实验室智能监控系统设计本科毕业论文

目标分割与识别以3D重建等。

(4)处理速度快。opencv中的算法都是基于封装于IPL的具有很高灵活性的动态数据结构，基于Intel处理器指令集开发的优化代码，所以处理的速度相当快。而且还提供了一些与诸如Eic、Ch、MatLab等其它语言或环境的结构，这些接在其安装后位于。pencv/interaces目录下。

(5)具有开放性。Opencv不论对商业还是非商业都是免费的，而且它的代码也是公开的，研究者可以对它的源代码进行修改，也可以把自己研发的新类库加进去，这样自己的代码也可能被别人广泛使用。

使用Opencv库可以编写出简洁而且高效的代码来解决数字图像处理和计算机视觉编程中的问题，这样不仅降低了程序员开发程序的难度，而且缩短了相关程序的开发周期。

4.1.2 Opencv的新功能：

目前最新版本是2006年11月发布的Opencv l.0版本。包含了很多的新特性，支持了新的编译器/环境：GCC4.X，Visualstodio.NET2005，还扩充了大量的函数。

(1) cv模块:：增加了cvGetAffineTransform、cvWatershed、cvpyrMeanshiftFiltering函数;扩展了cvDistTransfonn、cvThresh、cvcanny(使用真实梯度)函数:所有的滤波函数被重新写过，为线性可分不可分滤波增加了新的C++类。

(2) cvaux模块：增加了新的大型视频监控模块，并完善了智能目标跟踪功能。

exeore模块：增加了cvMixChannels、cvRandshuffle、cvRange、cvCalePCA、evProjeetPCA、cBackProjeetPCA、cvGetT-readNum、cvGetNurn.threads函数;扩展了cvCaleCovarMatrix、cvMu1Transposed函数;为Cvlmage和CvMatrix增加C++类:矩阵的最大通道数增加到了64个，尽管只有一些特殊函数才处理这样的图像。

(3) highgui模块：所有的视频捕捉的代码在结构上重新构造，并且按模块划分，采用了更好的函数名字;增加了对Quicktime(Mae0SX)和Xine(Linux)的支持。

此外，对与角度有关的API函数的返回值进行了修改，新版本都用角度而不是以前的用弧度返回;增加了ML(机器学习)的类库，这是一个全新的为统计分类、回归以及聚类而写 的c料类库;应用新的IPPS.1功能，cvsobel、cvLapl即e等函数都被大大地优化。

由上述可以看出，利用openCV中的数字图像处理函数使得问题变得简单，很有实用价值，对缩短程序开发的周期有着十分显著的作用。而且OPenCv是免费开放源代码的， 程序员可以修改其源代码，更是有助于理解。Opencv在雅虎上有个专门的讨论组，对程序

员运用中遇到的问题与实际经验进行讨论。当今数字图像处理己经广泛运用到生活的各个领 域中，Opencv发挥着不可替代的作用，并且它又在不断地更新中，随着其不断地完善，将在更多的领域发挥更大的作用.

4.2 系统详细设计与实现

4.2.1 设计目标

设计一种新的监控系统用摄像机获取图像并且用计算机对获取的图像进行处理获取运动目标。当有异常情况发生时,立刻将其画面招摇拍摄下来,然后将其图片保存下来.自动监控中的运动目标检测和跟踪,就是在视频序列中实时地发现并提取运动目标,不断跟踪它们,并计算出这些运动目标的轨迹,为下一步目标识别、运动分析等算法提供数据.本课题的主要研究内容包括：实时监控、智能监控，视频演示.

4.2.2 系统的功能

根据系统设计的目标，系统主要分为以下几个模块如图4-2-2所示：

图4-2-2 系统的模型 (1)实时监控：通过摄像头捕获实时的全方位视频图像。 (2) 视频演示：读取原有的视频文件.

(3) 智能监控：将采集的图像与背景图像差分运算的减背景方法，检测出图像序列中运动目

标的信息。提取运动区域的准确性将严重影响运动目标的检测和跟踪，全方位图像展开后像素丢失，图像失真，不同位置运动目标变形等实际. 通过背景减除法检测出运动区域后,然后将其变化的画面拍摄下来.进行保存. (4) 退出：退出当前运行的工作画面

4.2.3 系统的功能的实现

4.2.3-1视频采集的实现

采集系统的软件是在vc++6.0下开发的，包括视视频、连续采集、视频压缩、采集回放、分布式存储几个部分，其中采集的步骤如图4.2所示：

图4.2 采集步骤

图4.2 给出了实现一个基本的视频采集系统的步骤。首先是创建视频采集窗口,它是所有采集工作及设置的基础。然后注册系统回调函数,使得在采集过程中,系统自动回调相应的函数,以进行处理。获取和设置采集窗口参数,如采集速率等。与视频采集设备连接,获取视频采集设备的能力及状态信息,如有无视频叠加能力,有无控制视频源、视频格式、视频显示的对话框,只有根据捕获驱动器的能力,才能有效地设置和实现视频的采集和显示。设置采集窗口的显示模式为Preview或Overlay。根据需要,选择是采集图像到缓存还是文件并进行处理。视频采集结束时,将采集窗与驱动断开连接,否则将导致视频驱动无法释放,其它程序

将不能使用采集设备。以上每一步都可以通过调用相应的函数或宏来得以实现.这只是视频采集的一个基本的过程,根据不同的应用还可以作适当的修改和扩充

视频演示:

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图4.2.1 视频演示

4.2.3-2智能监控的实现

1..背景提取方法:

1) 直接获取静态的背景图案。需要按照时间段将不同时间的背景的图片存到数据库当中，然后根据当前的时间将背景图案读取出来作为背景图案，该方案的前期工作量大，受周围环境的影响很大，鲁棒性不好。需要在数据库中建立按季节、日照时间的背景信号模型。 2) 对一段时间内的视频图像用累加求平均法来获得背景图像。这种方法的思想是把运动物体作为噪声，用累加求平均的方法去除噪声，以获得背景。这种方法的特点是模型简单，计算方便，但是得到的背景受流量大小的影响而变化。

3) 将图像分成大小相等的若干块，对每一块区域进行分析，然后将它们拼起来获得一个完整的背景图案。这种方法的特点是有可能在较短的时间内获得背景图案，且背景获得的质量也较高。