咨询热线：13080701712
返回
沈宇动态
防止监控摄像机被篡改的有效方法
本文提出了一种新颖的相机篡改检测算法来检测三种类型的摄像头篡改攻击：覆盖、移动和散焦。边缘消失率的定义是为了测量当前帧中从背景帧中消失的边缘像素的数量，同时排除前景中的边缘。如果边缘消失率与其时间平均值之间的差异大于反映相机环境条件的自适应阈值，则检测到篡改攻击。针对受三种篡改攻击的短视频序列和无篡改干扰器攻击的24小时视频序列评估了该算法的性能；该算法被证明可以对真实环境中所有类型的篡改攻击实现可接受的检测水平和误报率。
目前的仿真监控设备大多价格昂贵、体积庞大，为了降低成本，飞行训练都在沉浸式虚拟仿真舱中进行，学员通过头戴式显示器和数据手套与系统进行交互模拟训练，确保在首次飞行前本文对美国现行军事训练系统舱内虚拟现实仿真技术进行了研究和讨论，并给出了其主要特点。本文提出了一种通过将多个静态摄像机的信息与重叠视图组合到公共参考平面上来改进伪装对象分割的方法。以前的伪装检测工作依赖于单个摄像头，并侧重于模式识别、灰度共生矩阵（GLCM）计算、凸性屏蔽器检测以及连接组件或形态学等操作。这些方法使得实时实现的计算成本很高。所提出的工作与这些技术不同，利用了来自多个观点的附加信息。在每个单独的相机上执行背景减法，然后使用单应性将分割结果转换到公共平面上。
通过平均每个摄像机的变换视图来生成多监控摄像机视图。这种多摄像机视图用于实现对伪装对象的更好分割。作为本研究的一部分，在 Matlab 中开发了多摄像头监控系统。监视系统包括分类、质心计算、使用卡尔曼滤波器跟踪以及用矩形限制目标等过程。此外，还设计了图形用户界面，以便能够从多个摄像机、视点和运动检测方法中进行选择。 ^ 进行实验是为了测试背景扣除方法与其他两种参考模型方法的性能。还进行了测试来观察伪装条件下背景扣除所面临的挑战。其他实验将单个摄像机的跟踪与卡尔曼滤波器和多摄像机平均值的结果进行比较。还研究了所提出的方法和 GLCM 之间的计算时间。结果表明，多摄像机监视系统可以改进伪装目标的分割，并且能够比单个摄像机更一致地跟踪目标。进一步的结果表明，在某些情况下，多摄像头干扰屏蔽器系统的执行速度比 GLCM 更快。
目前的仿真监控设备大多价格昂贵、体积庞大，为了降低成本，飞行训练都在沉浸式虚拟仿真舱中进行，学员通过头戴式显示器和数据手套与系统进行交互模拟训练，确保在首次飞行前本文对美国现行军事训练系统舱内虚拟现实仿真技术进行了研究和讨论，并给出了其主要特点。本文提出了一种通过将多个静态摄像机的信息与重叠视图组合到公共参考平面上来改进伪装对象分割的方法。以前的伪装检测工作依赖于单个摄像头，并侧重于模式识别、灰度共生矩阵（GLCM）计算、凸性屏蔽器检测以及连接组件或形态学等操作。这些方法使得实时实现的计算成本很高。所提出的工作与这些技术不同，利用了来自多个观点的附加信息。在每个单独的相机上执行背景减法，然后使用单应性将分割结果转换到公共平面上。
通过平均每个摄像机的变换视图来生成多监控摄像机视图。这种多摄像机视图用于实现对伪装对象的更好分割。作为本研究的一部分，在 Matlab 中开发了多摄像头监控系统。监视系统包括分类、质心计算、使用卡尔曼滤波器跟踪以及用矩形限制目标等过程。此外，还设计了图形用户界面，以便能够从多个摄像机、视点和运动检测方法中进行选择。 ^ 进行实验是为了测试背景扣除方法与其他两种参考模型方法的性能。还进行了测试来观察伪装条件下背景扣除所面临的挑战。其他实验将单个摄像机的跟踪与卡尔曼滤波器和多摄像机平均值的结果进行比较。还研究了所提出的方法和 GLCM 之间的计算时间。结果表明，多摄像机监视系统可以改进伪装目标的分割，并且能够比单个摄像机更一致地跟踪目标。进一步的结果表明，在某些情况下，多摄像头干扰屏蔽器系统的执行速度比 GLCM 更快。
