基于监控视频的多场景前景目标提取与异常事件判断方法

"基于监控视频的前景目标提取是一项关键任务，尤其是在中国安防行业中，视频监控作为主要的信息来源，能够有效地提取运动目标对于实时监控和事件分析至关重要。本文研究了五个主要问题： 1. 静态背景下的前景目标提取：针对摄像头稳定且背景不变的情况，传统的Vibe算法在抑制鬼影方面有局限性。作者提出了一种改进的Vibe算法，基于帧差法，经过实证对比，发现该方法在消除背景干扰方面表现更优。 2. 动态背景处理：针对动态背景如水波产生的场景，引入全局外观一致型的运动目标检测法。首先通过Vibe算法预检测，接着构建混合高斯模型区分前景和背景，利用超像素去噪技术进一步提高检测精度。 3. 抖动视频下的目标提取：在摄像机抖动的情况下，建立坐标变换模型，采用仿射变换和改进的鲁棒RANSAC算法提取前景目标，与灰度投影法进行效果对比。 4. 多摄像头多目标提取：结合动态背景提取法和单应性约束，实时更新背景并分离重叠目标，利用粒子滤波法进行实时跟踪，实现了多摄像头下多目标的协同检测。 5. 异常事件判断：借助混合高斯模型和稀疏表示，学习运动特征规律，通过重构误差与阈值比较，判断是否为异常事件。 每个问题的研究都涉及到算法设计、性能评估以及实际应用，旨在提供一种在各种监控环境中高效、准确地提取前景目标的方法。全文提供了详细的数据和实验结果，展示了作者团队在这一领域的深入研究和实践经验。"