32、智能摄像头在视觉监控中的应用

智能摄像头在视觉监控中的应用

1. 前景建模

前景建模旨在提升前景概率估计的准确性。通过对比不同方法的效果，我们可以看到显著的改进。
- 原始图像 ：这是监控场景的初始画面，是后续处理的基础。
- 仅使用高斯混合方法的概率图 ：该方法能初步估计前景概率，但存在一定局限性。
- 结合学习的过渡模型和高斯混合模型的前景概率图 ：这种结合方式明显改善了前景概率建模，减少了误报情况。
- 前景掩码 ：通过概率图得到的前景掩码，进一步展示了不同方法在减少误报方面的效果。

下面是前景建模的效果对比表格：
| 类型 | 描述 | 效果 |
| ---- | ---- | ---- |
| 原始图像 | 监控场景的初始画面 | 无处理 |
| 仅高斯混合方法概率图 | 初步估计前景概率 | 有一定误报 |
| 结合模型的前景概率图 | 改进前景概率建模 | 减少误报 |
| 基于仅高斯混合方法的前景掩码 | 对应仅高斯混合方法概率图 | 误报较多 |
| 基于结合模型的前景掩码 | 对应结合模型的前景概率图 | 误报显著减少 |

这种前景建模方案简单有效，能减少误差，改善背景减除效果，有效解决常见的检测问题，如背景物体运动导致的误报。

2. 行为分析

智能摄像头可利用长时间学习的场景模型，如场景过渡模型和目标属性模型，来检测场景中的异常行为。

2.1 异常检测算法