一种交通枢纽中异常物体检测算法
目的:智能监控系统中现有的异常物体检测算法对遮挡、异常目标是人还是物体、异常目标的主人是否离开的判定还存在问题,从而造成异常物体检测算法虚警率偏高.针对这个问题,设计了一套基于PC的异常物体检测方案.方法:该方案采用双背景和证据累加来处理异常物体的遮挡问题.通过HOG特征结合SVM分类器进行目标的区分,来区分异常目标是人还是物体,以避免出现将候车的人当作异常目标检测出来而导致误报警的现象.颜色、纹理和形状等特征被用来判断离物体最近的人是否是其主人,以进一步判断该物体是否是异常物体.结果:该方案可以有效解决遮挡和虚警问题.不会出现人因静止在场景中而被当作异常目标检测出来,以及人将行李放下休息(未曾离开),算法却误将行李当作异常物体检测出来的现象.结论:该方案运行稳定,处理速度快,可以满足实际应用中实时性的要求,利于大规模应用.
交通枢纽 异常物体检测算法 特征提取 双背景 证据累加
熊昌镇 赵璐璐 李新文
北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室,北京 100144
国内会议
珠海
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944-950
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）