模式识别图像处理

Question

我正在做一个关于自动电源管理的项目。我的想法是使用网络摄像头拍摄常规图像的图像，并查明房间是空的还是填满。

现在我的想法是第一张图像将是一个空房间，并且会有一个软件将连续图像与此作为基础进行比较并推断房间是否为空。

我认为模式识别很合适。该软件将匹配两个图像的模式（可能转换为二进制阈值图像，它正是我的想法）并相应地进行检测。

首先请告诉我它是否正确（如模式识别中的正确步骤）。其次，我想知道如何开始这个

Answer 1

如果您只是想知道某人是否在房间内（即不试图计算人数），您可以通过比较帧图片来查看是否有重要的更改，see this question可以帮助您入门的许多库。

一般情况下，如果房间里有人带有PIR传感器（也就是运动检测传感器），你可以从e-bay（不到10美元）或本地电子中获得一个 存储和微控制器，如Arduino和here is a tutorial，如果你想使用这种方法。

Answer 2

运动检测算法的实际实现存在两个主要问题：

• 相机移动（通常不可能将相机移动与物体移动区分开来）

• 压缩文物（很难判断某些东西是否已移动或只是一种噪音）

由于在您的情况下只存在第二个问题，我建议在本文中介绍统计解决方案（＆＃34;在小波压缩视频中移动物体检测＆＃34;，Toreyin等，Elsevier）：

http://yoksis.bilkent.edu.tr/doi_getpdf/articles/10.1016-j.image.2004.12.002.pdf

我已经实现了这个解决方案，即使在非常嘈杂的视频上也能很好地工作，如果相机静止不动的话。您甚至可以在不使用小波变换的情况下实现此范例，并仅在原始图像像素上应用此解决方案。