[發明專利]一種靜態前景檢測和跟蹤方法

無效

• 申請號: 201010601984.0
• 申請日: 2010-12-23
• 公開（公告）號: CN102034240A
• 公開（公告）日: 2011-04-27
• 發明（設計）人: 明安龍;馬華東;向梅
• 申請（專利權）人: 北京郵電大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/20
• 代理公司: 北京中恒高博知識產權代理有限公司 11249
• 代理人: 夏晏平

技術領域

本發明涉及一種靜態前景檢測和跟蹤方法，屬于圖像處理領域和計算機視覺領域。

背景技術

1、關于靜態前景檢測相關技術

所謂前景檢測，就是將目標物體對應的區域從圖像序列中提取出來，針對具體的交通監控來說，就是將場景中的行人和車輛等從監控圖像序列中分離出來。目前前景檢測算法大體上可以分為三類：（1）背景差分法，（2）時間差分法，（3）光流法。從實時監控的角度出發，一般采用背景差分方法來提取前景。

運動前景檢測的一般方法是先對背景圖像進行建模，通過背景差分方法得到前景圖像，然后去除掉前景圖像中的背景擾動和陰影，就能較準確地提取出前景目標來。再通過對前景物體進行基于BLOB塊的跟蹤，得到前景的運動信息，從而判斷前景物體是否是運動物體（Stauffer,?C;?Grimson,?W.?E.?L.??“Adaptive?background?mixture?models?for?real-time?tracking,”?Proc.?of?CVPR?1999,?vol.?2,?pp.2246-2252.）。這種方法也可以用于靜態前景檢測，但是該方法對于光線噪聲的抗干擾能力不強，而且靜態前景會隨著背景模型的更新而被更新到背景中去，不能被穩定地檢測出來，此外當目標物體發生遮擋時，該方法的檢測準確率大大降低。???

Porikli（Porikli,?F.;?Ivanov,?Y.;?Haga,?T.?“Robust?Abandoned?Object?Detection?Using?Dual?Foregrounds”,?Journal?on?Advances?in?Signal?Processing,?art.30,?11?pp.,?2008.）提出了利用雙背景模型的方法，該方法基于不同幀率的背景差分分別對圖像幀進行前景提取，這兩種背景差分方法都是基于混合高斯模型，把其中一個模型用于短檢測模型，即每幀更新，另一個模型用于長檢測模型，即每n幀更新一次，短背景模型更新快，場景的改變能更快地反映在背景模型中，而長背景模型，以一個較低的學習率來適應場景的變化，因此將由兩個背景模型得到的前景掩碼進行對比，若某個前景在長前景掩碼中存在，而在短前景掩碼中不存在，則該物體可能為靜態前景物體。雙背景模型能夠利用長背景模型，減慢更新率，從而在一定程度上解決靜態前景容易融入到背景模型中去的問題，而利用短背景模型，又能實現背景的實時更新，但是長背景模型的更新慢這個特點決定了該模型會引入大量光線噪聲，從而導致誤檢測率升高。

Liao,H-H（Liao,?H-H.;?Chang,?J-Y.;?Chen,?L-G.”A?localized?Approach?to?abandoned?luggage?detection?with?Foreground-Mask?sampling”,?Proc.?of?AVSS?2008,?pp.?132-139.）提出基于前景掩碼采樣的方法，即在背景差分的基礎上得到前景圖像序列，然后對前景圖像序列進行采樣，對采樣來的每6個樣本的二值化前景掩碼圖進行相與，利用相與的結果來決定前景掩碼S中像素點的值，S上的每一個點，若為白色的點（值為1），則表明該點在過去的30秒鐘內一直存在，并且很有可能是靜態物體。該方法利用靜態物體一直存在于前景中的特點，對前景掩碼圖像進行采樣，并通過對采樣的圖像進行統計來分析圖像中某一點是否屬于靜態前景。其實質是利用了靜態前景的位置特征不變這一特點。這種方法能在很大程度上檢測出靜態前景，但這個方法的不足之處于，它沒有解決如何才能讓靜態前景不會隨著時間的變化融入到背景圖像中去從而得到穩定的而且噪聲小的前景圖像的問題。

發明內容

本發明提供了一種背景模型非實時更新的技術，解決靜態前景容易更新到背景模型中的問題。此外，還提供了一種基于靜態前景的位置特征和光線噪聲隨機分布特點的靜態前景提取方法；具有穩定檢測出靜態前景、最大程度地消除光線噪聲并從有前景中判斷出靜態前景的優勢。

本發明技術方案是：

一種靜態前景檢測和跟蹤方法，其方法步驟如下：

①實時數據流的接收；②背景模型的建立；③前景檢測；④目標跟蹤；⑤事件判定；⑥圖像保存。

所述的實時數據流的接收，是通過高清網絡攝像機采集監控現場的實時流數據；數據流經過網絡傳輸到達本地計算機；本地計算機利用libvlc接口函數實現對數據流的解碼、復用；最后將數據流變成可操作的圖像數據類型。