CN43-1258／TP计算机工程与科学2010年第32卷第6期ISSN1007—130XCOMPUTERENGINEERING&SCIENCEVo1．32，No．6，2010文章编号：1007—130X(2010)06—0118—04智能视频监控系统中物体遗留检测方法的研究ResearchontheDetectionoftheObjectsLeftBehindinIntelligentVideoSurveillanceSystems孔英会。张新新。王蕴珠KONGYing-hui。ZHANGXin-xin，WANGYun-zhu(华北电力大学电气与电子工程学院，河北保定071003)(SchoolofElectricalandElectronicsEngineering，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003。China)摘要：本文针对智能视频监控中的物体遗留事件检测进行了研究，给出了一套完整的检测方案。多高斯模型用于运动目标检测，其自适应性很好地解决了背景帧不断变化所带来的影响；MeanShift算法用于运动目标的跟踪，使得监控对象不再限于固定区域；I／1标的七阶不变矩可以很好地描述目标特征，利用这一特征通过支持向量机对I／1标进行识别。实验结果证明了本文方法的有效性。Abstract：Thepaperstudiesthedetectionoftheeventoftheobjectsleftbehindinintelligentvideosurveillancesystems，andgivesacompletesetoftestschema．Themultiple-Gaussianmode1isusedforthedetectionofthemovingobjects，anditsadaptabilitywellsolvetheimpactofchangingbackgroundframe．TheMeanShiftalgorithmisusedfortrackingthemovingtargets，whichexpandsthescope，notonlylimitedscope．ThefeatureofSeven-bandMomentInvariantswelldescribethetar—get，throughwhichsupportVectorMachinecanidentifytheobjects．Theexperimentalresultsprovetheeffectivenessofthemethod．关键词：智能视频监控；多高斯模型；MeanShift跟踪算法；支持向量机；七阶不变矩Keywords：intelligentvideosurveillance；multipleGaussianmodel；MeanShifttrackingalgorithm；SVM；seven-bandmo-doi：10．3969／j．issn．1007—130X．2010．06．033中图分类号：TN911．73文献标识码：A入侵检测、物品遗留检测、人体行为检测、违章或故障停车、1引言火焰检测报警、烟雾焰检测报警、物品丢失检测以及公共场合的人群密度检测等。特别是受恐怖袭击的影响，对无主随着城市经济的高速发展，由于城市地方扩大，人口增包裹滞留异常的识别已成为各种公众场合智能视频监控的加等原因，目前城市治安管理面临的压力也越来越大，而公迫切需求。安警力的增加远不能满足实际的需求，传统的以人力防范针对物体遗留异常事件，现在国内外的学者已给出了和事后处理为主的公安管理模式已经开始制约城市治安管一些有效方法，文献[2]是通过判断当前帧与背景帧中监控理水平的进一步提高。城市公安管理部门迫切需要采取更区域的灰度变化是否超过了预设阈值来判别；文献[33是基多的技术防犯手段来扩大管理的范围和提高管理的效率，于颜色直方图的巴氏距离判定方法，以及利用轮廓点的空以弥补人力管理资源缺乏、效率低的缺点鉴于此，“智能间相似性来判别。上面两种方法的算法复杂度低、检测正监控分析系统”得到了迅猛的发展[1]，它通过对图像的处理确率高，但它们只是针对固定区域进行监控。文献[4]针对分析，实时检测非法行为(如偷窃、破坏)、遗留危险品(如包复杂的场景提出了利用多摄像机共同监控的方法，结合对裹)等，从而迅速检测与治安有关的事故。象之间的关联属性来实现对无主包裹的监控分析，但系统目前，智能视频监控系统的异常分析通常有以下几类：数据量大、效率低。文献[53将隐马尔科夫模型方法运用在收稿日期：2009—09—15；修订日期：2009—