任务要求：

1.收集有关计算机视觉、数字图像处理、SDK开发、OpenCV等相关研究与应用的技术书籍、文献资料，在消化吸收相关技术的基础上开发智能安防视频监控系统，要求能够检测火灾、人员的软件系统，实现目标的自动监测。

2.按照学院对毕业设计（论文）的要求，完成相关外文资料的翻译工作、毕业设计（论文）的撰写、装订以及答辩等工作。

本次设计，基本实现了智能安防视频监控系统的软件设计，能够实现移动侦测、火焰检测和人体检测。在智能安防视频监控系统中，运动目标的检测是整个系统的基础，在准确检测出运动目标区域的情况下，对人体进行识别，同时可以进行帧间火焰特征检测和角点检测，以识别火焰。

本次设计中，运动目标的检测采用了基于局部更新的背景建模和背景减除方法，在建立了背景的情况下，能够完整的分割出当前的运动目标，有较好的效果。

在人体检测方面，采用了机器学习和OpenCV的人体检测接口函数，在检测前期，需要建立特定环境下的图片库，对人体的各部分特征如脸部和躯干提取归一化图像并训练分类器。分类器训练完成之后，运用OpenCV中的人体检测接口函数加载分类器，对人体进行识别。

火焰检测方面，由于火焰的非刚性和发生发展时形态的多样性，使得火焰检测的算法无法很好的适应不同环境的检测需求，采用多视角联合检测算法，可以降低火焰检测的误报率。在实验室环境中，仍然因为灯光等外界因素的影响，对火焰的识别产生干扰，加权融合算法中权重的取值和最终概率计算算法有一定的局限性，算法有待进一步的改善。

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移动侦测

移动侦测功能实现时，进行背景减除时分割出的运动目标不够完整，呈现出一定的空洞。但在移动侦测功能实现时，只需要检测出当前监视区域出现了运动目标即可进行报警，因此，在检测出运动目标像素后，累计出相应的亮点像素，当运动目标像素超过某个阈值时，认为出现了移动目标。

实验中，对连续的视频图像序列进行背景减除的移动侦测时，每隔8帧对图像进行一次处理，在运动目标进入监控区域时，能够迅速检测出前后两关键帧中运动目标的边缘，即两帧中变化的部分。在第一源路中检测时，运动目标从远离摄像头的方向逐渐走近摄像头的过程中，一般在第20帧即第5个关键帧到来时，运动目标有效像素超过阈值500。经过背景减除后，运动目标分割出来的部分如图所示。