复杂环境下的遗留物检测算法

针对在复杂环境下检测遗留物体的问题,提出一种有效的算法。首先,采用局部更新的混合高斯模型与改进的三帧差分法分别得到前景,通过比较得到目标候选区域,并进一步采用阴影消除与连通域分析分割得到暂时静止物团块。其次对达到静止时间阈值的团块采用方向梯度直方图(HOG)行人检测,在排除驻留行人的可能后将其标记为遗留物。最后对检测出的遗留物进行加速分割检测特征(FAST)局部特征匹配,以克服行人遮挡、光线变化对结果的影响。实验结果表明,本算法具有较高的准确性和处理速度,能较好地克服复杂环境中存在的干扰影响。