运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现毕业设计正文
视频监控系统中运动目标的检测和阴影抑制
ＣｏｍｐｕｔｅｒＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ计算机工程与应用２００７，４３（２１）１引言在视频监控系统中，运动目标的实时检测一直是一个重要课题。
一般说来，检测主要有三种方法：光流法［１］，相邻帧差法［２］，背景相减法［３］。
光流法的优点是能够检测独立运动的对象，不需要预先知道场景的任何信息，并且可用于摄像机运动的情况，但多数光流法计算复杂耗时，除非有特殊的硬件支持，并且很难实现实时检测；相邻帧差法非常适合于动态变化的环境，但相邻帧差分析法不能够完整地分割运动对象，不利于进一步的对象分析与识别；背景相减法实现很简单，并且能够完整地分割出运动对象，对摄像机静止及对背景相对固定的应用，背景相减法是一种有效的运动对象检测算法。
但在实际应用中，由于场景光照变化、摄像机抖动等因素，背景需要进行实时更新与维护。
因此，背景相减法的难点主要不在于“减运算”本身，而在于背景的实时更新与维护。
基于所研究的是室内视频监控系统，提出了一种自适应的背景估计方法来更新背景帧，在此基础上运用基于概率的分类对视频场景中运动目标进行实时检测与提取，再用数学形态学中的开、关运算来消除因噪声产生的虚假目标。
在消除运动阴影中，本文先联合ＨＭＭＤ色彩空间和光度特征来抑制阴影，最后用Ｓｏｂｅｌ边缘检测来修正运动目标，效果明显。
２目标检测２．１运动目标的提取背景相减法的基本思想是通过输入图像与背景参考图像进行比较的方法来检测运动目标。
设ｎ时刻背景参考图像为ｆｂ（ｘ，ｙ，ｎ），当前帧图像为ｆｃ（ｘ，ｙ，ｎ），则背景差分图像为ｆｄ（ｘ，ｙ，ｎ）＝｜ｆｃ（ｘ，ｙ，ｎ）－ｆｂ（ｘ，ｙ，ｎ）｜（１）对于运动目标检测的判断依据为：若ｆｄ（ｘ，ｙ，ｎ）＞Ｔ，则（ｘ，ｙ）点属于运动目标象素，反之属于背景点象素。
这里的Ｔ是门限阈值，本文采用基于概率的分类的方法来确定它。
首先需要评估活动值是由运动对象造成的，还是由摄像头的噪声造成的。
假设摄像头的噪声是叠加噪声，遵从高斯分布。
汪雅洁
学生姓名：汪雅洁 指导老师：宋雪桦
阴影的影响
只要有光线就免不了有阴影的存在，而且阴 影和产生阴影的目标具有相同的运动特征，因此 阴影常常被误检为前景。 阴影会造成运动目标形状的变化、目标的合 并、目标丢失、甚至假目标的出现，对后续工作 会产生很大的负面影响。
基于RGB颜色模型的阴影去除算法流程图
前景的提取
通过混合高斯背景建模法建立背景模型后， 将原始图像与背景进行比较，便能反映出一个运 动物体在此背景下运动的结果，得到运动目标 （即运动前景）。
图1 当前帧
图2 背景帧
图3 提取的前景图
阴影的去除
在RGB颜色空间中，利用矢量来表征像素点。 以当前图像中的像素点矢量和与之相对应的背景 像素点矢量相减，得到能够表征亮度和色调的颜 色模型，最后通过阈值判断对阴影进行判断并去 除。
前景目标去噪与重建
经过处理之后，由于运动物体与背景的交互 作用，不可避免地会出现噪声等，可以通过数学 形态学不断的膨胀和腐蚀对失真的前景目标进行 重建。
实验结果
图4 阴影去除结果示意图
总结
本课题设计方案是基于RGB颜色模型来对运动目 标中的阴影进行去除。通过实验，最终取到了较 好的效果。 目前阴影检测与去除的方法有很多，如基于HSV HSV 颜色模型的、基于纹理不变性的、基于边缘信息 的、基于一阶梯度的、还有是通过对几种阴影属 性的混合来去除阴影。由于时间原因，本文中未 涉及研究。
智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制
智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制摘要:论文简单的论述了智能视觉监控技术,重点研究了智能视觉监控中运动目标检测的阴影抑制算法,提出了基于归一化互相关函数和纹理特征的阴影检测算法,实现了任意运动物体的准确检测,取得了较好的检测效果.关键词:目标检测阴影阴影抑制1 引言智能视觉监控是用摄像机对场景进行拍摄,视频信号被采集到中央控制部门并显示到监视器上,由计算机自动的分析和抽取视频源中的关键信息,并发出警报和提供有用信息,从而能够有效地协助安全人员处理危机。
智能视觉监控技术是利用计算机视觉和图像处理的方法对图像序列进行运动检测、运动目标分类、运动目标跟踪以及对监视场景中目标行为的理解与描述.其中,运动目标检测对于智能视频监控的关键技术目标识别分类、跟踪和行为理解等后期处理非常重要,检测的结果将直接影响到后期处理的效果。
2 运动目标中的阴影抑制在摄像机静止的情况下,背景减除方法是目前运动检测中最常用的一种方法,但对于动态场景的变化,运动目标检测中影子有可能被误认为场景中一个错误的目标,如何让计算机识别出运动目标的阴影并把它和运动目标分离开,已经成为国内外学者研究的热点问题。
目前已有不少的文献对阴影问题进行了研究,典型的基于属性的阴影抑制算法分为以下几类:基于颜色空间变换的阴影抑制、基于统计的阴影抑制、基于色彩特征不变量的阴影抑制、基于物理模型的阴影抑制.通过研究与调研,灰度图易于计算,提出基于灰度图像的基于归一化互相关函数和纹理特征的阴影检测算法[1]。
2.1 算法研究像素点在未被阴影覆盖和被阴影覆盖时的亮度值近似呈线性关系,在信号处理中,归一化互相关函数(NCC)常被用来衡量两信号间的相似性,两信号越相似,则其NCC值越接近于1,因此可利用互相关系数的性质进行阴影检测; 对于亮度值或者饱和度很低的像素点,我们采用前景点和背景点的纹理相关性进行阴影点的判别.2.2 算法实现2.2.1 归一化互相关函数像素点处归一化的互相关函数为,4 结语本文提出基于归一化互相关函数和纹理特征的阴影检测算法,使其和之前的算法做实验比较,通过评估结果,可以看出此算法具有很好的适应性和准确性。
《2024年运动目标检测算法的探讨》范文
《运动目标检测算法的探讨》篇一一、引言运动目标检测是计算机视觉和图像处理领域中一个重要而广泛的应用方向。
其目标是从视频流或图像序列中检测出移动的物体或人物，广泛应用于安防监控、自动驾驶、行为分析等领域。
近年来，随着深度学习和人工智能的快速发展，运动目标检测算法得到了极大的改进和提升。
本文将探讨运动目标检测算法的基本原理、常见方法以及当前的研究进展。
二、运动目标检测算法的基本原理运动目标检测算法的基本原理是通过分析视频流或图像序列中的像素或特征的变化，从而检测出运动的目标。
具体而言，算法首先对输入的视频流或图像进行预处理，如去噪、增强等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。
然后，通过提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，并利用一定的算法对这些特征进行分析和比较，从而判断出哪些区域发生了变化，进而确定运动目标的位置和轨迹。
三、常见的运动目标检测算法1. 帧间差分法：帧间差分法是一种简单而有效的运动目标检测方法。
它通过比较相邻两帧图像的差异，找出发生变化的区域，从而确定运动目标的位置。
该方法具有计算量小、实时性好的优点，但容易受到光照变化、噪声等因素的影响。
2. 光流法：光流法是一种基于光流矢量分析的运动目标检测方法。
它通过计算图像中像素点的运动矢量，确定哪些区域发生了运动。
光流法可以较准确地检测出运动目标的位置和轨迹，但计算量较大，实时性较差。
3. 深度学习方法：深度学习在运动目标检测领域取得了显著的成果。
通过训练深度神经网络模型，可以自动提取图像中的特征，并学习到更复杂的运动模式和场景信息。
