HVS-based object detection algorithm for surveillance video

HVS-based object detection algorithm for surveillance video
Zhao Xiao1
Liu Chang2,3,4
Tian Lin2,3
Han Xue2,3
Zhou Jihua5
Wu Jian5
1. School of Communications & Information Engineering, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China
2. Beijing Key Laboratory of Mobile Computing & Pervasive Device, Beijing 100190, China
3. Wireless Communication Technology Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
4. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
5. Chongqing Jinmei Communication Co, Ltd, Chongqing 400030, China

摘要

Object detection is the basis of intelligent analysis, however, in the scene of illumination, shadow and clutter background, the problems of object misjudgment and unreasonable clustering are often appeared. Aiming at the above problems, this paper proposed a HVS-based object detection algorithm, which could optimize the error judgment and segmentation. According to the tracking characteristic of HVS and the continuity of object movement, the algorithm combined the detection results of adjacent frames to extract object area completely and accurately. Finally, the simulation experiment based on the actual acquisition videos shows that the proposed algorithm is more accurate and has good effect in complex background.

基金项目

北京市自然科学基金资助项目(L172049)
北京市青年拔尖人才资助项目(2015000021223ZK31)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0118
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: Technology of Graphic & Image
出版页码: 2214-2218
文章编号: 1001-3695(2019)07-062-2214-05

发布历史

[2019-07-05] Printed Article

引用本文

赵潇, 刘畅, 田霖, 等. 基于HVS的视频监控目标提取方法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2214-2218. (Zhao Xiao, Liu Chang, Tian Lin, et al. HVS-based object detection algorithm for surveillance video [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2214-2218. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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