基于群智感知的街景变化检测方法

移动群智感知数据包含的图像和时空情境信息可用于检测街景图像变化,但是群智感知数据通常是低质和不规范的。为了准确检测街景发生的变化,主要解决由拍摄视角差异引起的数据低质问题。首先,针对大视差问题采用图像配准方法初步对齐图像并提取出配准特征点;然后,基于配准特征点分布从图像中提取感兴趣区域;随后,针对差值图像的误检内容,提出基于面积和多特征点的筛选法去除误检区域;最后,结合边缘检测和超像素分割算法提取完整的变化对象。与MDFNet方法进行比较,实验结果显示：当街景发生变化时,该方法的F1-measure值为55.8%,增长6%,错误率为10.8%,降低24%;当街景无变化时,该方法的错误率为2.8%,下降28%。