常见的深度学习方法包括基于卷积神经网络的检测方法和基于区域的方法等。
这些方法具有较高的准确性和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
四、当前的研究进展随着深度学习和人工智能的不断发展，运动目标检测算法在准确性和鲁棒性方面取得了显著的提高。
当前的研究主要关注以下几个方面：1. 优化算法模型：通过对神经网络结构的优化和改进，提高运动目标检测算法的准确性和计算效率。
运动目标去除阴影的跟踪
图４ 运 动 目 标 提 取 灰度 图
图９ 最 后 实 时 跟踪 结 果
式中Ｉ （ Ｘ ， Ｙ ， ｔ ） 为当前图像 ，ｂ （ ｘ ， Ｙ ， ｔ ） 为背景 图像 ，ｎ （ Ｘ ， Ｙ ， ｔ ） 为噪声部分，这样再依据阂值分 割原理的判断原则得到运动 目标 图像，如下：
、
／ （ ｘ ， ｙ ， ｔ ） ． ｄ （ ｘ ， Ｙ ． ． ） ≥Ｔ
通过 高斯建模法背 立后背景模 型并更新后 运用背 景相差法来 提取运动 目标。背景相 差法 是摄像 头固定 即背 景静止 下运 动 目标提取 的一 种思路 ，建立背景 模型下 ，当前帧差 与背 景图 像的差分 图像便是 需要的运动 目标。 由此可 知 运动 目标 为：
１ １ １ （ Ｋ ， Ｙ ． Ｉ ） ＝／ （ ｘ ． ｙ ． ｔ ） 一 ｂ （ ｘ ， Ｙ ． ｔ ｎ （ ｘ … Ｖ ｔ Ｊ （ ５ ）
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图３运动 目标提取真彩 图
图８ 二 值 化 的 跟踪 处 理
式中 ，Ｋ 是混 合高斯 模型 中高斯 分布 的个 数 ，一 般 取 ３ ～５ ，ｉ ｔ 是在ｔ 时 刻 由红 、 绿和 蓝 色 构成 的像素值 ，ｍ 表示在 时刻ｔ 时刻 的高斯分
Ｉ ． ． 学 熏 …………………………
运 动 目标 去 除 阴 鬏 的 跟 踪
厦 门大学信 息科学与技 术学院 陈子会降低视频监控的性能 ，本文提 出了一个提高 目标跟踪精确率 的去影算法 。该算 法由四部 分组成：建 立一个 实时性很 强 自动更新的背景模 型，提
图像阴影消除算法研究与实现
班级030711学号03071005本科毕业设计论文题目图像阴影消除算法研究与实现学院计算机学院专业计算机科学与技术学生姓名范永翔导师姓名牛海军毕业设计（论文）诚信声明书本人声明：本人所提交的毕业论文《图像阴影消除算法研究与实现》是本人在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的无论以何种方式发布的文字、研究成果，均在论文中加以说明；有关教师、同学和其他人员对本文的写作、修订提出过并为我在论文中加以采纳的意见、建议，均已在我的致谢辞中加以说明并深致谢意。
本论文和资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。
论文作者：（签字）时间：年月日指导教师已阅：（签字）时间：年月日西安电子科技大学毕业设计（论文）任务书学生姓名范永翔学号03071005指导教师牛海军职称教授学院计算机学院专业计算机科学与技术题目名称图像阴影消除算法研究与实现任务与要求任务：对阴影区域进行统计分析，建立高斯阴影模型，以此消除阴影。
研究内容：首先对图像进行预处理，转换色域空间，在HSV 颜色空间下,对多个视频中的阴影区域进行直方图统计分析,获得阴影在H、S、V 通道下的颜色特征,根据此特征于相应通道上使用阴影样本训练模型参数建立高斯阴影模型，在所提阴影模型的基础上给出阴影消除算法,通过计算前景像素点与阴影模型的匹配程度对阴影进行判定和消除。
开始日期2011.1.10 完成日期2011.6.20院长（签字）年月日注：本任务书一式两份，一份交学院，一份学生自己保存。
西安电子科技大学毕业设计（论文）工作计划学生姓名范永翔学号03071005指导教师牛海军职称教授学院计算机学院专业计算机科学与技术题目名称图像阴影消除算法研究与实现一、毕业设计（论文）进度起止时间工作内容1.10～3.15 查阅资料，掌握课题研究方向。
3.16～4.15 学习图像预处理方法，建立高斯阴影模型。
4.16～5.31 编程实现阴影消除算法。
6.1～6.10 撰写论文。
视频监控系统中运动目标的阴影消除
Ｋ ｅｙｗ ｏｒｄｓ ｖｉ ｏ ｍ ｏｎｉｏ ｉ ｙｓ ｅ ，ｂａｃ ｒ ｕｎｄ ｕｂｔ ａ ｔ ｏ ｄｅ ｔ ｒ ｎｇ ｓ ｔ ｍ ｋｇ ｏ ｓ ｒ ｃ ｉ ｎ，ｓ ｄｏｗ ｌｍ ｉ ｉ ｈａ ｅｉ ｎａｔｏｎ， ｌｖｅ ｅ ｅ ｈｏｄｓ ｏｍ ｐａ ａｔｖｅ ｆａｍ ｅ ｅ ｌｓ ｔ ｍ ｔ ．ｃ ｒ ｉ ｒ
２１ ０ ０年 ６月
Ｊ ｎ ， ００ ｕ ｅ ２ １
应用数学与计算数学学报
ＣＯＭ Ｍ ． ＯＮ ＡＰＰＬ． ＡＴＨ． Ｍ ＡＮＤ ＣＯＭ ＰＵＴ
第２ ４卷 第 ｌ期
Ｖｏ１２ ＿４ Ｎ Ｏ． １
视频 监控 系统 中运 动 目标 的阴影 消除
胡 金 杰 ， 王 远 弟
摘要 本文通 过分析 阴影 的像 素特征 ，建 立 了一个 关于 目标 帧与背景 帧 的对 比帧来 实 现阴影监 测和 消除．为 了研 究 问题 方便 ，本文 只考虑视 频 系统 中 的摄 像头是 固定位 置的 ， 并且检测 目标 区域 中的较大 阴影．利用光 流法技 术和背 景差方法 ，运 动 目标能被快 速准确 的提取 出来．同时，背景 帧 、前 景帧及 它 们的对 比帧也 被提取 出来 ，而对 比帧具有更 好的 阴影特征 ．在对 比帧上 ，可以使 用静态 图像 处理 技术 的一些 高效算法 ，来 实时检测 阴影 区 域．本 文提 出一个对 比帧的建立方 法，并 进 一步利用 水平集方 法来定 位 阴影 区域和 消除 阴 影．通过 实验 ，在选 择合适 的 阈值 下 ，该方 法是 有效而 快速 的． 关 键 词 视 频 监 控 系 统 ，背 景 差 ， 阴 影 消 除 ，水 平 集 方 法 ，对 比 帧
单高斯模型论文：单高斯模型 运动目标检测 拖尾 鬼影 阴影消除
单高斯模型论文：运动目标检测算法及其应用研究【中文摘要】现代社会正变得日益复杂,人们所面临的安全形势也越来越严峻。
在这种情况下,智能视频监控技术得到了广泛的应用。
作为智能视频监控技术中的关键底层技术,运动目标检测算法也受到了越来越多的科研工作者的关注,并逐渐成为计算机视觉技术中的热点研究课题之一。
论文首先介绍了课题的和国内外研究现状,并对国内外一些经典的运动目标检测算法做了研究,分析了它们各自的优点和不足。
论文对当前常用的几种运动目标检测方法——帧间差分法、光流场法、背景差分法的原理和流程作了详尽的分析,并对运动目标检测常用技术如图像处理、阴影去除、形态学处理、轮廓提取等相关知识做了普遍的研究。
论文着重研究了基于单高斯模型的运动目标检测方法。
论文首先介绍了单高斯模型的来源和传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法的原理,然后指出了传统的基于单高斯模型的运动目标检测方法存在的“拖尾”问题,并分析了产生该问题的原因,由此引出了经过Koller等人改进后的基于单高斯模型的运动目标检测方法。
Koller等人的算法解决了传统算法的“拖尾”问题,但又产生了“鬼影”问题。
