智能視頻監(jiān)控技術(shù)是近些年研究的一個熱點，它賦予監(jiān)控系統(tǒng)觀察分析場景內(nèi)容的能力，使其能夠更加智能化，能夠在幾乎不需要人為干預的情況下對攝像機拍攝的視頻序列進行自動分析并做出及時反應。因此，該技術(shù)已經(jīng)廣泛應用于社會的各個方面，例如交通、軍事邊防、機場、銀行、視頻會議、商業(yè)、工業(yè)等。一個完整的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要包括監(jiān)控視頻獲取、圖像恢復超分辨率重建、目標檢測、目標分類、目標跟蹤、視頻內(nèi)容分析理解等流程。隨著近些年智能監(jiān)控系統(tǒng)的廣泛應用，人們發(fā)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)中出現(xiàn)了大量的干擾，嚴重影響了監(jiān)控系統(tǒng)后續(xù)流程的監(jiān)控效果，甚至使整個監(jiān)控系統(tǒng)失去作用。尤其是在大型監(jiān)控系統(tǒng)中，攝像機的數(shù)目繁多，當一個或多個攝像機出現(xiàn)嚴重的干擾時很難被及時發(fā)現(xiàn)，對于某些關(guān)鍵場所，這些干擾甚至會造成不可挽回的嚴重損失，如銀行、軍事基地、交通狀況等。因此，如何實時準確地檢測出監(jiān)控系統(tǒng)中的各種干擾并將其分類以便及時處理是目前急需解決的重要問題。

　　針對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的干擾檢測問題，提出了一種新的檢測方法，并將干擾類型進行了分類。該方法對智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的遮擋、失焦、亮度異常、偏色和噪聲污染五種干擾分別提取檢測特征，實現(xiàn)了對不同類型干擾的分類檢測。同時，該方法采用了自適應更新閩值的方法，降低了檢測方法的復雜度，提高了其實用性。實驗結(jié)果表明：在能夠滿足監(jiān)控系統(tǒng)實時性的要求下，與經(jīng)典方法相比本文方法的檢測性能較好，適用范圍較廣，分類正確率達到了92. 2%。
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