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        基于圖像處理的鐵路沿線視頻監(jiān)控算法設(shè)計(jì)

        作者: 時(shí)間:2010-02-09 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏

        從監(jiān)控結(jié)果來看,得到的是一幅幅危險(xiǎn)情況存在時(shí)的圖像,圖像自動(dòng)保存的部分結(jié)果如圖4所示。這些圖像是從10 min的視頻數(shù)據(jù)中自動(dòng)抽取出來的,從這些圖像中可以分析整個(gè)的識(shí)別率,識(shí)別率的高低影響著和程序編寫的好壞。

        本文引用地址:http://www.antipu.com.cn/article/152096.htm


        通過鐵軌的人總數(shù)為114人左右,計(jì)算機(jī)成功識(shí)別出的越軌行為有99人、計(jì)算機(jī)沒有識(shí)別出的越軌行為有15人,本身無越軌行為但被計(jì)算機(jī)識(shí)別出的有9人。監(jiān)控結(jié)果的成功率=(99÷114)×100%=86.8%;監(jiān)控結(jié)果的漏報(bào)率=(15÷114)×100%=13.2%;監(jiān)控結(jié)果的誤報(bào)率=(9÷114)×100%=7.9%。

        4 一種目標(biāo)識(shí)別

        上運(yùn)動(dòng)目標(biāo)主要分為:行人、車輛、小動(dòng)物和其他。

        在對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別前先要對(duì)危險(xiǎn)情況存在時(shí)灰度圖圖像自動(dòng)保存的結(jié)果進(jìn)行必要的,目的是為后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別奠定基礎(chǔ),使經(jīng)過處理后的圖像更加方便地應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別。在這里圖像預(yù)處理主要包括增強(qiáng)圖像對(duì)比度、中值濾波和平滑處理等。目標(biāo)識(shí)別的流程圖如圖5所示。


        根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分類可知,車輛的周長(zhǎng)是最長(zhǎng)的,所以首先直接判斷圖像中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的周長(zhǎng),如果大于某一設(shè)定好的閾值,則可輕易判斷出視場(chǎng)中目標(biāo)屬于車輛。余下的目標(biāo)中,行人比小動(dòng)物的縱橫軸比值大,設(shè)定縱橫軸比閾值,據(jù)此可以判斷出目標(biāo)屬于行人。最后將設(shè)定一個(gè)面積閾值,面積大于此閾值則可判斷目標(biāo)屬于小動(dòng)物,否則目標(biāo)屬于其他一些環(huán)境的干擾。

        5 結(jié) 語

        本文首先對(duì)拍攝到的視頻進(jìn)行背景提取,根據(jù)提取到的背景經(jīng)過一系列的最終對(duì)視場(chǎng)中危險(xiǎn)區(qū)域進(jìn)行劃定。然后系統(tǒng)自動(dòng)監(jiān)測(cè)視頻數(shù)據(jù),自動(dòng)以灰度圖的形式保存危險(xiǎn)情況存在時(shí)的圖像,目的是為了后續(xù)的目標(biāo)識(shí)別。最后根據(jù)上可能出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo),提出了一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)識(shí)別算法。從監(jiān)控結(jié)果可以看出,整個(gè)算法具有一定的可行性,可以作為的一種算法,有一定的參考價(jià)值。


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