[發明專利]運動目標檢測方法及系統

有效

• 申請號: 200910077433.6
• 申請日: 2009-02-11
• 公開（公告）號: CN101739550A
• 公開（公告）日: 2010-06-16
• 發明（設計）人: 曾建平;王正
• 申請（專利權）人: 北京智安邦科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/60;G06T7/20
• 代理公司: 北京乾誠五洲知識產權代理有限責任公司 11042
• 代理人: 付曉青;楊玉榮

1.一種運動目標檢測方法，其特征在于，所述運動目標檢測方法包括如下步驟：

(1)獲取視頻，獲取視頻內容以得到場景圖像并建立背景模型；

(2)預處理圖像，消除場景圖像對背景模型的影響；

(3)標記區域，根據背景模型對場景圖像進行前景分割，并標記出連通區域；

(4)維護狀態，判定運動目標檢測系統當前所處的狀態，做出處理及做異常檢測，包括狀態判定和異常檢測；

其中，所述狀態判定，是判定運動目標檢測系統當前所處的狀態，做出處理，具體如下：當場景穩定時間超過第一閾值，系統由初始化狀態進入工作狀態；當場景改變時間超過第二閾值，系統由工作狀態進入初始化狀態；

所述異常檢測，是在視頻信號干擾嚴重，以及有人為的遮擋相機的情況時執行，具體如下：根據兩次背景的邊緣匹配值及背景初始化成功的最短時間判斷，若當前幀的背景與背景模型的邊緣相匹配的數值小于第三閾值或背景初始化成功的最短時間超過第四閾值，則認為是異常現象；

(5)增強區域，使用陰影檢測、高亮檢測和樹濾波，剔除陰影、高亮和樹葉擺動的虛假區域；

所述陰影檢測，針對每個連通區域，分別計算該連通區域內的像素值的均值，并將該均值作為閾值，判定該區域的陰影區域，然后將陰影區域濾除，若像素值小于所述閾值，則判定為陰影；

所述高亮檢測，檢測圖像是否處于高亮狀態，若是，則進行亮度補償，亮度補償使得圖像的像素值的均值為128；

所述樹濾波，檢測圖像中的擺動樹葉和擺動樹葉陰影，并將其從前景圖像中濾除；其中：

檢測擺動樹葉是根據以下兩個特征之一判定實現的：(1)運動軌跡跟蹤，當運動軌跡點中目標對應區域屬于運動區域面積的部分小于運動區域面積的第五閾值時，則認為該目標是擺動樹葉；(2)質心運動的振幅，當相鄰軌跡點中目標質心的位移變化超過目標寬度的第六閾值時，則認為該目標是擺動樹葉；

檢測擺動樹葉陰影的方法是：分別統計膨脹操作前后該連通區域內膨脹操作前后像素值為“1”的點的個數，并計算它們的比值，若該比值小于第七閾值，則認為該區域是擺動樹葉陰影的區域；和

(6)分裂與合并區域，使用背景模型提供的約束以及人和車模型的先驗知識對區域進行合并和分裂處理，以解決目標過分割和目標相互遮擋問題。?

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預處理圖像包括：濾波處理和全局運動補償；其中，

所述濾波處理包括：對圖像進行噪聲過濾處理、圖像平滑處理；

所述全局運動補償，是補償由于相機輕微擺動而引起的圖像全局運動，在全局運動補償中，運動模型包括平移、旋轉、變焦；

通過下列公式計算前景所在的矩形區域周圍正負5個像素的區域亮度差IDS，得到全局運動補償中圖像平移的距離Δx、Δy，公式如下：

其中，s_x表示區域起點x坐標，s_y表示區域起點y坐標，I_(x，y)(t)表示當前幀圖像灰度，I_(x，y)(t-1)表示上一幀圖像灰度；

同理計算其它四個區域的Δx、Δy，最后求出Δx、Δy的平均值；

將圖像按照Δx、Δy的平均值進行平移得到補償后的圖像。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述標記區域包括如下步驟：

前景分割，基于背景模型對場景圖像進行分割，以得到前景的二值圖像；

形態學處理，使用數學形態學的方法處理所述的二值圖像，以去除面積較小的虛假區域，并填充面積較大的區域；以及

連通區域標記，用連通域的方法標記同一場景中的不同區域，以區別不同的目標區域。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述分裂與合并區域是基于所述增強區域的處理過程，判定相鄰兩區域是否是同一目標區域；若屬于同一目標區域，則將這兩個區域合并；否則，將其分裂；其中，相鄰兩區域是指區域邊緣距離小于第八閾值的區域。