论文在对“鬼影”问题的产生原因作了深入分析的基础上,提出了动态的高斯模型更新策略,很好...【英文摘要】The modern society is becoming more and more complex. The security situation people face is becoming more and more serious. In this case, the intelligent videosurveillance technology has been widely used. As the key technology on intelligent video surveillance, algorithms on moving object detection have gotten more and more concern from researchers and become a hot research topic of computer vision technology gradually.First of all, this thesis introduces the research background and current situation i...【关键词】单高斯模型运动目标检测拖尾鬼影阴影消除【英文关键词】Single Gaussian model Moving objectdetection Trailing Ghost Shadow suppression【索购全文】联系Q1：138113721 Q2：139938848 同时提供论文写作一对一辅导和论文发表服务.保过包发【目录】运动目标检测算法及其应用研究摘要4-5Abstract5-6第1章绪论9-15 1.1 课题的研究背景和意义9-10 1.2 国内外研究现状10-12 1.3 论文的研究内容12-13 1.4 论文的组织结构13-15第2章运动目标检测常用技术15-35 2.1 图像预处理15-18 2.1.1 图像噪声15-16 2.1.2 图像去噪16 2.1.3 均值滤波16-17 2.1.4 中值滤波17 2.1.5 高斯滤波17-18 2.2 运动目标检测常用算法18-27 2.2.1 运动目标检测算法概述18-21 2.2.2 帧间差分法21-23 2.2.3 光流法23-25 2.2.4 背景差分法25-26 2.2.5 三种常用运动目标检测方法的比较26-27 2.3 阴影去除方法27-29 2.3.1 阴影的形成机理27-28 2.3.2 阴影去除常用算法28-29 2.4 形态学处理29-32 2.4.1 膨胀与腐蚀29-31 2.4.2 开运算与闭运算31-32 2.5 OpenCV介绍32-34 2.5.1 OpenCV总览32-33 2.5.2 OpenCV常用函数33-34 2.6 本章小结34-35第3章基于改进的单高斯模型的运动目标检测方法35-51 3.1 传统的单高斯模型35-39 3.1.1 高斯分布35-37 3.1.2 单高斯模型的建立37-38 3.1.3 单高斯模型的更新38-39 3.2 改进的单高斯模型39-45 3.2.1 更新率的选取39-40 3.2.2 更新策略的改进40-45 3.3 阴影检测45-48 3.3.1 基于色度畸变的阴影检测方法46-47 3.3.2 基于一阶梯度模型的阴影检测方法47-48 3.4 运动目标轮廓提取48-50 3.5 本章小结50-51第4章智能视频监控原型系统设计51-59 4.1 智能视频监控原型系统概况51-54 4.1.1 系统开发背景51-52 4.1.2 系统架构及主要模块52-53 4.1.3 系统监控原理53-54 4.2 视频智能分析模块54-56 4.2.1 视频智能分析工作流54-55 4.2.2 视频智能分析模块界面55-56 4.3 实验结果56-58 4.4 本章小结58-59第5章总结与展望59-61 5.1 总结59-60 5.2 展望60-61致谢61-62参考文献62-66攻读硕士期间发表的论文及科研情况66。
《2024年运动目标检测算法的探讨》范文
《运动目标检测算法的探讨》篇一一、引言运动目标检测算法是计算机视觉领域中一项重要的技术，广泛应用于智能监控、智能交通、人机交互等众多领域。
随着深度学习和人工智能的快速发展，运动目标检测算法得到了广泛的研究和应用。
本文旨在探讨运动目标检测算法的基本原理、发展现状以及未来趋势。
二、运动目标检测算法的基本原理运动目标检测算法主要通过视频序列中的图像信息，利用计算机视觉技术，实现对运动目标的检测和跟踪。
其基本原理包括背景建模、前景提取、目标跟踪等步骤。
1. 背景建模：背景建模是运动目标检测的基础，其目的是建立背景模型，以便区分前景和背景。
常用的背景建模方法包括统计方法、学习方法和混合方法等。
2. 前景提取：前景提取是通过比较当前帧与背景模型，提取出运动目标的过程。
常用的方法包括帧间差分法、光流法、背景减除法等。
3. 目标跟踪：目标跟踪是在检测出运动目标后，对目标进行跟踪的过程。
常用的跟踪方法包括基于特征的跟踪、基于模型的跟踪和基于深度学习的跟踪等。
三、运动目标检测算法的发展现状随着深度学习和人工智能的快速发展，运动目标检测算法得到了广泛的研究和应用。
目前，主流的运动目标检测算法包括基于传统计算机视觉的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于传统计算机视觉的方法：传统的方法主要依靠图像处理技术和计算机视觉算法来实现运动目标的检测和跟踪。
这些方法在处理简单场景时效果较好，但在复杂场景下易受光照变化、阴影、噪声等因素的影响。
2. 基于深度学习的方法：深度学习方法在运动目标检测中取得了显著的成果。
通过训练深度神经网络，可以实现对复杂场景下运动目标的准确检测和跟踪。
目前，基于深度学习的运动目标检测算法已经成为研究热点，并取得了许多重要的研究成果。
四、常见运动目标检测算法的探讨1. 光流法：光流法是一种基于光流场的目标检测方法。
它通过计算像素点的运动矢量来检测运动目标。
光流法具有较好的抗干扰能力，但在处理大范围运动和复杂场景时效果不佳。
基于视频图像的运动目标阴影去除方法
基于视频图像的运动目标阴影去除方法南理勇;王建林【摘要】针对运动目标检测中阴影的存在会导致目标形状扭曲、多个目标之间出现粘连等问题，提出一种基于视频图像的阴影去除方法。
该方法在分析阴影产生机理的基础上，根据各像素点 YUV空间上的像素模型，计算出带有阴影的目标相对于背景的失真系数，再根据设定的阈值区分出目标的实际轮廓和阴影区域，从而将目标阴影去除。
实验结果表明，该方法能够快速检测和去除目标阴影，准确反映出目标的实际轮廓，并能够有效解决目标粘连问题。
%In the course of moving object detection, the shadow of objects may arise many problems, such as the distortion of the object shape, the adjacency between different objects and so on. To cope with these problems, a fast shadow removal method based on video image is proposed. By the computing model based on YUV color space , the distortion coefficient between moving object and background can be obtained, and then the shadow can be removed by this value. Finally, experimental results show that the method for shadow removal can detect the shadow and separate several joined objects correctly.【期刊名称】《微型机与应用》【年(卷),期】2015(000)013【总页数】3页(P53-55)【关键词】运动目标检测;阴影检测;阴影去除【作者】南理勇;王建林【作者单位】滨州学院信息工程系，山东滨州 256603;滨州学院信息工程系，山东滨州 256603【正文语种】中文【中图分类】TP391.41随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为一种重要的安全防卫手段在各种场合得到了广泛的应用。
