Fulltext

A Robust Method for New Object Detection in Video Surveillance Systems

طريقة لاكتشاف وجود أجسام جديدة في نظم المراقبة الفيديوية

Dr. Ahlam Fadhil Mahmood د.أحلام فاضل محمود --- Loma Akram Hamdai لمى أكرم حمدي

AL Rafdain Engineering Journal مجلة هندسة الرافدين
ISSN: 18130526 Year: 2014 Volume: 22 Issue: 3 Pages: 213-224
Publisher: Mosul University جامعة الموصل

Abstract

Abstract Video surveillance systems is a powerful tool for public safety and with the increasing need for more security in airports, banks, schools and other critical environments, the demand for video system is growing rapidly. Sides from the intrinsic usefulness of begin able to segment video streams into moving and background components, detecting moving blobs provide a focus of attention for recognition, classification and activity analysis, making these later processes more efficient since only “moving” pixels need to be considered. In this paper an efficient moving object detection method using modified Horprasert model for video surveillance system is present. The modified dynamic thresholds are able to detect a new object with it's shadow through different video stream in terms of light conditions. It consists of background model, distortion of brightness, color calculations and classification. Four regions are segmented depending on the thresholds foreground (moving object), background, highlight background and shadow. The proposed automatic threshold depends on background computations of brightness and is thus expected to achieved better classification performance.Keywords: Horprasert model; background subtraction; background model; Video Surveillance.

لقد أصبحت أنظمة المراقبة الفيديو بلا شك أداة قوية للسلامة و الأمن العام و مع تزايد الحاجة لها في المطارات, و البنوك, و المدارس, و البيئات المزدحمة الأخرى بات من المهم متابعة تطور خوارزميتها بسرعة كبيرة. و تعتبر عملية فصل الجزء المتحرك من التتابع الفيديوي عن خلفية المشهد من أهم الخوارزميات في أنظمة المراقبة, بالأضافة لتصنيف, و تمييز و تحليل النقاط الصورية الفيديوية. في هذا البحث قدمت طريقة فعالة و مؤثرة لكشف عن وجود أجسام جديدة تدخل في صور لاحقة للتتابع الفيديوي باستخدام نموذج Horprasert. إذ أضافت الطريقة المقترحة عتبات ديناميكية تتغير حسب نوعية الدفق الفيديوي مما مكن من الكشف عن وجود كائن جديد لفيديوهات في ظروف إضافة مختلفة. يتألف التحسين المقترح من عملية تدريب لتحديد عناصر نموذج الخلفية, تشويه السطوع, و حسابات اللون و من ثم التصنيف التلقائي الى أربع مناطق أعتمادا على قيم العتبات و هي أولا: الجسم المتحرك و الخلفية و الظل. في التطوير المقترح يتم أيجاد العتبات بصورة أوتوماتيكية إذ يعتمد على عمليات حسابية لخلفية السطوع و بالتالي يتوقع أن يحقق أداء أفضل للكشف عن وجود أجسام متحركة.

Keywords

Keywords: Horprasert model --- background subtraction --- background model --- Video Surveillance. --- Keywords: Horprasert model --- background subtraction --- background model --- Video Surveillance.