針對視頻監(jiān)控系統(tǒng)敏感信息檢測存在局限性大的問題,提出一種公共區(qū)域治安監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)高敏感信息預(yù)警方法。首先構(gòu)建混合高斯監(jiān)控背景模型,并依據(jù)場景的轉(zhuǎn)換,實時模型更新;通過光流法中梯度檢測法對高敏感個體快速檢測和定位,引入H-S算法與L-K算法,分析高敏感信息狀態(tài)變量,并獲取給定區(qū)域的概率密度,以概率密度結(jié)果為依據(jù),實現(xiàn)高敏感信息分布情況的計算,即高敏感信息預(yù)警。通過仿真得出,所提方法能夠及時有效的對存在高敏感信息的區(qū)域預(yù)警,且檢測錯誤率、誤報率低,整體方法運算簡單有很強的自適應(yīng)能力。 

【文章來源】：計算機仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

監(jiān)控背景模型的光流坐標空間圖像

仿真所使用的數(shù)據(jù)集來自公共區(qū)域監(jiān)控視頻圖像與UMN數(shù)據(jù)集自拍視頻,采用軟件對UMN數(shù)據(jù)集的視頻文件進行處理,并獲取公共區(qū)域監(jiān)控視頻圖像,其中UMN數(shù)據(jù)集包含不同場景的監(jiān)控圖像,有商場、學(xué)校以及公園等圖像,本文將以商場監(jiān)控圖像作為本次實驗對象。在MATLAB的平臺上,分別在監(jiān)控數(shù)據(jù)集與UMN公開數(shù)據(jù)集上進行實驗,視頻圖像的具體細節(jié)如圖3、圖4所示。將光流場的網(wǎng)絡(luò)粒子分辨率設(shè)置成總像素的25%,并將高敏感信息因子設(shè)定成pi=0。圖3 UMN公開數(shù)據(jù)集

圖2 監(jiān)控視頻圖像上圖所示是視頻在正常場景與不正常的場景中,分別建立的數(shù)據(jù)集,圖2是監(jiān)控存在高敏感信息狀態(tài)的某一幀;圖3是UMN視頻集存在高敏感信息的幀數(shù)。既指人群發(fā)生逃散事件。

【參考文獻】：
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本文編號：3105979