摘要： 野外农业视频监控在动植物生长、非法入侵、病虫害监测等方面都有着广泛的应用,其中运动目标检测是野外农业视频监控的核心技术。针对野外农业环境光线干扰强烈、运动目标速度不定、场景容易突变等问题,通过分析背景模板的构成,用帧间差分法的结果去调整背景模板的构成比例,提出一种新的背景差分法与帧间分差法融合的运动目标检测算法,实现运动目标的准确快速检测。另外,为解决野外农业视频监控存在大量无监控价值的视频内容、线路布置不便、无市电使用以及上传流量大等问题,开发基于嵌入式操作平台的农用视频智能监控系统。系统由嵌入式处理器ARM Cortex-A53、摄像头、存储器、移动通信和太阳能电源等模块组成,运动目标检测采用本文提出的算法,软件运行Linux操作系统Ubuntu16.04,开发环境为python3.6.0+OpenCV3.0。试验表明,本文提出的算法能够有效地实现野外农业环境中对运动目标的检测,相比传统融合算法,准确率提升0.55%,监控视频的存储容量比传统方法减少33.3%,电池使用时长提高26.4%。

关键词: 视频监控, 运动目标检测, 嵌入式系统, 帧间分差法

中图分类号: 

• S126

• TN948.6