基于預(yù)警對象體的視頻布防模式研究.pdf

1、布防分為參數(shù)布防、非參數(shù)布防兩種模式。參數(shù)布防中參數(shù)是指紋理特征、顏色特征、形狀特征、空間關(guān)系特征等四種。布防中對象體分為預(yù)警對象體、目標(biāo)對象體。參數(shù)布防的核心思想是：⑴用參數(shù)定義預(yù)警對象體的特征；⑵特征參數(shù)的確定；⑶特征參數(shù)的相關(guān)算法；⑷相似度分析。非參數(shù)布防傳統(tǒng)上是基于網(wǎng)格法，布防的核心思想是通過人工設(shè)黃警區(qū)域的方式，將視頻監(jiān)控圖像畫面劃分成若干不同區(qū)域，通過統(tǒng)計視頻序列中相鄰時刻兩幀圖像之間各區(qū)域內(nèi)像素的變換情況來判斷是否觸發(fā)報警

2、信息，算法簡單，易于實(shí)現(xiàn)。在一定程度上滿足監(jiān)控的需要，能夠在監(jiān)控區(qū)域發(fā)生變化的時候及時報警。缺點(diǎn)主要表現(xiàn)在：①抗干擾性差；②報警精度低；③布防區(qū)域固定；④缺乏對報警對象信息的必要處理，使得報警功能的后續(xù)功能失去基礎(chǔ)，導(dǎo)致其智能化程度低。
　　 本文對參數(shù)布防模式中參數(shù)確定與提取作了研究。首先，對采集到的視頻圖像進(jìn)行中值濾波，去除雜質(zhì)；其次，檢測目標(biāo)體具有特定的顏色，根據(jù)對象體的顏色特征確定ROI區(qū)域；然后，對布防的對象體進(jìn)行特征

3、參數(shù)描述與提取。紋理特征參數(shù)描述采用灰度一基元共生矩陣，可以將圖像的統(tǒng)計和結(jié)構(gòu)特征相綜合，可以更好的描述對象體的紋理結(jié)構(gòu)。顏色特征參數(shù)描述采用RGB→HSI模型，減少圖像分析的工作量。形狀特征參數(shù)描述采用傅立葉變換模型，該模型利用傅立葉描述子它對邊界進(jìn)行傅立葉變換，將其作為形狀的特征描述?？臻g關(guān)系特征參數(shù)描述采用認(rèn)知圖方法。認(rèn)知圖是由符號、帶反饋的有向網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)之間的連接弧組成。每個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)都具有其節(jié)點(diǎn)狀態(tài)值，刻畫了圖像環(huán)境中

4、目標(biāo)的屬性。最后，進(jìn)行對象體特征參數(shù)的提取。紋理特征參數(shù)提取采用灰度共生矩陣，利用圖像灰度值空間的某種相關(guān)性來表達(dá)圖像的統(tǒng)計特征。顏色特征參數(shù)提取采用顏色參量的統(tǒng)計特征法特征提取，對顏色參量進(jìn)行分析、統(tǒng)計、處理。形狀特征參數(shù)提取采用小波和相對矩進(jìn)行形狀特征提取，優(yōu)點(diǎn)是能綜合利用多尺度形狀描述和區(qū)域矩模型?？臻g關(guān)系特征參數(shù)提取采用兩幅圖像提取的每一個特征中抽取一個或多個控制點(diǎn)，然后尋求這些控制點(diǎn)在空間關(guān)系達(dá)到一致情況下的最佳變換模型函數(shù)，