期刊专题

人群运动背景下视频中攀高行为自动检测技术

引用
针对视频监管区域攀爬翻越、居住生活区域攀爬盗窃以及疫情封管区域(如学校)翻墙进出等一系列可能造成危险的不法攀高行为实现智能预警.通过自适应混合高斯模型对视频帧进行背景建模以提取前景,对前景规定的危险高度区域进行区域灰度值统计,根据两个阈值的设定,当规定区域超过灰度阈值的像素个数总和超过个数总和阈值时,实时发出警报以协助公安对危险行为及时采取制止措施.利用室内单人、室外多人的不同场景进行多次攀高检测实验,均可实时准确地对危险攀高行为发出警报.本文方法主要有两个优点:无需对运动对象的表观特征进行提取判断,降低复杂背景情况下的误检率;自适应混合高斯模型提升了算法效率,更好地满足了自动检测实时性的要求.

攀高检测、自适应混合高斯模型、区域灰度值统计、阈值

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TP391.41;TP277;TN911.73

国家重点研发计划;公安部重点实验室开放课题项目;辽宁网络安全执法协同创新中心

2023-09-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

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广东公安科技

44-1373/N

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2023,31(2)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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