資料介紹
智能視頻監控技術是近些年研究的一個熱點,它賦予監控系統觀察分析場景內容的能力,使其能夠更加智能化,能夠在幾乎不需要人為干預的情況下對攝像機拍攝的視頻序列進行自動分析并做出及時反應。因此,該技術已經廣泛應用于社會的各個方面,例如交通、軍事邊防、機場、銀行、視頻會議、商業、工業等。一個完整的智能視頻監控系統主要包括監控視頻獲取、圖像恢復超分辨率重建、目標檢測、目標分類、目標跟蹤、視頻內容分析理解等流程。隨著近些年智能監控系統的廣泛應用,人們發現監控系統中出現了大量的干擾,嚴重影響了監控系統后續流程的監控效果,甚至使整個監控系統失去作用。尤其是在大型監控系統中,攝像機的數目繁多,當一個或多個攝像機出現嚴重的干擾時很難被及時發現,對于某些關鍵場所,這些干擾甚至會造成不可挽回的嚴重損失,如銀行、軍事基地、交通狀況等。因此,如何實時準確地檢測出監控系統中的各種干擾并將其分類以便及時處理是目前急需解決的重要問題。
針對智能視頻監控系統中的干擾檢測問題,提出了一種新的檢測方法,并將干擾類型進行了分類。該方法對智能視頻監控系統中的遮擋、失焦、亮度異常、偏色和噪聲污染五種干擾分別提取檢測特征,實現了對不同類型干擾的分類檢測。同時,該方法采用了自適應更新閩值的方法,降低了檢測方法的復雜度,提高了其實用性。實驗結果表明:在能夠滿足監控系統實時性的要求下,與經典方法相比本文方法的檢測性能較好,適用范圍較廣,分類正確率達到了92. 2%。
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