基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除
基于颜色空间转换的运动目标检测与阴影去除李静;车进;朱金艳【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2013(37)13【摘要】An algorithm of adaptive background modeling and shadow elimination based on color space conversion aims at the error detection of shadow in moving target detection for indoor video surveillance is proposed.The adaptive background difference is used to separate background and foreground of image and the detected target is locked in active contour(it means rectangular box) for target tracking in RGB space.False target (it means shadow) of error detection is removed by using its brightness and other information in HSV color space.The experimental results prove that the algorithm has a good effect for shadow elimination.Moreover,it can detect the real target accurately.%针对室内视频监控中运动目标检测常出现的阴影误检,提出了一种基于颜色空间转换的自适应背景建模和阴影消除算法.在RGB空间采用自适应背景差对视频图像进行前景背景分离,并将检测出的前景目标锁定在活动轮廓矩形框内进行目标跟踪,对于误检的虚假目标(即阴影),利用其亮度等信息,在HSV空间去除.经实验验证,该算法对阴影的去除有良好的效果,能准确检测出真实目标.【总页数】4页(P172-175)【作者】李静;车进;朱金艳【作者单位】宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021;宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021;宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TN941.1【相关文献】1.基于多颜色通道组合的UVI空间农作物阴影去除方法 [J], 岳有军;赵文佳;赵辉;王红君2.基于视频图像的运动目标检测和阴影去除 [J], 罗国强3.基于超像素和局部颜色恒常性的自适应阴影去除 [J], 兰丽;何小海;吴晓红;滕奇志4.基于颜色属性的车辆阴影去除方法 [J], 徐少飞;刘政怡5.基于颜色空间转换的颜色复原方法研究 [J], 张菁;杨应平;章金敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种去除运动目标阴影的新方法
一种去除运动目标阴影的新方法摘要运动目标检测和追踪是视频监控和交通分析系统的关键问题。
然而由于运动目标产生的阴影也会被误检测为阴影。
本文的目的是提出一种检测和去除运动阴影的新方法，本文提出利用HSV颜色空间来提高阴影检测的精确度。
关键词阴影检测；HSV；背景提取0 引言视频监控系统和交通控制系统的基础任务是检测重要的目标（行人，车辆等），根据运动目标可以计算交通状况和行人轨迹等。
由于运动目标检测对于后续工作非常重要，这要求运动目标检测务必具有鲁棒性和精确性。
在目前运动目标检测的方法中，普遍存在检测不准确的问题，这严重影响了后续工作。
其中最为严重的问题是将阴影误认为运动目标。
视频中阴影像素随运动目标一起运动。
因此视频中所有运动的点与伴随物体运动的阴影极有可能都被视作运动物体。
而且，阴影与物体相互连接，会造成运动物体的形状严重失真，这对于依靠几何性质对物体分类以及判断运动物体的位置都产生了干扰。
另外，如果阴影将两个不同的物体相连，将会导致将不同物体划归同一物体。
有很多算法也用于检测运动阴影，但是这些算法的精确度不够[1，2]。
为了防止由于阴影所产生的监控问题，我们提出了一种阴影检测和去除的方法。
这种方法基于HSV颜色空间。
实验证明在HSV空间检测阴影非常有效，比之前的大部分算法都有很大的提高。
1基于HSV的阴影检测为了解决阴影问题我们利用HSV空间来检测阴影而不是利用RGB[1]空间。
在本文中，我们先对前景背景分离，找到包含阴影的运动目标信息，再利用HSV 模型辨别真正的运动前景和运动目标所产生的阴影。
我们尝试了多种背景建模方法，其中混合高斯模型是最具有鲁棒性，并且被应用最多。
第二步就是本文重点提出的HSV模型下的阴影检测方法。
1）混合高斯模型(GMM)前景背景分离为了检测运动目标，首先需要提取背景，利用当前帧和背景的区别进行帧差，得到运动目标和其所产生的阴影。
我们利用著名的混合高斯模型（GMM）提取背景算法[3]。
自然场景下运动目标检测与阴影剔除方法
（ １ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｗ ｕ ｈ ａ ｎ ４ ３ ０ ０ ７ ２，Ｃｈ ｉ ｎ ａ；２ ．Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｐｈ ｙ ｓ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ Ｅｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｏ ｎ ｉ ｃ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ，Ｈ ｕ ｂ ｅ ｉ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ，Ｘｉ ａ ｏ ｇ ａ ｎ，Ｈｕｈ ｅ ｉ ４ ３ ２ ０ ０ ０，Ｃｈ ｉ ｎ ａ ）
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ： Ａ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｆ ｏ ｒ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ ｍｏ ｖ ｉ ｎ ｇ ｏ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ ｓ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｄ ｕ ａ ｌ — ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈ ｏ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ｒ ｅ ｓ ｏ ｌ ｕ ｔ ｉ ｏ ｎ
