資料介紹
針對(duì)傳統(tǒng)視頻監(jiān)控方法無法對(duì)密集前景目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確分割的問題,提出一種基于Adaboost和碼本模型的多目標(biāo)視頻監(jiān)控方法。首先,通過訓(xùn)練得到Adaboost人頭分類器,利用碼本算法為垂直拍攝的手扶電梯出入口圖像建立背景模型,提取前景圖像對(duì)其進(jìn)行人頭檢測(cè)和跟蹤;之后,剔除行人目標(biāo)得到物件目標(biāo),對(duì)物件目標(biāo)進(jìn)行跟蹤;最后,根據(jù)行人和物件的運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行監(jiān)控。對(duì)12段出入口視頻序列的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,監(jiān)控方法能夠準(zhǔn)確穩(wěn)定地跟蹤行人和物件,完成逆行檢測(cè)、客流統(tǒng)計(jì)、行人擁堵和物件滯留等監(jiān)控任務(wù),處理速度達(dá)到36幀/秒,目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率達(dá)到94%以上,行為監(jiān)控準(zhǔn)確率達(dá)到95.8%,滿足智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)魯棒性、實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性的要求。

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