復(fù)雜環(huán)境下基于視覺的遺留物品檢測(cè)方法研究.pdf

1、9.11事件后,打擊恐怖主義,保證公共安全已逐步成為世界各國(guó)關(guān)注的重點(diǎn)和熱點(diǎn)問題,而放置在車站、商場(chǎng)等公共敏感區(qū)域的不明遺留物品是目前恐怖襲擊的主要手段。隨著二十一世紀(jì)科技的進(jìn)步及人們對(duì)于安防設(shè)施的更高要求,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)正在不斷的普及與發(fā)展。遺留物品檢測(cè)和分割是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的重要組成部分。目前針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下基于視覺的遺留物品檢測(cè)和分割算法的研究相對(duì)較少,主要原因是在復(fù)雜環(huán)境下,前景目標(biāo)對(duì)遺留物品遮擋嚴(yán)重并包含很多噪聲干擾,使得

2、該課題具有一定的難度。
　　 本文研究的主要內(nèi)容是復(fù)雜環(huán)境下對(duì)遺留物品進(jìn)行檢測(cè)的算法。復(fù)雜環(huán)境主要是指在監(jiān)控視頻場(chǎng)景中前景目標(biāo)密度大,運(yùn)動(dòng)隨意性大,相互遮擋頻繁以及由于天氣、光線變化等因素造成的噪聲干擾較大的環(huán)境。首先,本文提出了基于時(shí)空中值圖像序列的遺留物品檢測(cè)算法,重點(diǎn)解決了復(fù)雜環(huán)境下由于前景目標(biāo)頻繁遮擋及場(chǎng)景中噪聲干擾造成的對(duì)遺留物品檢測(cè)的難點(diǎn)。該算法根據(jù)前景目標(biāo)運(yùn)動(dòng)的特點(diǎn),通過對(duì)監(jiān)控視頻序列中的圖像在時(shí)間維度上進(jìn)行分段中

3、值濾波,獲取時(shí)空中值圖像序列,濾除了一部分前景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)及噪聲,然后再利用時(shí)間中值圖像序列中的圖像與對(duì)應(yīng)時(shí)刻的前景目標(biāo)圖像的邏輯“或”運(yùn)算,得到候選遺留物品圖像序列,達(dá)到了去除遮擋及噪聲的目的。其次,本文提出了基于區(qū)域匹配的遺留物品分割算法,著重解決了對(duì)檢測(cè)出的候選遺留物品進(jìn)行判斷和分割的問題,該算法先對(duì)候選遺留物品圖像序列的各個(gè)圖像進(jìn)行開運(yùn)算和連通區(qū)域分析,再將得到的候選區(qū)域及其匹配判斷、匹配累計(jì)等參數(shù)信息組成結(jié)構(gòu)體元素存入?yún)^(qū)域結(jié)構(gòu)體數(shù)

4、組,最后,通過多個(gè)匹配判別條件和閾值設(shè)定,對(duì)結(jié)構(gòu)體元素與后序幀圖像上的元素進(jìn)行匹配比較,分割判斷出真正的遺留物品,有效降低遺留物品分割過程中的漏檢率。此外,本文所提出的遺留物品檢測(cè)和分割算法計(jì)算量少,運(yùn)算時(shí)間短,具有較低的時(shí)間復(fù)雜度,適用于實(shí)時(shí)監(jiān)控。
　　 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,使用本文所提出的算法在復(fù)雜環(huán)境下對(duì)遺留物品進(jìn)行檢測(cè),具有較高的準(zhǔn)確度。本文算法與其他算法相比在檢測(cè)效果和效率上均有提高。在時(shí)間方面,檢測(cè)算法和分割算法耗時(shí)比較穩(wěn)