS框架估计信号.文献[3]针对临时互相关构建了分块稀疏的贝叶斯学习框架,把高维测量向量转换到低维测量向量.文献[4]构建一个分层的贝叶斯模型,使用马尔可夫蒙特卡罗采样进行有效的估计,提出了贝叶斯树结构小波压缩感知(tree—structured wavelet c0mpressive sensing,简称TSW—CS)重构算法,该算法在图像重构的效果比目前很多算法都要好.国内外专家在背景分割上都做了很多研究,总结常见的背景分割方法有四类:背景差分法、帧间差分法、光流法和分类、法I .背景差分方法由它实现最简单,并且能够完整地分割出运动目标,适合交通车辆摄像头的终端节点处理.文献[11]描述了一种直接重构压缩感知的背景差分图像的方法,从理论分析和实验结果验证了它的可行性,但重构的背景差分图效果不够理想.本文结合压缩感知、小波分析和马尔可夫链蒙特卡洛的思想,提出一种新颖的基于小波分析的贝叶斯压缩感知背景分割的目标检测算法.这种方法不同于传统的目标检测算法,它可以减少终端节点的信息储存和传输量同时有较好的目标检测精度.文章首先针对视频图像信号的特点,采用了Daubechies小波基进行信号稀疏,以对比方法选取了更为合适的哈达玛测量矩阵,然后提出在部分时间均衡的自适应背景模型,再结合背景模型和Tsw—cs算法重构出目标. 以往的视频监控为了减少传输数据量,都要把拍摄下来的录像进行压缩编码,复杂的压缩编码需要较大的运算量,这时对前端设备的要求很高,费用也较昂贵.本文运用压缩感知方法,在前端只需进行简单的观测即可得到压缩的信号.在前端可以使用智能DSP芯片对监控视频进行智能分析并完成压缩感知采样,然后将压缩视频流传输到后端系统平台,系统平台由大型高速计算机和监控中心组成,再对视频流进行重构得出目标图像并分析目标的细节来获取有关的信息。 算法的基本步骤如下:先终端节点的视频摄像头获取视频信号,对视频信号进行小波基稀疏表示,然后使用哈达玛矩阵进行观测得到网络传输带加性噪声的压缩信号,在接收端进行信息处理,使用结合背景差分法的Tsw—cs重构算法估计背景分割后的图片,最后使用形态学(或膨胀运算)的得到检测目标。

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