一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法技术

本发明专利技术涉及遗留物检测技术领域，尤其为一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法，其方法包括如下步骤：从视频流读入模块读入视频流并进行解码操作，将解码出来的图片进行图像预处理操作，将预处理完成的图像根据实际情况划分感兴趣区域，合适感兴趣区域划分能有效排除部分不合理的误报。本发明专利技术提出了一种结合双背景建模和视频序列时序信息的遗留物检测算法，提高了遗留物的初步筛选的精度，同时提出了一种基于多重遗留物视频回溯验证技术，可以显著提高双背景建模算法的鲁棒性和准确度，与现有的遗留物检测技术相比，能够显著提高检测算法在复杂光线和复杂背景环境条件下遗留物检出的鲁棒性，保证较高的检出率。保证较高的检出率。保证较高的检出率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法


[0001]本专利技术涉及遗留物检测
，具体为一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法。

技术介绍

[0002]随着社会经济的飞速发展，社会公共安全问题越来越受到人们的重视，传统基于人工的视频监控系统已无法匹配日益增长数据量的需求。智能视频监控系统作为一种更低成本，更高时效和高检出率的技术获得了广泛的应用。遗留物检测技术是智能监控系统中的重要一环，有利于在高速公路、隧道地铁站、高铁站、体育馆等人流车流密集的场所排查出不明遗留物或找回遗失的物品，从而解决潜在的安全隐患问题。
[0003]现有的遗留物检测算法大致可以分为两种：第一种基于深度学习目标检测YOLO技术的，对视频流中的每一帧图像进行目标检测识别出图像中的疑似遗留物。第二种是基于背景建模的视频前背景图像检测，进一步筛选出遗留物。
[0004]基于深度学习目标检测的实现细节：首先需要收集大量不同场景的遗留物图片进行标注并训练一个目标检测模型，然后读取视频流中的图片，最后对图片进行遗留物的目标检测，主要具有的缺陷：由于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法，其特征在于：其方法包括如下步骤：(1)从视频流读入模块读入视频流并进行解码操作，将解码出来的图片进行图像预处理操作；(2)将预处理完成的图像根据实际情况划分感兴趣区域，合适感兴趣区域划分能有效排除部分不合理的误报；(3)对图像感兴趣区域内的每个像素点进行双背景高斯建模，根据双背景建模的结果生成疑似遗留物的位置信息；(4)根据(3)得到的位置信息，对视频进行回溯并对回溯得到视频进行综合分析排查出真正的遗留物；(5)综合分析(4)中的遗留物位置信息然后将结果呈现到原始图像中，事件预警模块进行报警操作。2.根据权利要求1所述的一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，根据视频流读入模块得到的视频图像数据，解码成图片后进行抽帧处理，得到遗留物目标图片。3.根据权利要求1所述的一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，图像预处理操作包括尺度变化处理和高斯滤波处理。4.根据权利要求1所述的一种基于多重回溯验证的双背景建模遗留物检测方法，其特征在于：所述步骤(1)中，预处理后拍摄的物体在任何尺度下都能检测到一致关键点，每个特征点都对应一个尺度因子，不同特征点的尺度因子之间的比率等于图像尺度的比率。5.根据权利要求1所述的一种基于多...

【专利技术属性】
技术研发人员：吕阿斌，李明，
申请(专利权)人：中兴飞流信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：