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一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法

孙怡峰 吴疆 黄严严 汤光明

引用本文: 孙怡峰, 吴疆, 黄严严, 汤光明. 一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法[J]. 电子与信息学报, doi: 10.11999/JEIT181110 shu
Citation:  Yifeng SUN, Jiang WU, Yanyan HUANG, Guangming TANG. A Small Moving Object Detection Algorithm Based on Track in Video Surveillance[J]. Journal of Electronics and Information Technology, doi: 10.11999/JEIT181110 shu

一种视频监控中基于航迹的运动小目标检测算法

    作者简介: 孙怡峰: 男,1976年生,副教授,硕士生导师,研究方向为图像处理、信息安全;
    吴疆: 男,1995年生,硕士生,研究方向为目标检测、图像处理;
    黄严严: 女,1978年生,高级工程师,研究方向为人工智能、信息安全;
    汤光明: 1963年生,教授,博士生导师,研究方向为网络安全、信息安全;
    通讯作者: 吴疆, liam181113@163.com
摘要: 针对视频监控中运动小目标难以检测的问题,该文提出一种基于航迹的检测算法。首先,为了降低检测漏警率,提出区域纹理特征与差值概率融合的自适应前景提取方法;其次,为了降低检测虚警率,设计航迹关联的概率计算模型以建立疑似目标在视频帧间的关联,并设置双门限以区分疑似目标中的真实目标与虚假目标。实验结果表明,与多种经典算法相比,该算法能对定量范围内的运动小目标以更低的漏警率和虚警率实施准确检测。

English

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  • 图 1  视频帧图像与单高斯背景建模得到的运动前景二值图

    图 2  差值分布拟合曲线

    图 3  疑似目标初步检测的可视化过程

    图 4  航迹关联的双门限虚假目标过滤

    图 5  定性实验结果

    表 1  航迹关联规则

     1 do;
     2 for $u = 1,2,\cdots ,U$
     3  寻找${\rm{APT}}{_{U \times V}}$中第$u$行中的最大值${a_{uv}}$,记录其列号$v$
     4  if第$v$列的最大值等于${a_{uv}}$
     5      break;
     6  end if;
     7 end for;
     8 关联$\{ {{Z}}_k^v\} $$\{ \theta _{k - 1}^u\} $,删除${\rm{APT}}{_{U \times V}}$中的第$u$行和第$v$列元素,
      $U = U - 1 ,V = V - 1$
     9 while ${\rm{APT}}{_{U \times V}}$中存在元素大于0。
    下载: 导出CSV

    表 2  5种算法在不同视频中的MA值比较

    视频图像尺寸(pix)检测范围(%)像素数MOG2ViBe+Faster RCNN文献[5]本文算法
    blizzard$ 720 \times 480$0.10~0.12345~4140.150.781.001.000.28
    highway$ 320 \times 240$0.12~0.3092~2301.000.161.000.500.05
    Camera 01$ 1920 \times 1080$0.01~0.12207~24880.380.291.000.860.11
    Camera 02$ 1920 \times 1080$0.01~0.12207~24880.390.281.000.770.13
    下载: 导出CSV

    表 3  5种算法在不同视频中的FA值比较

    视频图像尺寸(pix)检测范围(%)像素数MOG2ViBe+Faster RCNN文献[5]本文算法
    blizzard$ 720 \times 480$0.10~0.12345~4140.710.210.000.000.18
    highway$ 320 \times 240$0.12~0.3092~2300.370.610.000.000.29
    Camera 01$ 1920 \times 1080$0.01~0.12207~24880.510.250.000.000.13
    Camera 02$ 1920 \times 1080$0.01~0.12207~24880.520.170.000.000.14
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  • 通讯作者:  吴疆, liam181113@163.com
  • 收稿日期:  2018-11-29
  • 录用日期:  2019-03-14
  • 网络出版日期:  2019-05-17
通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com
  • 1. 

    沈阳化工大学材料科学与工程学院 沈阳 110142

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