【摘 要】
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针对大型工程车辆侵入危害电力设施安全的视频监控中,本文提出了一种高鲁棒性的监控方法.首先基于图像差异感知模型设计算法检测监控图像中的运动物体,接着使用基于Haar特征
【机 构】
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西安交通大学图像处理与识别研究所,陕西西安,710049
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针对大型工程车辆侵入危害电力设施安全的视频监控中,本文提出了一种高鲁棒性的监控方法.首先基于图像差异感知模型设计算法检测监控图像中的运动物体,接着使用基于Haar特征训练的Adaboost分类器检测运动物体,分辨入侵目标的种类;对摄像机监控范围内的空间进行三维建模,计算入侵物体的大小和种类,判断威胁程度并提出相应的警报.本文将目标识别及三维场景标定技术应用于电力设施图像监控系统中,可以更为准确地识别入侵目标的种类及大小位置,从而可靠地判断威胁程度,降低系统误报和漏报.
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