【摘 要】
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在铁路视频监控环境中,异常行为识别越来越受到重视.由于异常行为具有一定的特殊性,导致其检测与识别具有很大的难度.本文为了实现异常行为识别,针对经典背景减除法所存在的
【机 构】
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通号通信信息集团有限公司北京研究院,北京,100070
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在铁路视频监控环境中,异常行为识别越来越受到重视.由于异常行为具有一定的特殊性,导致其检测与识别具有很大的难度.本文为了实现异常行为识别,针对经典背景减除法所存在的问题,提出双阈值背景减除法:利用该方法进行选择性背景更新和提取稳定前景空间信息;利用改进的运动历史图提取前景的时间信息,然后将二者有机的融合产生属于同一个团块的前景,最后根据前景中历史运动像素的分布情况对异常行为进行识别.新算法利用了视频前景的时空信息,增强了异常行为识别的准确性,并且算法具有很强的场景适应能力.通过多组实验可以看出,新算法能够满足不同监控场景下的异常行为识别需求,运算速度快、满足实时性要求。
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