視頻監(jiān)控場景中遺留物檢測研究與實現.pdf

1、隨著社會經濟的發(fā)展，人們對安全防范的需求也越來越大。例如，機場、地鐵、候車廳等人多密集的重要場所，容易被恐怖分子等利用，通常具有很大的安全隱患，因此需要進行實時監(jiān)測。而傳統的監(jiān)控系統基本只能用于事后證據呈現，卻不能夠實時檢測異常事件發(fā)生。所以人們期待一種智能化的技術用于安全防范，為此出現了智能視頻監(jiān)控系統。
　　 本文主要研究監(jiān)控場景中包裹遺留事件的檢測。關于遺留事件的判別，目前主要有基于目標檢測的方法和基于目標跟蹤的方法，但現

2、有算法多數并不魯棒。在已有的基于目標檢測的方法中，由于初始背景在慢背景更新模型中具有較大的權值，若初始背景存在運動目標，該目標區(qū)域不能及時更新背景，則該區(qū)域易被判別為遺留目標區(qū)域；當監(jiān)控場景中有人體停留時間過長，并且保持不動，也會誤將人體判別為遺留物體。在背景更新階段，前景物體有可能很快融入到背景中，如果更新速率選擇不好，有可能會出現“鬼影”現象等?；谀繕烁櫟姆椒ㄖ饕菍\動目標的位置進行預測估計，這種方法容易受光線等因素的影響。人

3、體等非剛性物體在跟蹤時很難用模板的形式完成檢測和跟蹤，從而導致預測不準確，以致丟失檢測目標。
　　 本文對相關算法進行了綜述，分析了遺留物檢測原理和重難點，在已有成果的基礎上做出了一些改進和創(chuàng)新。本文的工作內容如下：
　　 第一，針對現有的遺留物檢測算法，分析了遺留物檢測原理、遺留物檢測的重點和難點以及實現步驟。
　　 第二，本文主要采用基于目標檢測的方法，首先通過雙背景模型檢測暫時靜止目標，雙背景模型分別采用慢