基于高斯建模和YoLo V3目标检测的遗留物检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于高斯建模和YoLo V3检测的遗留物检测方法，涵盖计算机视觉、人工智能、物体检测、智能监控等领域。该检测方法包括以下内容：根据监控视频得到的视频图像数据进行抽帧处理，然后裁剪操作，进行灰度化预处理；对预处理过后的视频图像进行混合高斯建模操作，分离背景视频图像得到前景视频图像；对得到的前景视频图像做混合高斯建模操作，分离前景视频图像得到新的背景视频图像；获取背景视频图像中的遗留物体进行是否是行人判定；获取质心后进行轨迹跟踪并计时；输出到原始视频图像上报警；对环境的适应性高，抗干扰性强，鲁棒性高。

【技术实现步骤摘要】
基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法
本专利技术涉及计算机视觉技术在智能监控领域的应用，尤其涉及一种基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法。
技术介绍
现如今，随着视频监控设备的普及，无论是飞机场、地铁、火车等公共场合，还是商家店铺等地，都已经安装上了密密麻麻的监控摄像头。但是由于以往的视频监控，只能够对监控场景进行存储及查看，一些紧要的地方还需要工作人员日夜守候，极大地浪费了人力、物力，并且也不能做到有事情发生的时候立马发出警告，因此对传统的视频监控进行改造升级是迫在眉睫的事情。有一个比较好的方法便是，为传统视频监控装上“脑子”，能够自动识别出监控场景下的异常，比如遗留物检测，并实现实时报警。现有的遗留物检测方法有几种：(1)方法一：采用双背景建模，然后进行取差操作，得到滞留目标，但该方法涉及的计算量庞大，图像越大越清晰，此方法便越耗时，降低清晰度会造成准确率的下降，不适用于需要实时检测的监控场景。(2)方法二：先对监控视频图像进行建模操作，并且设定一个阈值，对于存在时间过长的前景目标本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于高斯建模和YoLo_V3目标检测的遗留物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)采集原始图像；/n(2)混合高斯建模得到前景视频图像；/n(3)二次建模得到背景视频图像；/n(4)得到滞留物体坐标点及外接矩形框及质心；/n(5)排除行人避免造成误检；/n(6)跟踪外接矩形框，设定时间阈值并实时报警。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于高斯建模和YoLo_V3目标检测的遗留物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集原始图像；
(2)混合高斯建模得到前景视频图像；
(3)二次建模得到背景视频图像；
(4)得到滞留物体坐标点及外接矩形框及质心；
(5)排除行人避免造成误检；
(6)跟踪外接矩形框，设定时间阈值并实时报警。


2.根据权利要求1所述的基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法，其特征在于，所述步骤(1)中采集原始图像的方法为：
根据监控视频得到的视频图像数据进行抽帧处理，然后裁剪操作，进行灰度化预处理。


3.根据权利要求2所述的基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法，其特征在于，所述步骤(2)具体为：
对预处理过后的视频图像进行混合高斯建模操作，分离背景视频图像得到前景视频图像。


4.根据权利要求3所述的基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法，其特征在于，所述步骤(3)具体为：
对获取的前景视频图像进行混合高斯建模操作，分离前景视频图像得到新的背景视频图像。


5.根据权利要求4所述的基于高斯建模和YoLoV3目标检测的遗留物检测方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄远，刘毅，林鹏程，梁刚，郭昊，林涛睿，
申请(专利权)人：深圳市瑞驰信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44