公共治安监控网络图像高敏感信息预警仿真

发布时间：2021-03-28 17:45

　　针对视频监控系统敏感信息检测存在局限性大的问题,提出一种公共区域治安监控网络高敏感信息预警方法。首先构建混合高斯监控背景模型,并依据场景的转换,实时模型更新;通过光流法中梯度检测法对高敏感个体快速检测和定位,引入H-S算法与L-K算法,分析高敏感信息状态变量,并获取给定区域的概率密度,以概率密度结果为依据,实现高敏感信息分布情况的计算,即高敏感信息预警。通过仿真得出,所提方法能够及时有效的对存在高敏感信息的区域预警,且检测错误率、误报率低,整体方法运算简单有很强的自适应能力。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

监控背景模型的光流坐标空间图像

仿真所使用的数据集来自公共区域监控视频图像与UMN数据集自拍视频,采用软件对UMN数据集的视频文件进行处理,并获取公共区域监控视频图像,其中UMN数据集包含不同场景的监控图像,有商场、学校以及公园等图像,本文将以商场监控图像作为本次实验对象。在MATLAB的平台上,分别在监控数据集与UMN公开数据集上进行实验,视频图像的具体细节如图3、图4所示。将光流场的网络粒子分辨率设置成总像素的25%,并将高敏感信息因子设定成pi=0。图3 UMN公开数据集

图2 监控视频图像上图所示是视频在正常场景与不正常的场景中,分别建立的数据集,图2是监控存在高敏感信息状态的某一帧;图3是UMN视频集存在高敏感信息的帧数。既指人群发生逃散事件。

【参考文献】：
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本文编号：3105979