Этот пример показывает, как к отслеживаемым объектам в вокзале и определить, которые остаются стационарными. Заброшенные объекты в общественных местах касаются полномочий, поскольку они могут изложить угрозу безопасности. Алгоритмы, такие как тот, используемый в этом примере, могут использоваться, чтобы помочь офицерам охраны, контролирующим живую запись видеонаблюдения путем обращения их внимания на потенциальную сферу интересов.
Этот пример иллюстрирует, как использовать Анализ Блоба и Функциональные блоки MATLAB®, чтобы разработать пользовательский алгоритм отслеживания. Пример реализует этот алгоритм с помощью следующих шагов: 1) Устраните видео области, которые вряд ли будут содержать заброшенные объекты путем извлечения видимой области (ROI). 2) Выполните видео сегментацию с помощью фонового вычитания. 3) статистика объекта Calculate с помощью блока Blob Analysis. 4) Отслеживаемые объекты на основе их области и центроидной статистики. 5) Визуализируйте результаты.
См. Заброшенный пример Обнаружения объектов.
Следующие данные показывают Заброшенную модель Обнаружения объектов в качестве примера.
Этот пример использует первый кадр видео как фон. Чтобы улучшить точность, пример использует и интенсивность и информацию о цвете для фоновой операции вычитания. Во время этой операции Cb и цветовые каналы Cr хранятся в комплексном массиве.
Если вы разрабатываете профессиональную систему наблюдения, необходимо реализовать более сложный алгоритм сегментации.
Обнаружить подсистема содержит основной алгоритм. В этой подсистеме Сегментация Яркости и Цветные подсистемы Сегментации выполняют фоновое вычитание с помощью интенсивности и цветных данных. Пример комбинирует эти два результата сегментации с помощью бинарной операции ИЛИ. Блок Blob Analysis вычисляет статистику объектов, существующих в сцене.
Заброшенная Объектная подсистема Средства отслеживания, показанная ниже, использует объектную статистику, чтобы определить, какие объекты являются стационарными. Чтобы просмотреть содержимое этой подсистемы, щелкните правой кнопкой по подсистеме и выберите Look Under Mask. Чтобы посмотреть детали алгоритма отслеживания, дважды кликните блок Abandoned Object Tracker. Код MATLAB® в этом блоке является примером того, как реализовать ваш пользовательский код, чтобы увеличить функциональность Computer Vision Toolbox™.
Окно All Objects отмечает видимую область (ROI) желтым полем и все обнаруженные объекты с зелеными полями.
Окно Threshold показывает результат фонового вычитания в ROI.
Окно Abandoned Objects подсвечивает заброшенные объекты с красным полем.
