Resumen

La detección y eliminación de sombras en imágenes de escenas reales es un problema importante para la detección de objetivos. Este trabajo propone un algoritmo mejorado de detección y eliminación de sombras para la videovigilancia urbana. En primer lugar, se detecta el primer plano mediante la sustracción del fondo y la sombra se detecta mediante el espacio de color HSV. Utilizando la varianza local y el método OTSU, obtenemos los objetivos en movimiento con características de textura. De acuerdo con las características de la sombra en el espacio HSV y la característica de textura, la sombra se detecta y se elimina para eliminar la interferencia de la sombra para el posterior procesamiento de los objetivos en movimiento. Por último, incrustamos nuestro algoritmo en el marco C/S basado en el protocolo de socket web HTML5. Tanto los resultados experimentales como los de la operación real muestran que el algoritmo propuesto es eficiente y robusto en la detección de objetivos y en la detección y eliminación de sombras bajo diferentes escenas.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:detección de objetivos, características de la textura, espacio de color hsv, videovigilancia urbana, socket web html5, características de la sombra, imagen de la escena real, resultados de operaciones reales, detección mejorada de la sombra, protocolo de socket web
• Keywords:target detection, texture features, hsv color space, urban video surveillance, html5 web socket, characteristics of shadow, real scene image, actual operations results, improved shadow detection, web socket protocol