[發明專利]一種視頻中快速運動物體偵測方法

有效

• 申請號: 201210164910.4
• 申請日: 2012-05-25
• 公開（公告）號: CN103425960B
• 公開（公告）日: 2017-04-05
• 發明（設計）人: 劉忠軒
• 申請（專利權）人: 信幀機器人技術（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 北京律遠專利代理事務所(普通合伙)11574
• 代理人: 全成哲

技術領域

本發明涉及一種視頻偵測方法，尤其是一種視頻中快速運動物體偵測方法。

背景技術

近年來，視頻監控技術越來越多地應用在安防領域，隨著監控數據量的不斷增長，使得監控人員需要花掉大量的時間對數據進行人工過濾，從中選擇有用的視頻信息，而繁復、重復的工作常常使他們力不從心。監控人員迫切需要有一種工作起來更輕松，更易于操作和管理的產品來替代原有系統。于是，智能視頻技術應運而生，進入人們的生活。

智能視頻是將計算機視覺方法引入到智能監控中。這一技術包括由視頻圖像序列自動的進行運動或靜止目標的檢測、目標分類和行為理解等方面的內容，目的是在圖像和圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠分析和理解視頻畫面中的內容。

拌線檢測技術是智能視頻分析中的重要技術，在事后視頻檢索、重要地點安全監控等應用中具有廣闊的應用場景。目前拌線檢測多基于物體跟蹤的結果進行，但當物體運動迅速時，往往丟失目標，造成漏報。

發明內容

本發明提供了一種適合于存在快速運動物體通過的視頻中快速運動物體偵測方法。

實現本發明目的的視頻中快速運動物體偵測方法，包括如下步驟：

(1)前景檢測：進行背景生成，前景檢測，形態學閉運算，濾除小面積物體；

(2)排除存在非快速運動物體幀：對幀間前景累計，將累計前景圖加權，如果超過一定閾值的面積大于本幀前景圖面積一定比例，就停止計算；

(3)快速運動物體存在檢測：將累計前景圖二值化得到二值累計前景圖，計算二值前景圖外接凸多邊形，計算凸多邊形緊致度，如果緊致度小于一定閾值，并且各前景塊大小、顏色相近，就認為是快速運動物體；

(4)快速運動物體拌線檢測：將前景圖外接凸多邊形與拌線求交，若有重疊，就輸出凸多邊形各塊為輸出目標。

本發明的視頻中快速運動物體偵測方法的有益效果如下：

本發明的視頻中快速運動物體偵測方法，能夠對快速運動物體進行跟蹤檢測，避免丟失目標，降低了漏報的幾率。

附圖說明

圖1為本發明的視頻中快速運動物體偵測方法的流程圖。

圖2為本發明的前景檢測方法的流程圖。

圖3為本發明的排除存在非快速運動物體幀方法的流程圖。

圖4為本發明的快速運動物體存在檢測方法的流程圖。

圖5為本發明的快速運動物體拌線檢測方法的流程圖。

具體實施方式

如圖1所示，本發明的視頻中快速運動物體偵測方法，包括如下步驟：

(1)前景檢測：進行背景生成，前景檢測，形態學閉運算，濾除小面積物體；

(2)排除存在非快速運動物體幀：對幀間前景累計，將累計前景圖加權，如果超過一定閾值的面積大于本幀前景圖面積一定比例，就停止計算；

(3)快速運動物體存在檢測：將累計前景圖二值化得到二值累計前景圖，計算二值前景圖外接凸多邊形，計算凸多邊形緊致度，如果緊致度小于一定閾值，并且各前景塊大小、顏色相近，就認為是快速運動物體；

(4)快速運動物體拌線檢測：將前景圖外接凸多邊形與拌線求交，若有重疊，就輸出凸多邊形各塊為輸出目標。

如圖2所示，前景檢測步驟包括：

所述背景生成，順序讀入各幀圖像；對于第N幀圖像，如果N＜ITh，則與第一幀比較，得到幀差圖像，所述幀差圖像中每個像素點值為Δ_N＝|I_N-I₁|，I_i為第i幀圖像中該像素點的(灰度)像素值；否則與第N-ITH+1幀圖像比較，得到幀差圖像，其中每個象素點值為Δ_N＝I_N-I_N-ITh+1；設置變化閾值MTh，如果所述Δ_N大于此變化閾值，則把幀差圖像D_N中此點值設為1，否則設為0；N為大于1的整數。初始化背景圖為第一幀圖像B0，對第N幀圖像，B_N＝B_N-1*α+L_N*(1-α)*(1-D_N)；

所述前景檢測，對于第N幀圖像，計算其與背景圖(灰度圖)的差的絕對值，如果某點的此值大于某閾值，就將此點視為前景點；

所述形態學閉運算，對前景點圖像作形態學閉運算，再求取連通區域，獲得前景目標；

所述濾除小面積物體，對前景目標，如果面積小于一定閾值就濾除，得到前景圖像F_N；