视频监控系统开发平台的研制 第17页
第5章游泳池监控救生系统的算法实现
图5．14三文特征图
Fig．5．a4‘Three-dimensional Characteristic Image
从图5．14中可以看出，有目标存在的块的三个特征点与背景特征点相距较远，
可以计算出有目标点与背景中心点之间的向量距离，以此作为特征参数判定是否
有目标存在。因此，以图像序列号为横轴、向量距离为纵轴做出2文曲线，如图
5．15所示。
图5．15目标识别结果
Fig．5．15 Result 0f Image Reco印ition
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比较图5．13与图5．15的目标识别结果，不难看出，以三个特征参数综合计算
出的向量距离识别方法比任何单独以某一参数为特征的识别结果都要准确和可
靠。
选定特征参数后，设置合适的特征参数阈值和时间阈值，通过时间轴上的连
续判断，以此来确定目标的溺水状态。
5．5本章小结
本章重点介绍了游泳池监控救生系统是如何来实现监控救生的设计目的、如
何利用图像处理知识来判断目标的动作特征来认定其溺水状态的具体实现算法。
主要包括图像的预处理、图像特征提取和目标识别的算法实现。
图像的预处理是图像处理模块中一个基本而又重要的部分，其处理效果的优
劣直接关系到后续图像的分析和理解。本章依次介绍了本系统所用到的图像的灰
度化、直方图均衡化、空间域图像平滑这三种图像预处理算法。图像的灰度化可
以减少数据的存储量，降低算法处理的复杂度，提高计算速度；直方图均衡化能
够调节图像灰度的均值和方差，达到灰度统一的目的；空间域图像平滑目的在于
保护图像边缘的同时去除噪声。实践表明，通过视频图像的预处理可以提高图像
质量，降低后续处理过程中的负面影响，还可以有效地降低系统的存储空间需求。
对于图像的特征提取和目标识别，本章介绍了采用图像分块后的灰度共生矩
阵的对比度、灰度均值和灰度方差三个参数作为判定依据的目标识别算法。比较
了分别以灰度均值、灰度方差和灰度共生矩阵的对比度单独作为特征时的目标识
别结果，然后提出了一种以综合三个参数为特征的三文向量距离识别算法。经大
量实验证明，该算法行之有效。当然，对于背景的更新方面，还存在问题，有待
解决。
结论
结 论
随着视频监控技术的不断发展及其应用范围的不断扩展，加上越来越多的人
类研究的新成果不断融入到智能监控领域，对其图像处理算法的研究与应用探索
显得越来越重要。经过近一年的知识积累、学习研究和设计开发，本人通过对数
字视频监控相关技术及图像处理、计算机视觉、模式识别等技术的了解，研究并
掌握了一些图像处理算法的基本理论与实现方法，针对实际工程项目的需求，开
发设计了一个综合性的视频监控系统开发平台。总结全文，主要包括以下工作：
首先就当前国内外视频监控的研究现状和趋势作了简要的介绍，并分析了本
课题提出的意义，说明了本平台的开发目的、设计目标、主要功能及其软硬件构
成。然后介绍了图像预处理算法的基本知识，研究了本平台在实际工程应用中需
要的图像预处理手段，并分析了它们的应用效果。
针对本平台所要实现的功能，综合应用人工智能、模式识别等技术，如何屏
蔽设备差异，对各种监控设备统一实行配置管理，以及设计良好的人机交互界面，
这都是本文研究的重点所在。在此基础上实现了两个实际的视频监控系统，游泳
池监控救生系统和射击训练系统，其中的游泳池监控救生系统也是本论文的研究
重点。在文中分别介绍了它们的理论基础、基本实现方法、设计思路等，并深入
分析了游泳池监控救生系统的具体实现算法。
在平台及利用其设计的监控系统的开发过程中，我们结合系统使用环境的特
点进行了包括系统的结构确定、算法的开发到系统的调试等完整的项目开发过程。
通过实际的运行测试可以发现，我们所设计的平台基本上能够满足开发视频监控
系统的需求，达到了预期效果。根据平台设计的两个监控系统在精度和速度两方
面能够基本满足项目的开发要求，在特定的环境下具有一定的实用价值。
由于视频监控系统的智能化设计是一项非常复杂的工作，而且时间有限，本
次视频监控系统开发平台的设计难以完全达到完备性和创造性的要求，整个平台
还有待进一步完善和发展。根据实际应用中碰到的具体问题，我们认为今后的改
进可以考虑以下几个方面：
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1) 对于一个综合研究多种来源的图像处理研究平台，本文所研究的平台还远不
能满足多样性的需求。例如视频文件的格式多种多样，对于常见的格式如avi、m
等，本平台就无法实现其处理功能。
2) 对于设计开发视频监控系统，采集卡的选择尤为重要，由于监控要求的不同，
使用采集卡的性能要求也不同，若一种采集卡不能满足其要求，是否可以采用多
种采集卡联合开发也是本平台以后改进的方向
3) 作为一个研究图像处理算法为主的平台，应该在平台中加入自己的常用图像
处理算法函数，例如各种边缘检测算法、平滑去噪等。以使本平台真正成为研究
视频监控的优良工具。
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