资料介绍
智能视频监控技术是近些年研究的一个热点,它赋予监控系统观察分析场景内容的能力,使其能够更加智能化,能够在几乎不需要人为干预的情况下对摄像机拍摄的视频序列进行自动分析并做出及时反应。因此,该技术已经广泛应用于社会的各个方面,例如交通、军事边防、机场、银行、视频会议、商业、工业等。一个完整的智能视频监控系统主要包括监控视频获取、图像恢复超分辨率重建、目标检测、目标分类、目标跟踪、视频内容分析理解等流程。随着近些年智能监控系统的广泛应用,人们发现监控系统中出现了大量的干扰,严重影响了监控系统后续流程的监控效果,甚至使整个监控系统失去作用。尤其是在大型监控系统中,摄像机的数目繁多,当一个或多个摄像机出现严重的干扰时很难被及时发现,对于某些关键场所,这些干扰甚至会造成不可挽回的严重损失,如银行、军事基地、交通状况等。因此,如何实时准确地检测出监控系统中的各种干扰并将其分类以便及时处理是目前急需解决的重要问题。
针对智能视频监控系统中的干扰检测问题,提出了一种新的检测方法,并将干扰类型进行了分类。该方法对智能视频监控系统中的遮挡、失焦、亮度异常、偏色和噪声污染五种干扰分别提取检测特征,实现了对不同类型干扰的分类检测。同时,该方法采用了自适应更新闽值的方法,降低了检测方法的复杂度,提高了其实用性。实验结果表明:在能够满足监控系统实时性的要求下,与经典方法相比本文方法的检测性能较好,适用范围较广,分类正确率达到了92. 2%。
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