严余龙，孟朝晖

（河海大学计算机与信息学院，江苏南京211100）



视频监控中遗留物与遗失物辨别方法的研究

严余龙，孟朝晖

（河海大学计算机与信息学院，江苏南京211100）

摘要：为解决视频监控中遗留物与遗失物的辨别问题，提出一种基于静止前景区域轮廓色彩对比度的辨别方法。该方法通过分析静止前景区域中物体轮廓与当前帧、背景帧的两种颜色对比，分别计算出静止前景物体轮廓与当前帧、背景帧的颜色对比度，再结合两者进行遗留物与遗失物的辨别，解决了现有方法易受复杂环境干扰与时间复杂度大的问题。实验结果表明本方法相对于现有文献提出的方法具有较高的鲁棒性和较小的时间复杂度。

关键词：视频监控；遗留物；遗失物；轮廓辨别

当今社会人们利用各种终端设备对生活中的一些场所进行安全监测，视频监控设备作为安保人员的“眼睛”在生活中使用广泛。从CCTV（C1ose Cjrcujt Te1evjsjon）到DVR（Djgjta1 Vjdeo Recorder）发展至如今常见的NVR（Net Vjdeo Recorder），监控设备在不断升级，安保人员需要处理的信息量也随之剧增。视频监控中的遗留物是指在初始场景中不存在而被人为带入的物体；遗失物是指初始场景中存在但被带出的物体。遗留物与遗失物检测作为视频监控中与人身和财产安全密切相关的问题备受人们关注。如何智能、自动的辨别视频监控中的遗留与遗失物并发出警报受到研究人员的广泛关注［1-8］。

1　相关工作

在视频监控研究领域，研究人员做了大量的工作来研究如何自动、实时的检测复杂场景中的遗留物与遗失物［1，4-8］。……