发明专利已授权

实时无跟踪的监控视频遗留物检测方法

📄 申请号：CN201811553123.2 📄 发布日：2026/06/30

著录项目信息

申请日

2018-12-19

公开号

CN109636795A

公开日

2019-04-16

申请人

安徽大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T7_00

IPC 分类号

G06T7_00 , G06T7_90 , G06T5_40 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

视频监控视频监控图像识别人工智能算法

应用场景

安防监控, 智慧城市, 公共安全, 智能视频分析, 交通枢纽

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于单流深度网络的RGB-D显著目标检测方法

当前第 / 件

一种估计三维人体姿态及手部信息的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06T7_00)

G06T7_00 G06T7_10 G06T7_11 G06T7_12 G06T7_13 G06T7_136 G06T7_143 G06T7_149 G06T7_155 G06T7_168 G06T7_174 G06T7_181 G06T7_187 G06T7_194 G06T7_20 G06T7_207 G06T7_215 G06T7_223 G06T7_246 G06T7_254 G06T7_269 G06T7_277 G06T7_292 G06T7_30 G06T7_32 G06T7_33 G06T7_37 G06T7_38 G06T7_40 G06T7_41 G06T7_44 G06T7_45 G06T7_49 G06T7_50 G06T7_507 G06T7_514 G06T7_521 G06T7_55 G06T7_557 G06T7_564 G06T7_579 G06T7_593 G06T7_60 G06T7_62 G06T7_64 G06T7_66 G06T7_68 G06T7_70 G06T7_73 G06T7_77 G06T7_80 G06T7_90 覆盖52个领域

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