[发明专利]实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法

摘要

本发明提供一种实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法，将手工特征提取和深度学习识别相结合,实现了免跟踪的遗留物检测。首先,在帧差法的基础上,通过统计前景区域在连续帧序列变化情况,从而得到初始的静止目标区域。然后,我们将梯度方向直方向图和色调‑饱和度‑明度两种手工设计特征相结合来进行可疑物预判断,排除光照变化等影响带来伪静止目标区域。最后,结合深度学习技术排除已知物体和行人,从而对可疑物进行最终确认,实现一种无跟踪的遗留物检测。本方法能排除场景中因光照的变化及行人的滞留产生的伪目标，较准确的检测出遗留物体，并且在单帧处理的时间上比另外两种方法要少，能达到实时报警的要求。

主权项

1.实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法，其特征在于，采用计算机并按如下步骤进行：步骤1：向计算机输入视频；步骤2：由计算机读取视频的当前帧；步骤3：进行基于时域统计的静止目标初检测，得到静止目标区域；步骤4：对由步骤3获得的静止目标区域进行基于双特征的可疑目标检测，排除其中的伪静止目标区域，获得经过预判断的帧图；步骤5：对由步骤4获得的经过预判断的帧图，进行基于CNN网络的遗留物确认，得到判断结果输出，随后读取步骤2所述视频的下一帧的图像，并返回步骤3，直至由步骤1输入的视频全部被处理完。