安全敏感区域的入侵检测算法研究与实现

现代社会是一个人口日益稠密、城市规模日益加大的社会,所面临的突发、异常事件逐年增加,其监控的难度与重要性也越来越突出。尤其对于某些安全敏感区域,如化工厂、机场、监狱、军事基地等场合的周界区域,出于安全与管理的要求,需要对区域进行入侵检测,当发现可疑人物或车辆进入区域,要求监控系统能够自动检测入侵目标,并标识其入侵轨迹,同时发出报警通知管理人员前去处理。 本文主要对视频监控中的入侵检测算法展开研究工作,研究内容包括运动目标检测与目标的自动跟踪。在运动目标检测方面,本文综合考虑背景减除法与帧间差分法的特点,采用背景重构的方法来准确地定位运动目标；针对运动目标的自动跟踪,本文采用结合了Kalman滤波的基于颜色分布的Mean Shift跟踪算法,加入了对目标的位置预测,保证了跟踪的稳定性和鲁棒性。 本文对警戒线越界检测、禁区闯入以及攀爬检测功能模块进行了实现。试验结果表明,本文所用的入侵检测算法具有鲁棒性强、准确率高与实时性良好的特点。