基于宏块特征量化视觉自适应实时监控方法.pdfVIP

第19卷 第7期 控 制 与 决 策 2004年7月 Vo1．19 No．7 Control and Decisino July2004 文章缩号 ：1001—0920(2004)07—0782—05 基于宏块特征量化的视觉 自适应实时监控方法 周 平h。，汪亚明 ，赵 匀h。，万成福 (1．浙江工程学院计算机视觉与模式识别实验室，浙江 杭州 310033；2．浙江大学 农工学院，浙江 杭州 310027) 摘 要：提出一种新的基于宏块特征量化的视觉 自适应实时监控方法，它采用考虑宏块特征空域关系和类似竞争分 类的消除干扰策略，由宏块特征量化将对像素点的操作转变为对宏块直方图特征点的操作，通过兴趣点的提取使得 对每帧的计算速度成数量级地提高．研究表明，该方法仅使用高、中、低3种外部阈值设置，便可使监控模型在几乎无 参数调节下稳定运行，在动态 图象序列中，能有效消除 日光灯频闪光线、部分运动阴影以及局部小扰动带来的区域干 扰．实验结果显示 ，该方法能够实现对安全 防范 中闯入类的有效监控 ，且 日标跟踪快捷稳定，具有较高的工程实用价 值 ． 关键词 ：自适应视觉监控 ；运动跟踪 ；宏块特征量化；实时 中图分类号 ：TP391 文献标识码：A M acroblock feature quantificati0n based real-time adaptive visualsurveillance ZHOUPing ，WANGYa-ming ，ZHAOYun ，WAN Cheng一^ (1．ResearchCenterofComputerVisionandPatternRecognition，ZhejiangInstituteofScienceandTechnology， Hangzhou310033，China 2．InstitueofAgriculturalEngineering，ZhejiangUniversity，Hangzhou310027，China． Correspondent：ZHOUPing，E—mail：zp-~zist．edu．cn) Abstract：A real—timevisualsurvelilancemethodispresented，whichisbasedonmacroblockfeaturesquantification． Theflameisdividedintotliesand theirmacroblockfeaturesareextracted．Thepixelsoperationistransfefredtoa nestedoperationoftheirmacrobloekfeaturepoints．Then。thesefeatureSdifferencesofframesarecheckedtofind outresidualmotionregion．Theresearchshowsthatournovelmethodisquiteeffectiveandefficientineliminating the regionnoisecausedbyfluorescentlamp，localmovingshadeand ditheringindynamicimagesequences．Critical system parameters，suchasthresholdand processingregions，areadaptivetovaryingframeratesand computational constraints．Accordingtodifferentenvironment，itcantrackmotionsatbly inreal—timethroughasimplechoiceof high，medianorlowthresholdsetting．Theexperimentalresultsshow thepromisingperformanceinreal—timevisual survelilanceinachangingenvironm