Abstract-Tracking-baserade metoder för övergiven objektdetektering blir ofta opålitliga i komplexa övervakningsvideor på grund av ocklusioner, ljusförändringar och andra faktorer. Vi presenterar ett nytt ramverk för att på ett robust och effektivt sätt upptäcka övergivna och borttagna objekt baserat på bakgrundsabtraktion (BGS) och förgrundsanalys med komplement till spårning för att minska falska positiva effekter. I vårt system är bakgrunden modellerad av tre Gaussiska blandningar. För att hantera komplexa situationer, flera förbättringar genomförs för skuggborttagning, snabbbelysning förändring anpassning, fragment minskning, och hålla en stabil uppdateringshastighet för videoströmmar med olika bildhastigheter. Sedan används samma Gaussiska blandningsmodeller som används för BGS för att upptäcka statiska förgrundsområden utan extra beräkningskostnader. Dessutom bestäms de olika typerna av statiska regioner (övergivna eller borttagna) med hjälp av en metod som utnyttjar kontextinformation om förgrundsmaskerna, som avsevärt överträffar tidigare kantbaserade tekniker. Baserat på typen av statiska regioner och användardefinierade parametrar (t.ex. objektstorlek och övergiven tid) föreslås en matchningsmetod för att upptäcka övergivna och borttagna objekt. En persondetekteringsprocess är också integrerad för att skilja statiska objekt från stationära personer. Den föreslagna metodens robusthet och effektivitet testas på IBM Smart Surveillance Solutions för offentliga säkerhetsapplikationer i storstäder och utvärderas av flera offentliga databaser, såsom Bildbiblioteket för intelligenta detektionssystem (i-LIDS) och IEEE Performance Evaluation of Tracking and Surveillance Workshop (PETS) 2006 dataset. Testet och utvärderingen visar att vår metod är effektiv att köra i realtid, samtidigt som den är robust för att snabbt belysa förändringar och ocklusioner i komplexa miljöer.
Vid robust detektering av övergivna och borttagna föremål i komplexa övervakningsvideor REF, detekterar metoden övergivna och borttagna objekt med GMM algoritm.
Robust Detection of Abandoned and Removed Objects in Complex Surveillance Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}