![](/images/graphics-bg.png)
A robust method for new object detection in video surveillance systems
Other Title(s)
طريقة لاكتشاف وجود أجسام جديدة في نظم المراقبة الفيديوية
Joint Authors
Mahmud, Ahlam Fadil
Hamdi, Lama Akram
Source
al-Rafidain Engineering Journal
Issue
Vol. 22, Issue 3 (30 Apr. 2014), pp.213-224, 12 p.
Publisher
University of Mosul College of Engineering
Publication Date
2014-04-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
12
Main Subjects
Topics
Abstract AR
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, بالإضافة 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 إلى أربع مناطق اعتمادا 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.
Abstract EN
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.
American Psychological Association (APA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. 2014. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal،Vol. 22, no. 3, pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
Modern Language Association (MLA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal Vol. 22, no. 3 (Apr. 2014), pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
American Medical Association (AMA)
Hamdi, Lama Akram& Mahmud, Ahlam Fadil. A robust method for new object detection in video surveillance systems. al-Rafidain Engineering Journal. 2014. Vol. 22, no. 3, pp.213-224.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-373840
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 223-224
Record ID
BIM-373840