视觉注意模型的道路监控视频关键帧提取

摘要：

针对道路监控视频提出一种基于视觉注意模型的关键帧提取算法.首先采用自顶向下的方法,通过运动检测获取运动目标,以车牌和车辆最佳清晰度位置作为注意度评价标准,提取运动目标位置显著度;然后在运动目标内部采用自底向上的方法,提取运动目标的运动方向和强度显著度;接着用一种简单有效的车辆位置优先的自适应线性混合模式合成视觉注意度,并在时间方向上生成最终的视觉注意度曲线;最后求出视觉注意度曲线的导数曲线,自适应滤波处理后,在正值到负值变化的零交叉点中选取显著度最高的图像作为关键帧.实验结果表明,本文算法提取的关键帧不但包括了所有经过监控的车辆最佳或接近最佳清晰度的位置,而且还能包括道路停车、超速和逆向行驶等各种交通事件,符合交通观察者的视觉特性,同时也有利于进一步对关键帧进行车辆静态特征的提取,以形成交通视频的特征数据库.

关键词：关键帧、视觉注意模型、道路监控、注意度曲线

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973基金项目2009CB320800;国家自然科学基金项目61272304,61073074;广东省教育部产学研结合项目2011B090400546;浙江省科技计划项目2012C21004

在线出版日期：2013-10-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：933-943