I detta dokument beskrivs ett system för objektsegmentering och extrahering av funktioner för övervakningsvideo. Segmentering utförs av ett dynamiskt visionssystem som sammanställer information från termisk infraröd video med standard CCTV-video för att upptäcka och spåra objekt. Separat bakgrundsmodellering i varje modalitet och dynamisk ömsesidig informationsbaserad tröskel används för att tillhandahålla initiala förgrundskandidater för spårning. Tron på dessa kandidaters giltighet fastställs med hjälp av kunskap om förgrundspixlar och tidslänkning av kandidater. Den överförbara trosmodellen [1] används för att kombinera dessa informationskällor och segmentobjekt. Extrakterade föremål spåras därefter med hjälp av adaptiva modeller för termovisuellt utseende. För att underlätta sökning och klassificering av objekt i stora arkiv, hämta funktioner från båda metoderna extraheras för spårade objekt. Övergripande systemprestanda visas i ett enkelt hämtningsscenario. Trum CCTV. Vid uppbyggnaden av vårt övervakningssystem behålls de individuella fördelarna med varje modalitet, såsom färgbaserad analys (med det synliga spektrumet) och 24-timmars drift utan extern belysning (med hjälp av värmeinfrarött). Andra kompletterande fördelar uppstår när kombinationen av metoder beaktas. Ett exempel är möjligheten att extrahera en signatur av ett objekt i varje modalitet, som anger hur användbar varje modalitet är för att spåra det objektet, samt att tillhandahålla funktioner som kan användas för klassificering eller hämtning. Ett annat exempel är förbättrad robusthet mot kamouflage, eftersom förgrundsobjekt är mindre benägna att ha en liknande färg och temperatur som bakgrunden. Detta dokument är organiserat enligt följande: I avsnitt 2 ger vi en kort bakgrundslitteraturgenomgång för att kontextualisera vårt arbete. Avsnitt 3 descibes vår detektering och spårning vision system och de funktioner som extraheras från de spårade objekten. Vi presenterar resultat i avsnitt 4, som visar illustrativa spårningsresultat och hämtningsexperiment och ger våra slutsatser och anvisningar för framtida arbete i avsnitt 5.
Conaire m.fl. beskriva ett system för objektsegmentering genom sammansmältning av infraröda och regelbundna bilddata REF.
Multispectral Object Segmentation and Retrieval in Surveillance Video
{'venue': '2006 International Conference on Image Processing', 'journal': '2006 International Conference on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}