面向室外视频监控的背景重构算法

针对室外视频监控环境复杂,运动对象检测准确性较低,提出一种用于背景减运动对象检测的背景重构算法.综合考虑像素点亮度的稳定状态持续时间和出现频率,定义加权亮度直方图确定量化区间的背景概率,根据背景概率大小和分布,结合基于亮度空间相关性的修正实现背景重构.实验结果表明,重构的背景有效地克服了训练阶段运动对象的干扰,用于运动对象检测能够适应背景扰动、摄像机轻微晃动等复杂情况,提高检测的准确性.

一种行人跟踪遮挡处理方法

针对视频监控中目标遮挡问题,提出一种基于加权亮度直方图的行人跟踪遮挡处理方法。首先,利用卡尔曼滤波预测功能得到目标预测中心位置坐标并依此得出遮挡类型,同时预测遮挡时间。在遮挡前期,结合目标自身或目标间相对运动状态,对不同位置的像素亮度值赋以不同权值;在遮挡后期,反转权值计算公式,得到新的加权值。通过计算加权后的直方图之间的相似度进行遮挡跟踪。实验结果证明,加权直方图的方法可以有效降低遮挡带来的干扰,同时合理利用有效亮度信息,提高了跟踪系统的连续性和可靠性。