智能視頻監(jiān)控中的攝像頭異常檢測.pdf

1、本文主要對兩種攝像頭異常進(jìn)行了研究。一種就是我們所謂的人為攝像頭異常，它常常是由人的惡意行為造成的。人為攝像頭異常有很多種，我們主要對其中的三種情況了進(jìn)行研究：惡意遮擋、轉(zhuǎn)動(dòng)攝像頭和電源或電源線斷開。另一種攝像頭異常為攝像頭抖動(dòng)。對于人為攝像頭異常，通過研究現(xiàn)有算法，我們采用了E.Ribnick提出的基于直方圖差異的異常檢測算法。但在實(shí)際應(yīng)用中該算法也有不足的地方，如攝像頭的位置比較低，當(dāng)有多人經(jīng)過場景時(shí)，該算法會將其誤判為異常；在室內(nèi)

2、監(jiān)控條件下，由開、關(guān)燈造成的光照突變也會被該算法判為異常，而在本文中我們認(rèn)為這是正常情況。通過大量實(shí)驗(yàn)和分析，我們找到了解決上述問題的方法。對于攝像頭抖動(dòng)，我們采用了基于SIFT特征點(diǎn)匹配的圖像穩(wěn)定技術(shù)。由于SIFT在圖像匹配方面的準(zhǔn)確性和魯棒性，我們用SIFT提取兩幀圖像的穩(wěn)定特征點(diǎn)，并將這些特征點(diǎn)進(jìn)行匹配。將匹配的特征點(diǎn)代入2D運(yùn)動(dòng)模型，求出運(yùn)動(dòng)模型參數(shù)。之后將兩幀圖像對齊，并對對齊后的圖形進(jìn)行修復(fù)。以此來達(dá)到穩(wěn)定視頻圖像序列的目的