自然 场 景 下 运 动 目标 检 测 与 阴 影 剔 除 方 法
屠 礼芬 ，仲 思东 ，彭祺 。
（ １ ． 武 汉 大 学 电子 信 息 学 院 ， ４ ３ ０ ０ ７ ２ ，武汉 ； ２ ． 湖 北 工 程 学 院 物 理 与 电 子 信 息工 程学 院 ，４ ３ ２ ０ ０ ０ ， 湖北孝感）
Ｇａ ｕｓ ｓ ｉ ａ ｎ ｍｉ ｘｔ ｕ ｒ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ａ ｎｄ ｆ ｏｒ ｅ ｌ ｉ ｍｉ ｎａ ｔ ｉ ｎｇ ｓ ｈａ ｄ ｏｗ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｍｕ ｌ ｔ ｉ — ａ ｔ ｔ ｒ ｉ ｂｕｔ ｅ（ ｎａ ｍｅ ｄ Ｍ ＲＰＳ） ｉ ｓ ｐ ｒ ｏ ｐｏ ｓ ｅ ｄ ｔ ｏ ａ ｄｄ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈｅ ｐｒ ｏ ｂｌ ｅ ｍ ｏ ｆ ｌ ｏ ｗ ｆ ｏ ｒ ｅ ｇｒ ｏ ｕｎ ｄ ｍａ ｓ ｋ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏｎ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｙ ｃ ａ ｕ ｓ ｅ ｄ ｂｙ ｃ ａ ｓ ｔ
运动目标检测中阴影去除算法的
利用颜色直方图或颜色矩阵等颜色特征，通过计算颜色差异和梯度来检测阴影 区域。
基于纹理特征的阴影去除
基于纹理特征的阴影检测算法
利用图像的纹理特征，通过比较纹理信息来检测阴影区域。
基于多尺度纹理分析的阴影去除算法
对图像进行多尺度分解，利用不同尺度的纹理信息来去除阴影。
基于深度学习模型的阴影去除
提升目标识别率
通过去除阴影，可以更好地突出运动目标的特征，提高目标 的可识别性，从而帮助监控系统更好地分析目标行为。
在无人驾驶中的应用
避免遮挡
在无人驾驶中，运动目标检测是实现车 辆避障和路径规划的重要手段。阴影可 能会遮挡住部分目标，影响检测效果。 去除阴影可以提高目标的可见性，从而 帮助无人驾驶系统更好地感知周围环境 。
缺点：计算量大，实时性较差。
背景减除法
通过将当前帧与背景 帧进行减除，提取出 运动目标。
缺点：对动态背景适 应性较差，易受背景 干扰影响。
优点：能够适应静态 背景，对光照变化和 场景变化具有较强的 鲁棒性。
03
阴影去除算法研究
基于颜色特征的阴影去除
基于颜色空间的阴影去除算法
通过将图像从RGB颜色空间转换为HSV或YCrCb颜色空间，可以更好地分离阴 影区域，并对其进行处理。
增强适应性：针对不同场景和条件，研究更具适应性的阴影去除算法，提高其对复杂环境和 变化光照条件的鲁棒性。
研究不足与展望
数据集扩充
通过对更大规模、更多样化的数据集进行训练和测试， 提高阴影去除算法的性能和泛化能力。
多模态融合
将不同模态的信息进行融合，如图像、视频和传感器数 据等，以提供更全面和准确的运动目标检测和阴影去除 结果。
运动目标检测中的阴影去除方法
目前有很多种颜色空间可以将图像的色度分量 和亮度分量区分开来 ,如 HSV 颜色空间 ,它较 RGB 颜色空间更接近于人眼对颜色的感觉 ,可以消去彩 色信息中强度分量的影响 ,通过比较当前帧图像和 背景图像的亮度和色度变化 ,检测出阴影区域 。但 是这种转换较为复杂 ,对于大型图像非常耗时 ,并且 在亮度值和饱和度较低的情况下 ,采用 HSV 颜色空 间计算出来的 H分量是不可靠的 。
L IU Xue, CHANG Fa - liang,WANG Hua - jie
( S chool of Con trol S cience and Eng ineering, S handong U n iversity, J inan 250061, Ch ina)
Abstract: Shadow is always regarded as foreground in detecting moving object by using background subtraction algorithm , which has bad effect on segm enting and extracting object. In order to extract object exactly, a shadow supp ression method based on chrom inance distortion in YUV color space and first order gradient inform ation is p roposed in this paper. Experiments result show that the algorithm is robust in noisy environm ent, low comp lexity, and easy to be imp lem ented in real time.
运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现
联合算法实验结果与分析
06
总结与展望
研究工作总结
基于深度学习的运动目标检测算法设计及实现
算法优化与实现
基于物理模型的运动阴影去除算法研究
实验分析与对比
研究成果与贡献
针对运动阴影问题，提出一种基于物理模型的阴影去除算法，有效降低了阴影对检测结果的影响
研究成果在运动目标检测领域具有一定的理论和应用价值
基于深度学习与阴影去除联合算法
通过深度学习模型对视频序列进行分析，同时对运动目标和阴影进行检测。然后，根据阴影的特征进行去除，提高目标检测的准确性和鲁棒性。
基于深度学习与阴影去除联合算法
05
实验结果与分析
数据集
在研究运动目标检测中，我们使用了公开可用的数据集进行实验，包括[具体数据集名称]。这些数据集包含了各种场景下的运动目标图像，有利于我们训练和测试算法。
提出一种基于深度学习的运动目标检测算法，提高了检测精度和实时性
工作不足与展望
实验数据集不够全面，未来将扩充更多场景下的数据集
在实际应用中，需要考虑运动目标和阴影的动态变化和不确定性，进一步增强算法的鲁棒性
算法对计算资源和内存消耗较大，需进一步优化
THANK YOU.
谢谢您的观看
使用生成对抗网络（GAN）可以训练出能够生成没有阴影的图像的生成器，从而实现阴影的去除。
基于生成对抗网络（GAN）的阴影去除算法
04
运动目标检测与阴影去除联合算法
运动目标检测
01
通过对视频序列进行分析，检测出其中的运动目标。常用的方法包括背景减除法、光流法、帧间差分法等。
联合算法的基本思想和流程
R-CNN-based运动目标检测算法
利用区域提议网络（RPN）和CNN进行运动目标检测，准确率高、自适应性强。
阴影消除算法研究
车辆视频检测中阴影消除方法研究摘要随着科学技术的发展和用户需求的多样化，智能视频监控系统也愈发体现出了其在安防领域中的重要作用。
实现智能视频监控的第一步就是从指定的监控场景中检测并提取出运动物体比如运动的人和车辆等。
而这些运动区域的准确提取是后续的目标跟踪、识别、分类等算法顺利进行的关键前提。
