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面向视频的人员入侵检测方法研究及应用

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近年来智能视频监控在智能安防中的应用越来越广泛,人员入侵则是智能监控中一个重要部分.然而传统基于运动检测的入侵检测方法稳定性差,容易受到光照和相似物干扰引起误报,为解决这个问题,文章主要对基于深度学习的区域入侵检测和越线入侵检测方法进行研究,实现视频监控下人员入侵智能检测与入侵帧存储.针对不同监控角度下yolov3检测得到的行人,设置不同检测点作为入侵检测定位点,在入侵判断方面,为提高判断的稳定性,文章提出鲁棒有效的入侵判断规则,即采用行人连续多帧位置的均值为判断依据,当行人连续多帧位于禁区时启动报警.通过在多个场景中与现有流行方法进行对比实验验证了所提方法的实时性、有效性及鲁棒性.
Research and Application of Video Oriented Personnel Intrusion Detection Method

吴春香、吴恋

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贵州大学 计算机科学与技术学院,贵州 贵阳 550025

贵州师范学院,贵州 贵阳 550018

视频监控 入侵检测 区域入侵 越线入侵 yolov3

广东省科技计划

2018B010108003

2022

10.3969/j.issn.1673-629X.2022.04.020

计算机技术与发展
陕西省计算机学会

计算机技术与发展

CSTPCD
影响因子：0.621
ISSN：1673-629X
年,卷(期)：2022.32(4)
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