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在PETS2006数据集第1组视频序列中无遮挡情况下检测被遗弃的背包
图片来源:
范俊君,战荫伟.
一种基于双背景模型的遗留物检测方法 ,
计算机系统应用, 2012 (08).
>>查看本文图片摘要
图片关键词:
算法图
位置图
阴影
功能图
场景图
背包
被遗弃的
视频序列
数据集
所属学科:
计算机软件及计算机应用
图片上下文:
返模晕颐侵谎≡衿渲幸桓鍪泳踅?度上的七个场景进行测试。表1PETS2006七组视频序列的场景设计在实验中,我们选取了四组视频序列中的第三组,该组视频序列的摄像角度正对行李遗留事件发生场景。表1是七组视频序列的设计情况,视频主要内容为其中一人携带一行李出现在场景中,然后留下行李
....
最后离开场景。每个视频序列约有3000帧,时间约为5分钟。实验中算法实现的功能是对监控视频序列进行处理,检测出视频中行人留下的行李,并在视频中将被遗留的行李用红色圆圈标记作为警报,提示保卫工作人员对该事件进行处理。图5演示了算法在第1组视频实验情况下行人留下的背包被检测出来时刻各个模块的实时情况。A是当前帧的情况,背包被遗留在车站护栏旁边同时两路人经过。B是纯背景的情况,由于纯背景模型更新是局部更新,背包和行人都没有出现在纯背景中。C是脏背景的情况,背包由于停留时间较长而变得清晰,路过的行人只留下了一些阴影。E和F是静止目标掩膜和运动目标掩膜,静止目标掩膜中白色部分只对应了被遗留背包的位置,而运动目标掩膜对应的位置则包含了背包和两个路人。D是显示检测结果的图像,算法用蓝色画出运动目标的外接矩形,把检测出来的遗留物用蓝色填充并用红色圆圈标记。图5在PETS2006数据集第1组视频序列中无遮挡情况下检测被遗弃的背包图6演示了算法在第七组视频实验下遗留物被算法发现出来之后被行人遮挡,但算法依旧能正确跟踪跟踪的情况。A为视频序列的第581帧,旅客携带行李进入监控范围。B为第1227帧,旅客留下行李离开监控范围。C为1544帧,旅客留下的行李箱被算法检测出来,用蓝色填充及红色圆圈标记。D为第1707帧,在跟踪遗留物的情况下,两个行人从遗留行李前面经过,完全将行李遮挡住,但遗留行李依
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