然而，在实际的智能视频监控系统中，由于各种光线的存在，场景中的运动物体往往会携带有或大或小的阴影，并且阴影与产生阴影的运动物体具有相同的运动特征，这就使得阴影常与目标对象一并被检测出来，影响了后续的图像处理和理解。
由此，阴影检测去除成为了智能视频监控领域中一个技术上的热点和难点。
本文提出了一种阴影检测与消除的简单、有效的方法，并给出了Matlab 仿真实验的验证结果，有效去除了目标车辆区中的阴影。
关键词：图像处理，车辆检测，图像分割，阴影消除，Matlab Study on Shadow Elimination Method for Vehicle Video Detection ABSTRACT As science and technology development and the diversification of user needs，intelligent video surveillance systems are also increasingly reflected in the security of itsimportant role in the field. The first step in intelligent video surveillance is to monitorthe scene from the specified to detect and extract moving objects such as movement ofpeople and vehicles etc.. And these movements accurately extract the region is thefollow-up tracking identification classification key prerequisite for the smoothalgorithm. However in practical intelligent video surveillance system the existence of avariety of light moving objects in the scene tend to carry large or small the shadowsand the shadow cast a shadow of moving objects with the same motion characteristicswhich makes a shadow and is often associated with the target object detected affectingthe subsequent image processing and understanding. Thus removal of shadow detectionhas become an intelligent video surveillance technology in the hot and difficult. Thispaper proposes a shadow detection and elimination of simple effective way and givesthe results of Matlab simulation verification effectively eliminates the shadowof thetarget vehicle area.KEY WORDS: image processing vehicle detection image segmentation shadowelimination Matlab 目录前言................................................................................................ 1第 1 章数字图像处理的基本知识................................................... 2 1.1 图像的数字化表示............................................................... 2 1.1.1 采样............................................................................. 2 1.1.2 量化.............................................................................. 2 1.2 图像的数字化表示............................................................... 4 1.2.1 RGB 颜色空间............................................................. 4 1.2.2 YUV 颜色空间............................................................. 5 1.2.3 HSV 颜色空间............................................................. 7第 2 章图像的分割方法................................................................... 8 2.1 帧差法.................................................................................. 8 2.2 光流法.................................................................................. 9 2.3 背景减除法......................................................................... 10第 3 章Matlab 图像处理................................................................. 12 3.1 Matlab 语言简介................................................................. 12 3.2 Matlab 中的图像的类型及相互转换.................................. 12 3.2.1 Matlab 中的图像类型................................................12 3.2.2 图像类型的转换....................................................... 14 3.2.3 Matlab 图像处理常用函数和算子............................. 15第 4 章阴影消除方法及Matlab 仿真............................................ 17 4.1 阴影消除方法..................................................................... 17 4.1.1 阴影的特性............................................................... 