基于目標(biāo)關(guān)系的場景危險性分析.pdf

1、在過去的十幾年中，計算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究發(fā)展十分迅速。其中，對于視覺場景的理解也吸引了該領(lǐng)域內(nèi)越來越多的研究者的興趣，并取得了大量的研究成果。視覺場景理解的研究內(nèi)容主要可分為三個部分：物體檢測，場景分類和幾何空間推理，而各部分也都有了較為深入的研究。但是，盡管對于視覺場景理解的研究已經(jīng)取得了長足的發(fā)展，其中依舊有很多需要進(jìn)一步探討的問題。
　　本文的研究內(nèi)容主要是針對圖像和視頻中存在的場景的危險性進(jìn)行分析，這屬于場景理解的研究范疇。

2、就我們所知，當(dāng)前還沒有這方面的相關(guān)研究存在。對視覺場景中可能存在的危險性進(jìn)行檢測和估計有著極其重要的現(xiàn)實意義，特別是在一些人群密集如火車站、機(jī)場候車廳、城市廣場等公共場所。如果能夠發(fā)現(xiàn)其中存在的危險情況，并估計出它的危險性，我們就可以采取相應(yīng)的措施來保護(hù)人們的生命安全，將損失降到最小。
　　針對靜態(tài)圖像場景，我們提出了一種基于目標(biāo)關(guān)系的危險性分析框架。通過當(dāng)前十分成熟的可變形部件模型（DPM）對場景中與危險性相關(guān)的目標(biāo)物體（人和槍

3、）進(jìn)行檢測，取得了較好的檢測結(jié)果。在得到目標(biāo)的空間位置之后，根據(jù)確定的危險性相關(guān)準(zhǔn)則，對目標(biāo)間的關(guān)系進(jìn)行建模。然后，以目標(biāo)關(guān)系作為該場景的特征描述，利用回歸分析的方法對其危險性進(jìn)行估計。
　　在視頻中場景的危險性分析時，考慮到與靜態(tài)圖片中的不同，需要達(dá)到實時的處理性能。因而不能采用前面提到的可變形部件模型來對其進(jìn)行建模，此處我們采用當(dāng)前十分先進(jìn)的跟蹤-學(xué)習(xí)-檢測（TLD）算法框架對相關(guān)目標(biāo)進(jìn)行實時跟蹤，同時結(jié)合DPM的優(yōu)良檢測性能