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申请/专利权人：上海云赛智联信息科技有限公司
摘要：本发明涉及一种围界入侵混合检测方法及围界入侵混合检测系统。一种围界入侵混合检测方法，其特征在于，包括步骤一：嵌套检测方法：步骤a、使用运动目标分析算法对围界的监控图像进行围界入侵检测，初次判断是否入侵；步骤b、若初次判断为是，对判断为是的图像使用神经网络算法进行围界入侵检测，二次判断是否入侵。不同于现有技术，本发明提供的围界入侵混合检测方法及围界入侵混合检测系统中，运动目标分析算法和神经网络算法嵌套配合使用，结合了运动目标分析算法和神经网络算法的优点：一方面，神经网络算法能够较为鲁棒地检测用户感兴趣的特定入侵目标——人、车辆、动物等；另一方面，运动目标分析算法检测速度快、对目标敏感。
主权项：1.一种围界入侵混合检测方法，其特征在于，包括步骤一：嵌套检测方法：步骤a、使用运动目标分析算法对围界的监控图像进行围界入侵检测，初次判断是否入侵；步骤b、若初次判断为是，对判断为是的图像使用神经网络算法进行围界入侵检测，二次判断是否入侵；所述步骤a包括：获取围界摄像机中的视频流，对视频流图像进行初始化；使用运动目标分析算法对围界图像进行检测围界入侵，初次判断是否入侵，并得到精准率Pm；所述运动目标分析算法包括：给围界图像的每个像素点初始化一个样本集，所述样本集中的采样值为该像素点历史的像素值和其邻域的像素值，对比前后帧的像素点样本集从而判定是否有出现运动目标；当视频流t＝0时，像素的背景模型为第三公式表示为：BKM0＝f0xi，yi|xi,yi∈NGx,y其中BKM0表示当前帧的蒙版，f0xi,yi表示为当前像素值，NGx,y为相邻的像素值，NGx,y初始化N次后表示为NGxi,yi；图像初始化后，对后续视频流t的图像做前景目标分割；当t＝k时，当前帧的像素点x,y的蒙版为BKMk-1x,y，对应的像素值为f0x,y，判断是否为前景的第四公式为： 其中r为初始化次数，其中T是阈值；当BKMk-1xr,yr小于或者等于T时，fkx,y是蒙版的像素；当BKMk-1xr,yr大于T时，fkx,y为前景运动目标像素。
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权利要求：
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