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文檔簡介
1、本文概括了國內(nèi)外的智能視頻監(jiān)控的現(xiàn)狀,分析了傳統(tǒng)的滯留物和取走物算法,針對重要物看護(hù)問題,提出了基于圖像邊緣信息的重要設(shè)施看護(hù)算法。
首先,本文研究了滯留物和取走物檢測的流程,即通過設(shè)定感興趣區(qū)域,通過比較當(dāng)前幀感興趣區(qū)域和背景幀感興趣區(qū)域的特征(顏色、輪廓),檢測物體是否為滯留物或者取走物。實(shí)驗(yàn)表明,顏色受光照影響比較嚴(yán)重,利用顏色直方圖不能實(shí)現(xiàn)重要物的看護(hù)。相比輪廓受光照影響較少,但是傳統(tǒng)的輪廓匹配只是進(jìn)行整體輪廓匹配也不
2、能實(shí)現(xiàn)重要物的看護(hù)。因此,傳統(tǒng)的滯留物和取走物方法不適用于重要設(shè)施看護(hù)的問題。
其次,通過上述研究我們知道輪廓受光照影響較小,所以本文采用邊緣作為重要物看護(hù)的特征。為了能檢測出重要物被“破壞”的為微小變化,本文實(shí)現(xiàn)了Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian、Canny、小波變換等邊緣檢測算子。實(shí)驗(yàn)表明,Canny算子提取的圖像邊緣信息對光照不是很敏感,而且在保證圖像整體輪廓的連通性同時(shí)還提取出了圖像的弱邊
3、緣,所以本文最終選擇Canny算子作為重要設(shè)施看護(hù)的邊緣檢測算子。
最后,本文提出了基于感興趣區(qū)域的重要物看護(hù)算法。本文提出了基于輪廓四鄰域匹配和利用Hough變換提取直線兩種看護(hù)算法解決了無遮擋看護(hù)問題。對遮擋看護(hù),我們分為無蓄意遮擋和蓄意遮擋。本文提出了基于感興趣區(qū)域的分塊邊緣檢測算法,即通過檢測每個(gè)小塊的邊緣變化,最終加權(quán)得到感興趣區(qū)域的邊緣變化信息。實(shí)驗(yàn)表明,該算法很好地區(qū)分了蓄意遮擋和無蓄意遮擋情況,而且在滿足實(shí)時(shí)檢
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