17 4.1.2 图像的边缘检测....................................................... 18 4.1.3 基于纹理的阴影检测............................................... 19 4.1.4 基于颜色空间的阴影检测........................................ 19 4.2 Matlab 仿真......................................................................... 21 4.2.1 YUV 颜色空间的阴影检测....................................... 21 4.2.2 像素的灰度比阴影检测............................................. 25结论.............................................................................................. 33谢辞.............................................................................................. 34参考文献.......................................................................................... 35附录.............................................................................................. 37外文资料翻译.................................................................................. 41 前言目前，国内外很多专家学者对视频中的阴影去除问题进行了比较深入的研究，提出了很多有效的算法，归纳来讲，阴影去除的主要方法可以分为两大类别:基于模型的方法和基于阴影特征的方法。
目标管理-运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现毕业设计正文 精品
JIANGSU UNIVERSITY本科生毕业论文运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现Research and realization of the shadow removing algorithm forMoving object detection学院名称：计算机科学与通信工程学院专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁指导教师姓名：宋雪桦指导教师职称：副教授20XX年6月运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁指导教师：宋雪桦职称：副教授摘要随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段正在越来越受到人们的重视。
由于智能视频监控系统具有监控能力强、安全隐患少、节省人力物力资源的优点。
因此，在交通、银行、宾馆、商场等重要场所的监控中有广泛的应用前景。
本文首先综合介绍了智能监控系统的发展历史和现状，然后对静止摄像机监控下的运动目标检测、阴影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。
运动目标检测作为智能视频监控系统中视频处理的第一步，具有非常重要的地位。
本文首先对目前运动目标检测方法进行了概括，在详细研究了几种目标检测方法的基础上，确定了目标检测中较好的一种方法，即基于混合高斯模型的方法，用这个算法来提取运动目标。
由于日照和灯光等外来因素的影响，造成了提取的运动前景中往往含有阴影。
因此，运动目标的阴影检测与去除对于运动目标跟踪、分类和识别等后期处理都是一个关键性问题。
由于阴影的存在，会给上述后期处理带来干扰甚至失败。
为了去除目标前景的阴影，本文首先分析了阴影产生的机理，了解阴影的特征和人类的视觉特征，针对这些特征以及总结和分类目前己有的各类阴影检测算法的基础上，提出了一种基于RGB颜色模型的阴影检测算法。
通过实验对本文的算法进行了验证，证明了该算法能够很好地检测出运动目标的阴影以及将阴影去除，而且易于实现。
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JIANGSU UNIVERSITY本科生毕业论文运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现Research and realization of the shadow removing algorithm forMoving object detection学院名称：计算机科学与通信工程学院专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁指导教师姓名：宋雪桦指导教师职称：副教授2010年6月运动目标检测中阴影去除算法的研究与实现专业班级：通信工程0602班学生姓名：汪雅洁指导教师：宋雪桦职称：副教授摘要随着计算机视觉技术、电子技术、通信技术的发展，智能视频监控系统作为安全防卫的一种重要手段正在越来越受到人们的重视。
由于智能视频监控系统具有监控能力强、安全隐患少、节省人力物力资源的优点。
因此，在交通、银行、宾馆、商场等重要场所的监控中有广泛的应用前景。
本文首先综合介绍了智能监控系统的发展历史和现状，然后对静止摄像机监控下的运动目标检测、阴影的检测和去除等关键技术进行了比较深入的研究。
运动目标检测作为智能视频监控系统中视频处理的第一步，具有非常重要的地位。
本文首先对目前运动目标检测方法进行了概括，在详细研究了几种目标检测方法的基础上，确定了目标检测中较好的一种方法，即基于混合高斯模型的方法，用这个算法来提取运动目标。
由于日照和灯光等外来因素的影响，造成了提取的运动前景中往往含有阴影。
因此，运动目标的阴影检测与去除对于运动目标跟踪、分类和识别等后期处理都是一个关键性问题。
由于阴影的存在，会给上述后期处理带来干扰甚至失败。
为了去除目标前景的阴影，本文首先分析了阴影产生的机理，了解阴影的特征和人类的视觉特征，针对这些特征以及总结和分类目前己有的各类阴影检测算法的基础上，提出了一种基于RGB颜色模型的阴影检测算法。
通过实验对本文的算法进行了验证，证明了该算法能够很好地检测出运动目标的阴影以及将阴影去除，而且易于实现。
