复杂场景下光照突变下遗留物检测的高效算法

在现代安全视频监控系统中,对于异物或危险品的遗留检测是一项关键任务。本文主要探讨的是如何在复杂场景中有效解决光照突变和阴影带来的虚警问题。作者提出了一种基于多条件判断的遗留物体检测方法。首先,该方法利用帧间差分技术，通过对连续帧之间的图像对比，提取出运动物体的轮廓特征。这种技术能够捕捉到物体的移动变化，从而准确地识别可能的遗留物体。 针对光照突变这一特殊场景，作者设计了一种全局亮度变化的检测策略。这种方法通过分析图像序列中的亮度变化，能够判断是否由于光照变化导致的误识别。同时，结合图像的不变矩特征，该研究进一步增强了对区域图像的稳定性和鲁棒性，减少了因光照条件变化而产生的误报。 在报警条件的设定上，该方法考虑到了这些复杂的检测过程，确保只有当检测到真正的遗留物体时才会触发报警。实验结果显示，该算法在复杂环境下实现了零平均虚警率，即几乎不产生误报。然而，平均漏警率达到了2.72%，这表明虽然能有效避免误报，但仍有一定程度的漏检，可能是因为某些静止的遗留物或者光照难以捕捉的边缘情况。 本文提出的多条件判断的遗留物体检测算法在复杂场景中展现了良好的性能，既满足了实时监控的响应速度，又有效地降低了光照突变和阴影带来的虚警问题。这对于提升视频监控系统的实用性和可靠性具有重要意义，特别是在公共安全、工业生产等领域，对于保障人员和资产安全具有积极的应用价值。