为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,C...为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,CSLBP)和码本(codebook,CB)等算法建立背景模型.通过模型得出背景较为清晰和完整,为下一步进行前景目标的准确识别提供良好基础.采用设计实验检验该方法的有效性,将其与局部二值模式(local binary pattern,LBP)、CSLBP、CB以及经典的混合高斯背景建模(mixture of Gaussian,MOG)等算法进行对比分析,得出采用此方法提取的前景目标物更加完整,边界更加清晰,且无明显分块图形出现.采用评分的方法对几种方法进行综合评分,该方法评分较高.在对前景目标物的提取方法中,该方法效果较好.展开更多
视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对...视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性。经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。展开更多
文摘为改善视频监控中的背景建模方法对于前景目标物较多或者光线变化的复杂环境效果不太理想的缺陷,提出一种多级分块背景建模方法.该方法以间隔N帧帧差法为基础,采用多级分块,并结合对称二值模式(center-symmetric local binary pattern,CSLBP)和码本(codebook,CB)等算法建立背景模型.通过模型得出背景较为清晰和完整,为下一步进行前景目标的准确识别提供良好基础.采用设计实验检验该方法的有效性,将其与局部二值模式(local binary pattern,LBP)、CSLBP、CB以及经典的混合高斯背景建模(mixture of Gaussian,MOG)等算法进行对比分析,得出采用此方法提取的前景目标物更加完整,边界更加清晰,且无明显分块图形出现.采用评分的方法对几种方法进行综合评分,该方法评分较高.在对前景目标物的提取方法中,该方法效果较好.
文摘视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性。经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。
