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题名基于支持向量机的监控视频遮挡树叶检测
被引量：6
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作者
袁渊
丁胜
徐新
陈黎
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室(武汉科技大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第7期2023-2027,2032,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61375017)
湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目(T201202)
湖北省教育厅科学技术研究计划项目(Q20131108)
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文摘
针对安防监控摄像头被树叶遮挡的问题,提出一种基于支持向量机(SVM)的视频树叶遮挡检测算法。该算法利用视频的时域特性,采用累积帧差法实现对视频中疑似树叶区域的分割,提取视频中某一帧图像的整个区域和疑似树叶区域的颜色信息与面积信息作为视频的特征,最后采用支持向量机进行建模并用于视频树叶遮挡的检测。在有限样本前提下,算法准确率能够达到84%。实验结果表明,所提算法对于有树叶遮挡的监控视频能够进行有效识别。
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关键词
树叶遮挡检测
监控视频
累积帧差
支持向量机
颜色特征
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Keywords
leaf occlusion detection
surveillance video
accumulated inter-frame subtraction
Support Vector Machine（SVM）
color feature
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于颜色与纹理特征的安防视频遮挡树叶检测
被引量：5
- 2
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作者
袁渊
丁胜
徐新
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机构
武汉科技大学计算机科学与技术学院
武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第6期1549-1554,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61440016)
湖北省自然科学基金项目(2014CFB247)
湖北省重点实验室开放基金项目(znss2013A008)
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文摘
针对安防监控视频中出现的树叶遮挡异常,提出一种颜色与纹理特征相融合并结合支持向量机(SVM)的视频树叶遮挡异常检测算法。提取视频图像的HSV非均匀量化直方图作为颜色特征;采用分块思想提取图像块的均匀局部二值模式(ULBP),将图像所有块的ULBP特征进行整合作为图像的纹理特征;将颜色特征和纹理特征进行整合,利用支持向量机进行训练建模,实现树叶遮挡异常的检测。采用真实安防监控视频库进行验证,验证结果表明,该方法识别率达到85.56%,受试者工作特征(ROC)性能指标达到0.9433,融合ULBP特征与颜色特征能很好地减少场景的干扰,对树叶遮挡异常视频进行有效识别。
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关键词
树叶遮挡检测
监控视频
均匀局部二值模式
特征融合
支持向量机
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Keywords
leaf occlusion detection
surveillance video
uniform local binary patterns（ULBP）
feature fusion
support vector machine（SVM）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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