智能视频监控系统中的干扰检测及分类
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信息工程大学 信息工程学院,信息工程大学 信息工程学院

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Tampering Detection and Classification of Intelligent Video Surveillance System
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Institute of Information Engineering,Information Engineering University

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    摘要:

    针对智能视频监控系统中的干扰检测问题,本文提出了一种新的检测方法,并将干扰类型进行了分类。该方法对智能视频监控系统中的遮挡、失焦、亮度异常、偏色和噪声污染五种干扰分别提取检测特征,实现了对不同类型干扰的分类检测。同时,本文方法采用了自适应更新阈值的方法,降低了检测方法的复杂度,提高了其实用性。实验结果表明:在能够满足监控系统实时性的要求下,与经典方法相比本文方法的检测性能较好,适用范围较广,分类正确率达到了92.2%。

    Abstract:

    In this paper, a new method is proposed to detect tampering of intelligent video surveillance and to recognize types of tampering. In order to detect tampering and recognize types of tampering, the method gives every type of tampering a feature of detection such as covered camera, defocused, intensity error, color error, noise of video and so on. At the same time, adaptive threshold is applied to decrease complexity. The experimental results show that the proposed method not only satisfies the demand for real-time of video surveillance system but also has excellent performance of detection and recognition. At last, the accuracy rate is 92.2%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

姬贯新,周利莉.智能视频监控系统中的干扰检测及分类[J].数据采集与处理,2013,28(2):231-

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  • 收稿日期:2011-12-09
  • 最后修改日期:2012-01-06
  • 录用日期:2012-04-16
  • 在线发布日期: 2013-04-25