基于归一化前景的人员非法聚集图像检测方法

在对人员非法聚集图像检测方法的研究中,由于聚集图像具有不固定性和流动性,造成人员非法聚集图像的系数与权重之间产生非线性关联。采用当前的算法进行图像检测时由于在这种关联性条件下提取的人员非法聚集图像特征模糊,导致图像检测误差大的问题。提出采用归一化前景算法的人员非法聚集图像检测方法。上述方法先利用高斯背景建模方法构建非法聚集图像的背景模型,提取人员非法聚集图像场景中的运动目标,在校正摄像机透视效应的同时形成人员非法聚集的前景面积,融合于概率密度的概念构建人员非法聚集图像中密度计算方程,并获取人员非法聚集图像的分类特征,并对人员非法聚集图像分类特征进行鉴别,从而完成人员非法聚集图像检测。仿真证明,基于归一化前景算法的人员非法聚集图像检测方法检测精确度高,效率也比较高。