Modern çağda, şehrin her göze çarpan ve kalabalık alanı sürekli olarak izlenmekte ve kontrol edilmektedir. Video formunda birçok verinin analiz edilmesi gerekmektedir. Daha iyi bir güvenlik sağlamak için anormal faaliyetleri sınırlamaya yardımcı olacak bir algoritmaya ihtiyaç vardır. CCTV (kapalı devre televizyon) izlemesindeki anlamayla ilgili aşırı yüklenmeyi azaltmak için aşırı kalabalık kamu alanlarındaki belirgin olaylar üzerine dikkatin odaklanmasının otomasyonuna da ihtiyaç vardır. Büyük zorluk göze çarpan hareket ve arka planda kalan, kendini göstermeyen hareketin algılanmasındaki farklılaştırmada yatmaktadır. Bu makale iç ortam ve dış ortam keşif videoları için hareketli bölgeleri keşfetme ve lokalize etmeye yardımcı olmayı hedefleyen bir olayı tespit etme yöntemini tartışmaktadır. Bu yöntem bir olay sahnesi için önceden elde edilmiş herhangi bir bilgiye ihtiyaç duymaz ve bu keşif video filmlerinin parçalarıyla doğrulanmıştır.

1. GIRIŞ

Günlük hayatımızda birçok bilgi ile karşılaşırız, beraber çalışırız ve daima gözümüze çarpandan çok daha fazlası vardır. Ani ve süratli değişen bir grup bilgi içinde genellikle önemli ve önemsiz bilgiyi birbirinden ayıklamak zor hale gelir. Ancak böyle bir ayıklamanın yapılması özellikle güvenlik kameraları kullanılarak yapılması, güvenlik bakımından önemli fark yaratır. Buna karşılık bu boşluğu doldurmaya çalışan birçok uygulama bulunmaktadır. Bunlardan biri de Zhengzheng Tu ve çalışma arkadaşlarının çalışmasıdır. Bu optik akışın Bağımsız Parça Analiziyle Ana Parça Analizini karmaşık dış ortam olay yerindeki hareketli çoklu nesneleri teşhis etmek için birleştirmeyi öneren yeni, ilk kez uygulanan yaklaşımdır, ancak uygulama trafik gözetleme videolarıyla sınırlıdır.

Gözetleme videoları için, aşırı kalabalık dış mekân olay yerlerinde meydana gelen dikkat çeken kazaları süratle tanımlayabilme çok önemlidir. Bu yöntem, normalden farklı olan faaliyetler üzerine odaklanırken, olay yerinde esas faaliyet olan akış kalabalığını bastıramaya yardımcı olmalıdır. Uygulamanın farklı gözetleme videoları üzerinde ölçeklendirilebilmesi ve yaygınlaştırılması için uygulama hızlı olmalı ve herhangi bir hazırlık bilgisine ihtiyaç duymamalıdır. Göze çarpan hareket algılaması özellikle dinamik arka planın ‘göze çarpan hareketi’ engellemesi durumunda zahmet gerektiren yorucu bir çalışmadır. Görsel belirginlik; görüntüyü içeriği hakkında önceden bilgi olmaksızın işlemek için birçok bilgisayar görüntü görevlerinin adımlardan biri olabilir. Uygulamanın geniş yelpazesi belirgin ve belirgin olmayan ya da dikkat çeken ve normal bölgelerin ayrı ayrı işlenmesinden yararlanabilir. Bu uygulamalardan biri de bir gözetleme video dizisi içinde üzerinde durulan bölgeyi algılayacak çevrim içi bir çözüm sağlamaktır. Bu ihtiyacı karşılamak için aşağıdaki üç dikkat çeken hareketi algılama algoritması anlatılmış ve performansları çoklu görüntü kategorileriyle test edilmiştir. Bölgesel kontrast esaslı yöntem belirgin alanları çıkartmak için küresel kontrast farklılıklarını ve o sahaya ait uyumluluğu değerlendirir. Algoritma basit ve etkilidir ve tam çözünürlükte dikkat çeken olaylar haritası verir.

Çubuklu grafik esaslı yaklaşım doğal sahneleri hedefler ve yüksek pürüzlülüğü olan yerlerin belirgin kısımlarını çekip çıkartmada yetersizdir. Görüntü esaslı belirginlik dikkati insanın görme sisteminden ve görsel dikkatin düşük seviyedeki uyarıcılarla tahrik edilmesinden ilham almıştır. Genellikle keşif videoları için daha iyi bulunmuştur. Halen mevcut ve görsel belirginlik esaslı algılamanın aşağıdan yukarı yaklaşımını kullanan çeşitli uygulamalar mevcuttur. Bunun dışında, çeşitli uygulamalar eğitim aşamasındaki görüntülerden elde edilen bilgiyi kullanmıştır. Bazı uygulamalar ilgi bölgelerini elde etmek için mevki veya renk esaslı işaret sinyali kullanmışlardır.

Makalenin Devamı İçin: http://www.yanginguvenlik.com.tr/edergi/5/190/index.html#44