基于神经网络的双通道视频融合人员入侵检测

摘要：

为克服单个可见光摄像头检测准确率低的问题,提出一种融合双通道视频的人员检测系统.由可见光摄像头和红外热像仪分别获取同一场景的可见光和红外线视频数据,使用自适应学习速率的神经网络背景模型在2个通道中分别检测运动区域.通过图像配准对2个通道的结果进行“或”融合,并采用高斯滤波以消除噪声,利用积分图像快速检测近似长方形响应的人体区域.实验结果表明,该系统对行人和骑自行车人员的检测准确率达到98％,比单一通道具有更高的可靠性.

关键词：视频监控、运动检测、背景模型、双通道视频融合、神经网络、积分图像

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目“可见光与红外线双模式视频融合的人体检测技术研究”61040038

在线出版日期：2012-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：183-187