关键词：视频监控；运动目标检测；混合高斯模型；RGB颜色模型；阴影去除Research and realization of the shadow removing algorithm forMoving object detectionAbstract Development of the computer vision technology, the electronic and the communication technology, has made the intelligent visual surveillance system an increasingly important safe defense way. Because it has advantages of higher quality and less need of investment. So it has cheerful prospect in the applications of surveillance for traffic, bank, hotel, shopping, etc.Both its history and current situation is summarized here, then, a research was made for the key technology of the segmentation of moving objects and the detection and removal of shadows.As the initial stage in the visual data processing, moving object detection is a key point.After carefully study of moving object detection methods used presently, a more reliable algorithm is determined, that is, the mixed Gauss model. It was adopted to detect moving objects.As external factors such as sunlight and lighting effects，resulting in extraction of moving foreground often contain shadow. So, shadows detection and elimination of moving objects is essential to the post-processing such as objects tracking, classification and recognition. The existence of shadow will allow the above-mentioned post-processing to fail. In order to remove the shadow of object foreground, this paper first analyze the mechanism of the shadow produced, understand the characteristics of the shadow and the human visual characteristics, then, a method of shadow detection based on the RGB color model is proposed on the basis of these characteritics and the summary and analysis for various shadow detection. We have conducted many experiments to verify the proposed approach. The results show that the algorithm can detect moving targets to remove the shadow, and easy to implement.Key words Visual Surveillance; Moving Object Detection; Mixed Gaussian Model; RGB color model; Shadow Removal目录第一章绪论 (1)1.1 引言 (1)1.2 视频监控系统的发展和现状 (1)1.3 本课题研究的目的及意义 (2)1.4 课题主要研究工作及工作安排 (3)第二章基础理论 (5)2.1 引言 (5)2.2 颜色模型 (5)2.2.1 颜色模型的分类 (5)2.2.2 RGB颜色模型 (5)2.2.3 HSV颜色模型 (6)2.3 数学形态学 (7)2.3.1 基本思想 (8)2.3.2 基本运算 (8)第三章运动目标的检测 (10)3.1 引言 (10)3.2 运动目标检测算法概述 (10)3.2.1 光流法 (10)3.2.2 相邻帧差法 (10)3.2.3 背景差法 (11)3.3 基于RGB颜色空间的混合高斯模型 (11)3.3.1背景模型的建立 (12)3.3.2 背景模型的更新 (12)3.3.3 运动目标的检测与提取 (13)第四章阴影的去除 (15)4.1 引言 (15)4.2 阴影产生的机理 (15)4.3 阴影检测算法概述 (16)4.3.1 基于模型的阴影检测算法 (16)4.3.2 基于阴影属性的阴影检测算法 (16)4.4 阴影的光学特性 (17)4.5 前景二值图的提取 (18)4.6 基于RGB颜色空间的阴影去除算法 (18)4.6.1 确定颜色空间 (18)4.6.2 阴影的去除算法 (19)4.6.3 前景目标去噪与重建 (21)4.7 实验结果 (21)第五章总结与展望 (24)5.1 研究工作总结 (24)5.2 展望 (24)参考文献 (26)致谢 (27)第一章绪论1.1 引言图像和视频是对客观事物的形象而又生动的描述，是直观而又具体的信息表达形式，对人类而言是最重要的信息载体。
特别是在今天这高科技的信息社会里，随着网络、通信和微电子技术的快速发展，以及人民物质生活水平的提高，视频以其直观、方便和内容丰富等特点，日益受到人们的青睐。
就因为这样，视频监控系统就成为一种新技术而越来越受到人们的重视。
现今人们对安全的需求增强，视频监控系统成为安全防卫的重要手段，由最初的重点部门如银行和公安等行业监控逐渐发展到单个家庭的防盗和安全监控，摄像头越来越多，视频监控系统的使用越来越普遍。
传统的数字视频监控系统仅仅提供了视频的捕获、存储、分发等简单的功能，而系统获取的视频信息越来越多，这些海量的视频信息很难在同一时间显示在监控人员面前。
除此以外，对视频里的内容还只能靠监控人员来判断。
视频监控工作强度很大，它对监控人员的注意力、警惕性、特别是对异常情况的反应能力的要求特别高。
一般监控中发生的失误都是由监控人员的注意力不集中造成的。
由于人类本身存在的生理疲劳现象，因此不可能长时间连续集中精力监视内容单一的监控场景。
为了克服传统视频监控系统产生的困难，智能视频监控系统应运而生，它利用自动视频分析技术进行视频的监控。
当盗窃发生或发现到具有异常行为的可疑人时，系统能向保卫人员准确及时地发出警报，从而避免犯罪的发生，同时也减少了雇佣大批监视人员所需要的人力、物力和财力的投入。
与传统的传统视频监控相比，能够智能检测与跟踪的数字视频监控具有许多优点[1]：第一，24小时全天可靠监控。
智能视频监控系统将彻底改变以往完全由监控人员对画面进行监视和分析的模式。
第二，提高报警精确度。
智能视频监控系统能够有效提高报警精确度，大大降低误报和漏报现象的发生。
第三，提高响应速度。
智能视频监控系统拥有比传统视频监控系统更强大的智能处理能力，它能够检测、识别视频场景中的可疑活动。
1.2 视频监控系统的发展和现状视频监控系统是多媒体技术、计算机网络、工业控制和人工智能等技术的综合运用的产物，它正向着视频的数字化、系统的网络化和管理的智能化方向不断发展，并已经逐步深入到社会生活的各个领域。
从第一代完全的模拟监控系统，到第二代数字化的视频监控系统，再到第三代分布式视频监控系统，视频监控系统已在过去的二十多年里经历了三个发展阶段[2]。