一种面向监视场景的斗殴行为快速检测算法

针对监视场景的斗殴行为检测精度低和速度慢的问题,本文提出了一种基于运动矢量的斗殴行为快速检测方法。该方法首先分析了斗殴行为和正常行为的运动矢量统计特性差异,采用三帧差分法分割运动区域,采用改进的三步搜索算法计算运动矢量;然后从运动矢量的模值和方向中提取运动特征,使用联合高斯隶属度函数对特征参数进行归一化,采用加权平均的方式进行特征融合;最后提出了平均最大暴力指数AMRI的概念,实现监视场景中斗殴行为的判定。实验表明,该方法能够实时检测出95%左右的斗殴行为。

基于层次信息综合的复杂场景背景模型

针对复杂交通场景中背景提取和更新的前景目标密度大、走走停停和照明强度突变等难题,提出基于层次信息综合(LISM)的自适应背景模型。首先对像素建模,通过分析稳定状态判别参考背景;然后提出方向不变局部二值模式(RELBP),用其分析参考背景区域的纹理特征,再通过纹理聚类获取背景并更新模型参数;最后处理帧级的场景整体变化,用改进的直方图修正(HM)算法解决光照突变引起的背景失效。实验表明,本文提出的算法比已有方法能更好地适应复杂交通场景。