43、视频监控与入侵检测中的智能算法研究

视频监控与入侵检测中的智能算法研究

1 视频监控中的异常前景检测

1.1 研究背景

在视频监控领域，有效的背景检测至关重要。传统方法依赖精确的静态背景，在动态环境中表现不佳。例如，单颜色分布模型无法记录如摇晃树木等动态背景，混合高斯模型在背景剧烈变化时会出现检测过度敏感的问题。而基于像素的方法虽采用码本进行背景减除，但以往的研究多依赖训练过程创建背景模型，在背景变化或检测时间过长时容易失效。

1.2 背景模型构建

1.2.1 码本构建

设 $P$ 为 $N$ 个连续 RGB 图像中同一像素的序列：$P = {p_1, p_2, \cdots, p_N}$，码本 $C = {c_1, c_2, \cdots, c_L}$。每个像素的码字数量不同，$L$ 为码字数量，$c_i$ 包含颜色 $(R_{vi}, G_{vi}, B_{vi})$ 和亮度信息 $ $。临时颜色 $TC = {tc_1, tc_2, \cdots, tc_J}$，$J$ 为临时颜色数量。

详细算法如下：
1. $L \leftarrow 0$，$C \leftarrow \varnothing$
2. 对于 $t = 1$ 到 $N$：
1. $P_t = (R_t, G_t, B_t)$，$I \leftarrow R_t + G_t + B_t$
2. 从 $C = {c_i | 1 \leq i \leq L}$ 中查找码字 $c_m$
3. 当 $x_t$ 和 $v_m$ 颜色相似且亮度低于阈值时，将颜色值 $x_t$ 和亮度值 $I$ 存入 $TC$。当 $TC$ 的大小超过预设