1. 毕业设计（论文）主要目标：
随着机器识别和计算计算机视觉的发展，利用图像分析技术可以协助人类进行视频监控以及异常信息的检测，使用计算机来协助人工进行处理是的监控效率能得到巨大的提升，监控成本也大幅下降。利用机器智能进行监控我们甚至不需要显示器，计算机只需要从摄像头获取视频流在后台处理他的二进制数据即可。
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2. 毕业设计（论文）主要内容：
视频监控的背景往往是固定的，我们关心的是入侵该背景的物体，如何检测出运动目标是本文的重点。
对于运动目标的前景检测有很多算法，包括样本一致性建模算法（SACON），光流法，帧差法，固定背景法，高斯混合模型等等。
我选用的背景建模算法是高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）,高斯混合模型能够很好地适应外部环境的变化（光线亮度的变化），是一种比较完美的背景建模方法。
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3. 主要参考文献
[1] Robert Laganiere．OpenCV2计算机视觉编程手册[M]．张静，译．科学出版社，2013
[2] 葛罗瑞亚布埃诺加西亚．OpenCV 图像处理[M]．刘冰，译．机械工业出版社，2016
[3] Joseph Howse．OpenCV项目开发实战[M]．张弢，译．清华大学出版社，2016
[4] Bruce Eckel．Java编程思想[M]．陈昊鹏，译．4版．机械工业出版社，2013
[5] 弓雷．ARM嵌入式Linux系统开发详解[M]．清华大学出版社，2013
[6] Aamir Lakhani．树莓派渗透测试实战[M]．朱筱丹，译．人民邮电出版社，2017
[7] 伍兹．数字图像处理[M]．3版．电子工业出版社，2011
[8] A.Murat Tekalp．数字视频处理[M]．2版．机械工业出版社，2016
[9] 尼克松，阿瓜多．计算机视觉特征提取与图像处理[M]．杨高波，李实英，译．3版．电子工业出版社，2014
[10] 鸟哥．鸟哥的Linux私房菜[M]．3版．机械工业出版社，2010
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