[發明專利]動態背景下的運動目標檢測方法及系統無效
| 申請號: | 201010582856.6 | 申請日: | 2010-12-07 |
| 公開(公告)號: | CN101996410A | 公開(公告)日: | 2011-03-30 |
| 發明(設計)人: | 劉渭濱;戶磊;邱亞欽;崇信毅;邢薇薇;李波 | 申請(專利權)人: | 北京交通大學 |
| 主分類號: | G06T7/20 | 分類號: | G06T7/20 |
| 代理公司: | 北京市商泰律師事務所 11255 | 代理人: | 毛燕生 |
| 地址: | 100044 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 動態 背景 運動 目標 檢測 方法 系統 | ||
技術領域
本發明涉及計算機視覺、模式識別、視頻編碼、基于內容的檢索等的交叉領域,尤其涉及一種動態背景下的運動目標檢測方法及系統。
背景技術
運動目標檢測在視頻監控、虛擬現實、機器人導航、軍事瞄準、電視編輯、醫學圖像分析等許多領域都有了廣泛的應用,因此具有重要的使用價值和廣闊的發展前景。例如運動目標檢測在以下幾方面就有非常重要的應用:
第一、智能視頻監控領域。隨著經濟和社會的發展,智能視頻監控系統不僅應用于政府、軍隊、銀行、電力等傳統的對安全要求高的場合,而且也開始服務于人們的日常生活安全,如小區、商場、學校、停車場等。這些系統利用計算機視覺和視頻處理技術自動分析攝像頭采集的圖像序列,實時對場景中的目標進行定位、跟蹤、分析以判斷目標是否對安全造成威脅。而這些對目標的運動分析,行為理解等諸多后續處理都依賴于運動目標檢測的結果。
第二、智能交通領域。在交通系統中,運動目標檢測有廣泛的應用,主要包括電子警察、車流量檢測、車輛超速檢測、卡口車輛統計、車輛異常行為檢測等,智能交通最終需要的得到的是車牌號、車的數量、車的顏色和車型等車輛信息,但是要獲得這些重要信息首先需要一個車輛觸發和車輛檢測的過程,即需要對運動的車輛進行檢測,檢測的結果提供給后續應用進行處理。所以,運動目標檢測的結果是否優良直接影響后續對車輛的高級分析,也是提高整個系統性能的重要環節。
第三、電視電影編輯領域。現代電視電影節目編輯技術發展日新月異,我們看到的很多精彩的畫面都是電腦合成的結果,例如,電視臺新聞節目中的主持人和變化的背景的合成,電影中分開拍攝的場景合成令人稱贊的畫面,3D電影立體電影中畫面的分層等,電視電影編輯過程,當需要將一幅場景中拍攝的人提取出來與其他場景進行合成時,就需要運動目標的檢測。
此外,運動目標檢測還應用在人機交互,運動分析,視頻傳輸等方面。除了上述民用方面的應用之外,運動目標檢測技術在軍事領域,特別是制導和導航方面也有廣泛的應用。
視頻中的運動目標檢測是必須解決的基本問題之一,同時也是視頻領域許多高級應用的基礎,如目標跟蹤、識別、內容分析與行為理解、基于對象的壓縮等。
由于各種視頻應用的場合不盡相同,運動目標所處的環境和背景千變萬化,這對運動目標檢測算法的適應性和穩健性提出了更高的要求。所以,復雜條件(或背景)下的運動目標檢測一直是視頻圖像處理和理解領域研究的難點和熱點,也日益成為視頻圖像處理系統實用性和可靠性的一大障礙。復雜的環境在運動目標檢測中表現在:動態背景(樹木擺動,水面波動,前景遮擋背景等)、光照變化、攝像機抖動、噪聲等,這些現象在現實場景中經常出現,并且發生的頻率和程度也不盡相同,所以,現實給運動目標檢測算法的設計提出了更高的要求,針對復雜環境下運動目標檢測的研究也非常重要和必要。
但是,傳統的幀差分法、簡單的背景減除的方法在檢測運動目標時很難適應背景的變化。
發明內容
本發明的目的在于提供一種動態背景下的運動目標檢測方法及系統,基于本發明,以更好的處理動態背景下的運動目標的檢測。
一方面,本發明一種動態背景下的運動目標檢測方法包括:分割步驟,確定背景圖像和當前幀圖像,獲取與所述具有第一分辨率的背景圖像原圖對應的第二分辨率的圖像,以及與所述具有第一分辨率的當前幀圖像原圖對應的第二分辨率的圖像;分別對所述背景圖像和當前幀圖像的第二分辨率圖像進行區域分割,并求出多個子區域直方圖;所述第一分辨率大于第二分辨率;第一檢測步驟,第二分辨率下,基于背景圖像的多個子區域直方圖獲取背景模型;基于當前幀圖像的多個子區域直方圖與所述背景模型,檢測可能存在運動目標的區域;第二檢測步驟,第一分辨率下,確定所述可能存在運動目標的區域在所述當前幀圖像中所對應的區域;基于自適應高斯混合模型檢測運動目標,重新確定所述運動目標所對應的區域;修正步驟,判斷所述運動目標所對應的區域與所述可能存在運動目標的區域是否相同;若否,則基于無限脈沖響應濾波器法更新建立的背景模型,然后返回執行第二檢測步驟;若是,則執行前景檢測步驟;前景檢測步驟,基于所述修正的背景模型,確定當前幀的前景點與背景點,進而完成自適應混合高斯模型下的目標檢測。
上述運動目標檢測方法中,優選所述分割步驟中,還包括:直方圖修正步驟,判斷所述背景圖像的多個子區域直方圖和當前幀圖像的多個子區域直方圖是否受邊界效應的影響,若受到影響,則采用線性插值法對子區域直方圖進行修正。
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