HVS驱动的视频监控目标提取与优化方法

"本文提出了一种基于人类视觉系统（HVS）的视频监控目标提取方法，旨在解决在光照、阴影和杂乱背景等复杂环境中目标识别的误判和不合理聚类问题。通过结合HVS的视觉关注原理和目标运动连续性，优化背景差法的检测结果，提高目标区域的完整准确提取。实验表明，该方法在实际应用中具有更高的准确性，尤其在复杂背景下的检测效果良好。" 在视频监控领域，目标识别和提取是智能分析的关键步骤，但常常受到光照变化、阴影干扰以及复杂背景等因素的影响，导致检测结果的不准确性和误判。针对这些挑战，本文提出了一种创新的解决方案，即基于人类视觉系统的视频监控目标提取方法。 首先，本文研究了人类视觉系统（HVS）的特性，特别是视觉关注原理。HVS能够自动关注到画面中的显著或动态元素，这启发了算法的设计。通过借鉴这一原理，算法可以更有效地定位和分离出目标对象，减少因光照和阴影导致的误检。 接着，该方法对传统的背景差法进行了优化。背景差法是一种常见的目标检测技术，但它可能存在重复检测和错误分割的问题。结合HVS的特性，算法能更好地处理这些问题，确保目标被准确地从背景中分离出来。 此外，考虑到目标运动的连续性，算法还引入了相邻帧的信息。通过分析连续帧中的目标轨迹，算法能更完整地追踪和提取目标区域，进一步提高了目标检测的准确性和鲁棒性。 实验部分，研究人员利用实际采集的视频数据进行了仿真实验，结果显示所提出的目标检测算法在准确性上优于传统方法，尤其是在光照条件变化大、背景复杂的场景下，依然能保持良好的检测效果。这表明该方法对于提升视频监控系统的智能分析能力和适应性具有显著价值。 总结而言，本文提出的基于HVS的视频监控目标提取方法，通过结合HVS的视觉特性和目标运动连续性，有效解决了光照、阴影等环境因素对目标检测的负面影响，为视频监控领域的智能分析提供了新的思路和技术支持。该研究成果对未来视频监控系统的设计和优化具有重要的理论和实践意义。