基于支持向量機的視頻樹葉遮擋檢測算法
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樹葉遮擋檢測屬于智能安防技術中的視頻遮擋異常檢測范疇。樹葉遮擋主要是由于監(jiān)控點位置不可變，因時間和季節(jié)的變化以及樹木的自然生長，從而導致原本沒有被遮擋的監(jiān)控視頻頭在特定季節(jié)或安裝一段時間之后被樹葉遮擋。視頻遮擋會導致監(jiān)控點監(jiān)控信息的嚴重缺失，會對公共安全管理造成很嚴重的影響，在某些關鍵監(jiān)控點甚至會造成不可挽回的損失。因此，安防監(jiān)控視頻樹葉遮擋檢測的研究具有很重要的學術價值和現(xiàn)實意義。
針對安防監(jiān)控攝像頭被樹葉遮擋的問題，提出一種基于支持向量機（ SVM）的視頻樹葉遮擋檢測算法。該算法利用視頻的時域特性，采用累積幀差法實現(xiàn)對視頻中疑似樹葉區(qū)域的分割，提取視頻中某一幀圖像的整個區(qū)域和疑似樹葉區(qū)域的顏色信息與面積信息作為視頻的特征，最后采用支持向量機進行建模并用于視頻樹葉遮擋的檢測。在有限樣本前提下，算法準確率能夠達到84%。實驗結果表明，所提算法對于有樹葉遮擋的監(jiān)控視頻能夠進行有效識別。
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