發(fā)布時(shí)間：2018-11-04 14:50

【摘要】：為準(zhǔn)確檢測(cè)城市道路交叉口監(jiān)控視頻中緩慢行駛或短時(shí)停留的前景目標(biāo),提出了一種基于前景目標(biāo)反饋的背景模型檢測(cè)方法.首先基于觀測(cè)樣本的像素值構(gòu)建背景模型,利用計(jì)數(shù)器觀測(cè)像素點(diǎn)檢測(cè)為前景或背景的次數(shù)并描述當(dāng)前場(chǎng)景的交通狀態(tài)和穩(wěn)定性,其次根據(jù)場(chǎng)景自適應(yīng)閾值判斷當(dāng)前像素點(diǎn)為前景點(diǎn)或背景點(diǎn),最終通過(guò)交通狀態(tài)和場(chǎng)景的穩(wěn)定性更新背景模型.采用基于真實(shí)的交叉口視頻場(chǎng)景對(duì)算法的有效性進(jìn)行了定性與定量分析.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在復(fù)雜的城市道路交叉口場(chǎng)景中檢測(cè)出緩慢行駛或短時(shí)停留車(chē)輛的性能優(yōu)于其他方法,同時(shí)能夠滿足城市道路交叉口智能視頻監(jiān)控實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求,為交叉口前景目標(biāo)的行為分析奠定了基礎(chǔ).
[Abstract]:A background model detection method based on foreground target feedback is proposed in order to accurately detect the foreground target in the surveillance video of urban road intersection which is slow moving or staying for a short time. Firstly, the background model is constructed based on the pixel value of the observation sample, and the number of times the pixels are detected as foreground or background by the counter is used to describe the traffic state and stability of the current scene. Secondly, according to the adaptive threshold of scene, the current pixel is determined as foreground point or background point. Finally, the background model is updated by traffic state and scene stability. The validity of the algorithm is analyzed qualitatively and quantitatively based on real intersection video scene. Experimental results show that the proposed algorithm is superior to other methods in detecting slow-moving or short-stay vehicles in complex urban road intersections. At the same time, it can meet the requirements of real-time and accuracy of intelligent video surveillance of urban road intersection, which lays a foundation for the behavior analysis of intersection foreground target.
【作者單位】： 西安文理學(xué)院西安市物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用工程實(shí)驗(yàn)室;東南大學(xué)交通學(xué)院;湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院物流工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金 中國(guó)西安科技創(chuàng)新基金~~
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;U495

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本文編號(hào)：2310157