摘 要

随着社会的进步和科学技术的发展，视频监控技术在当今社会上的应用越来越广泛，在铁轨监测方面也有了相应的应用。本文基于当前的国内高铁异物侵入监测系统的视频检测技术的背景下，研究了多种高铁异物检测技术，设计了视频检测异物入侵的算法。

本文设计的第一种算法是基于统计中值法的背景建模运动目标检测算法，通过使用统计中值法对视频进行完整背景的提取，并设计背景差分算法提取出运动目标，实现对视频中运动目标的检测。

本文设计的第二种算法是基于混合高斯模型的背景建模运动目标检测算法，根据视频中的每个像素的在时域上的分布情况来构建各个像素的分布模式，从而达到背景建模的目的。检测图像帧像素与混合高斯模型的分布是否匹配，以此来区分前景点和背景点，达到提取运动目标的目的。

本文综合比较了两种算法的优缺点，得出了更适用于高铁异物侵入检测系统的算法。

关键字：视频检测 背景建模 运动目标检测 数学形态学处理

Abstract

With the progress of society and the development of science and technology, video surveillance technology in today's society is more and more widely used in the field of railway monitoring also has the corresponding application. In this paper, based on the background of the current video detection technology of high iron foreign body intrusion detection system, this paper studies a variety of high-speed rail foreign body detection technology.

In this paper, the design of the first algorithm is the background modeling and moving target detection algorithm based on the statistical value method, by using the statistical value method is introduced to extract the complete background video and design background difference method to extract moving objects, detect the moving object in video.

In this paper, the design of the two algorithms is the background modeling and moving target detection algorithm based on Gaussian mixture model, according to each pixel in the video in the time domain distribution to build the distribution pattern of each pixel, so as to achieve the purpose of background modeling. Detection image frame pixel and mixed Gauss model of the distribution of the match, in order to distinguish between the former attractions and background points, to achieve the purpose of extracting moving objects.

In this paper, the advantages and disadvantages of the two algorithms are compared, and the algorithm is more suitable for the detection system of high iron foreign body intrusion.

Key words: video detection, background modeling, moving object detection, mathematical morphology processing

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1课题的研究背景和意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 课题内容与设计思路 2

1.3.1 课题内容与预期目标 2

1.3.2 课题设计思路 2

1.4 课题论文结构安排 3

第2章 运动目标检测与背景建模 5

2.1 常用目标检测算法 5

2.1.1 基于帧间差分法检测运动目标 5

2.1.2 基于光流法检测运动目标 5

2.1.3 基于背景差分法检测运动目标 5

2.2 背景建模方法研究 7

2.2.1 手动背景法 7

2.2.2 统计中值法 7

2.2.3 算术平均法 8

2.2.4 高斯混合模型背景建模 8

第3章 运动目标区域处理 13

3.1 形态学处理 13

3.2 腐蚀和膨胀 14

3.2.1 结构元素 14

3.2.2 腐蚀 14

3.2.3 膨胀 16

3.3 开运算与闭运算 17

第4章 背景建模设计 20

4.1 统计中值法提取背景 20

4.1.1 程序设计 20

4.1.2实验结果 22

4.2 混合高斯模型提取背景 23

4.2.1 程序设计 23

4.2.2 实验结果 26

第5章 运动目标检测与处理 28

5.1 统计中值法背景差分提取目标 26

5.1.1程序设计 28

5.1.2 实验结果 29

5.2 混合高斯模型提取前景以及前景目标处理 31

5.2.1 程序设计 31

5.2.2 实验结果 32

5.3 比较结果分析与总结 33

第6章 结论 35

6.1 研究与设计总结 35

6.2 展望 36

致谢 37

参考文献 38

附录 39

第1章 绪论

本章节对课题的研究背景和意义、国内外的课题研究现状、具体的设计思路做具体的介绍，同时简要的分析了文章的结构，理清文章脉络。

1.1课题的研究背景和意义

近年来，由于石头、人行等各类异物入侵到铁轨内，导致产生了许多严重的交通事件，影响了铁路的交通安全发展和人类的生命财富安全。铁轨异物侵入监测问题已经成为世界铁路安全运输的关键问题。主要依靠人力的传统的轨道检测尽管能准确监测到安全问题，但是其要求耗费巨大的人力物力，已经无法满足铁路发展的需要。随着计算机技术的发展，将计算机的全自动检测技术得以应用在铁轨检测上，而这种方式在当今的铁轨检测技术上显得尤为重要。现今，智能视频监控技术的飞速发展使得基于视频内容分析的铁轨异物侵入监控系统的检测技术得到了很多的研究和应用。

安全对于铁路的的重要性不言而喻。铁路运输的最重要任务是确保安全运输。随着快速发展的高速铁路和高速列车技术以及列车密度的加大使得铁路检测技术面临的形势愈加严峻。传统的行车安全保障体系已经无法满足行车安全的需要。构建新的高速铁路防灾安全监控系统已经势在必行。异物侵限监控系统是铁轨检测系统中最重要的的一个子系统。