一种低复杂度的监控视频异物入侵检测算法

摘要：

提出了一种应用于监控视频的异物入侵检测快速算法.算法分成两个部分,包括利用低层语义快速粗定位和利用高层语义精确检测.粗定位部分通过背景建模获得可疑目标区域,再用基于运动轨迹的快速粗过滤算法获得候选区域.其中,所提快速粗过滤算法以目标运动位移量与平均移动速率特征抑制噪声干扰.精确检测部分通过设计一个轻量级相似性比对神经网络进一步过滤误报以获取报警区域,然后利用分类器实现报警结果分类.实验结果表明,相比于darknet19二次分类过滤和YOLO目标检测等算法,所提算法性能更优,更具一般性,能够检测出非常见物,同时也能够在移动便携式计算机上实时运行.

关键词：异物入侵、低复杂度、相似性比对、深度学习、视频监控

所属期刊栏目：40

分类号：TN911.73;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金;校企合作项目

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8