隨著信息技術(shù)的發(fā)展和人們居住條件的改善,使得人們對家庭安全保護的意識得到空前增強。憑借網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的高速發(fā)展,人們可以在不在監(jiān)控范圍內(nèi)的同時依舊得知住宅內(nèi)部發(fā)生的異常情況。日常家庭生活中,露臺是危險的多發(fā)地帶。一方面,室外部分,小偷的入侵可能會給家庭帶來財產(chǎn)上的損失,甚至?xí){到人身安全。另一方面,室內(nèi)部分,家長無法時時刻刻陪伴兒童,兒童攀爬露臺導(dǎo)致墜樓的慘劇時有發(fā)生。針對以上問題,對露臺人體危險行為的檢測進行研究。在危險行為檢測的過程中,人體行為特征的提取部分,對LBP特征提取算法進行改進,提高目標檢測的準確性。使用以判斷質(zhì)心位置為基礎(chǔ)的形態(tài)判定方法,進一步降低了算法的誤檢率。危險行為檢測的流程分為運動目標的檢測,人體行為特征的提取以及人體行為的分類三個部分。運動目標檢測部分經(jīng)過對比實驗后采用ViBe算法。由于其能使用單幀圖像建立背景模型的特性,提升了運算速度和運算穩(wěn)定性。接著對運算得到的圖像幀進行處理,進一步減少圖像噪聲的影響。為了提高目標檢測的準確性,對傳統(tǒng)LBP算法的過程進行分析,由于其僅考慮了直接與像素點中心點靠近的點,忽略其他周圍點的有用信息,由此使得對邊緣信息并不是很敏感。通...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1幀間差分法流程

的閾值小或者與值相等，則視為該處有運動物體[17]。將做差分運算的兩幀圖像記為第k幀和第k+1幀，它們的幀圖像分別記為1(,)kfxy+(,)kDxy，將這兩幀圖像中對應(yīng)的地方所有像素點的灰度值相減獲得差分圖像，用(,)xy表示，則幀間差分法的公式如下....

圖2.4幀差法檢測結(jié)果

夠使得樣本值適用性更強。一個樣本值在t時刻不變的可能性是N。在連續(xù)時提下，在經(jīng)過極小時間dt后，樣本值不發(fā)生變化的可能性為：()1(,)()tdttNPttdtN++=（2-7也可以寫作：1ln()(,)NdtNPttdte....

圖2.5背景減除法檢測結(jié)果

2.4實驗與分析2.4.1試驗結(jié)果對比以上介紹了三種目標檢測的方法，接下來對這三種方法結(jié)合實際拍攝的照片進行對比，從而選出最適合本實驗的方法。幀差法效果如圖2.4所示：a)b)圖2.4幀差法檢測結(jié)果a)原圖b)檢測結(jié)果背景減除法效果如圖2.5所示：

圖2.6ViBe算法檢測結(jié)果

圖2.6ViBe算法檢測結(jié)果缺點對比分法優(yōu)點是法簡單，不易受環(huán)境光線影響。缺點是對靜法分辨。而當目標運動速度很快時，容易出現(xiàn)殘影或者重別造成很大的影響[24]。除法優(yōu)點在于算法比較簡單，運算速度較快，可以滿足一定程度上克服了環(huán)境光線的影響。缺點是當場景為動態(tài)變化，即使是由噪....

本文編號：3910106