2017年中国研究生数学建模竞赛D题(1).docx


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2025-01-20
视频 监控 图片 目标 前景 摄像头 彩色 255 像素 代表
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2017年中国研究生数学建模竞赛D题
基于监控视频的前景目标提取
视频监控是中国安防产业中最为重要的信息获取手段。随着“平安城市”建设的顺利开展,各地普遍安装监控摄像头,利用大范围监控视频的信息,应对安防等领域存在的问题。近年来,中国各省市县乡的摄像头数目呈现井喷式增长,大量企业、部门甚至实现了监控视频的全方位覆盖。如北京、上海、杭州监控摄像头分布密度约分别为71、158、130个/平方公里,摄像头数量分别达到115万、100万、40万,为我们提供了丰富、海量的监控视频信息。
目前,监控视频信息的自动处理与预测在信息科学、计算机视觉、机器学习、模式识别等多个领域中受到极大的关注。而如何有效、快速抽取出监控视频中的前景目标信息,是其中非常重要而基础的问题[1-6]。这一问题的难度在于,需要有效分离出移动前景目标的视频往往具有复杂、多变、动态的背景[7,8]。这一技术往往能够对一般的视频处理任务提供有效的辅助。以筛选与跟踪夜晚时罪犯这一应用为例:若能够预先提取视频前景目标,判断出哪些视频并未包含移动前景目标,并事先从公安人员的辨识范围中排除;而对于剩下包含了移动目标的视频,只需辨识排除了背景干扰的纯粹前景,对比度显著,肉眼更易辨识。因此,这一技术已被广泛应用于视频目标追踪,城市交通检测,长时场景监测,视频动作捕捉,视频压缩等应用中。
下面简单介绍一下视频的存储格式与基本操作方法。一个视频由很多帧的图片构成,当逐帧播放这些图片时,类似放电影形成连续动态的视频效果。从数学表达上来看,存储于计算机中的视频,可理解为一个3维数据,其中代表视频帧的长,宽,代表视频帧的帧数。视频也可等价理解为逐帧图片的集合,即,其中为一张长宽分别为的图片。3维矩阵的每个元素(代表各帧灰度图上每个像素的明暗程度)为0到255之间的某一个值,越接近0,像素越黑暗;越接近255,像素越明亮。通常对灰度值预先进行归一化处理(即将矩阵所有元素除以255),可将其近似认为[0,1]区间的某一实数取值,从而方便数据处理。一张彩色图片由R(红),G(绿),B(蓝)三个通道信息构成,每个通道均为同样长宽的一张灰度图。由彩色图片构成的视频即为彩色视频。本问题中,可仅考虑黑白图片构成的视频。在Matlab环境下,视频的读取、播放及相应基本操作程序见附件1。如采用其他编程环境,也可查阅相关资料获得相应操作程序。
题目的


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