[發明專利]運動陰影消除方法及裝置和智能視頻分析系統

有效

• 申請號: 201210379491.6
• 申請日: 2012-09-29
• 公開（公告）號: CN103714552A
• 公開（公告）日: 2014-04-09
• 發明（設計）人: 潘華東;潘石柱;吳良健;李平生;孫莉;田建國;周洪濤;張興明;傅利泉;朱江明;吳軍;吳堅
• 申請（專利權）人: 浙江大華技術股份有限公司
• 主分類號: G06T7/20
• 分類號: G06T7/20;G06T5/00
• 代理公司: 北京同達信恒知識產權代理有限公司 11291
• 代理人: 黃志華

技術領域

本發明涉及智能視頻監控領域，尤其涉及一種運動陰影消除方法及裝置和一種智能視頻分析系統。

背景技術

智能視頻分析是利用計算機視覺技術，對輸入的視頻圖像進行處理和分析，目的是為了檢測出感興趣的運動目標，并對其進行目標分類（人、車等）、目標跟蹤和后續一系列行為判定，從而進行預警或事后查詢。智能視頻分析已廣泛應用于銀行、交通等多種監控場所。

運動目標的檢測是智能視頻分析的一個重要基礎，在實際監控場景中，由于各種燈光和日照的影響，使目標運動引起的陰影被誤檢為運動目標，降低了后續處理環節中的準確性，造成虛警。

通常情況下，智能視頻分析系統實現步驟包括：

對輸入視頻進行背景建模，輸出背景圖像。在檢測過程中，背景圖像不斷學習，更新以適應場景的變化；

背景圖像輸出后，將當前幀圖像與背景圖像進行比較，得到前景圖像。對前景圖像進行形態學濾波，標記當前幀運動目標；

對運動目標進行實時跟蹤，獲取運動目標在各幀圖像中的坐標位置和狀態；

根據運動目標的信息進行目標分類，歸屬人、車等；

根據運動目標的跟蹤和分類等信息，對其行為進行分析判斷。

智能視頻分析系統實現的具體流程圖如圖1所示。

目前已有關于陰影的檢測與消除的技術，比如利用圖像的色度信息進行陰影的檢測、基于模型的方法等，但是均存在一些不足：

利用圖像的色度信息進行陰影的檢測，對于目標與陰影顏色相近時無法進行有效處理；同時需要輸入三個通道圖像數據，方法實現需要占用較多內存空間；

基于模型的方法，計算復雜，不適合實時監控系統；

圖像清晰度、光線變化和對比度均會對陰影檢測產生影響，現有方面沒有全面考慮場景信息。

發明內容

本發明公開了一種運動陰影消除方法及裝置，用以消除智能視頻分析中前景圖像中運動目標的陰影，提高智能視頻分析的準確性。

本發明實施例提供的一種運動陰影消除方法，包括：

根據當前幀圖像特征，判斷當前幀圖像的場景類型；

根據所述場景類型，確定當前幀圖像的陰影方向；

根據所述場景類型和所述當前幀圖像的陰影方向，確定并標注當前幀圖像運動目標區域的陰影部分；

根據所述場景類型，消除所述陰影部分，從前景圖像中提取消除陰影后的運動目標。

本發明實施例提供的一種運動陰影消除裝置，包括：

場景類型判斷單元，用于根據當前幀圖像特征，判斷當前幀圖像的場景類型；

當前幀圖像的陰影方向確定單元，根據所述場景類型，確定當前幀圖像的陰影方向；

陰影部分檢測單元，用于根據所述場景類型和所述當前幀圖像的陰影方向，確定并標注當前幀圖像運動目標區域的陰影部分；

陰影部分消除單元，用于根據所述場景類型，消除所述陰影部分，從前景圖像中提取消除陰影后的運動目標。

本發明實施例提供的一種智能視頻分析系統，包括上述運動陰影消除裝置。

本發明實施例提供的運動陰影消除方法及裝置和一種智能視頻分析系統，應用在常用的背景建模進和運動目標檢測的基礎上，可有效從前景圖像中去除陰影部分，提取出感興趣的運動目標，提高后續處理和分析的準確性。

附圖說明

圖1為現有智能視頻分析流程示意圖；

圖2為本發明實施例提供的一種運動陰影消除方法流程示意圖；

圖3為本發明實施例中所述當前幀圖像場景類型判斷方法流程示意圖；

圖4為本發明實施例中所述確定當前幀圖像的陰影方向的方法流程示意圖；

圖5為本發明實施例中所述確定運動目標的陰影方向的方法流程示意圖；

圖6為本發明實施例中所述陰影部分的檢測流程示意圖；

圖7為本發明實施例中當當前幀圖像的場景類型為第二或第四場景類型時所述陰影部分的切割流程示意圖；

圖8為本發明實施例提供的一種運動陰影消除裝置的結構示意圖。

具體實施方式

本發明提供了一種運動陰影消除方法及裝置和一種智能視頻分析系統，用以消除智能視頻分析中前景圖像中運動目標的陰影，提高智能視頻分析的準確性。

通常情況下，智能視頻分析系統在獲取運動目標前，實現步驟包括：

對輸入視頻進行背景建模，輸出背景圖像。在檢測過程中，背景圖像不斷學習，更新以適應場景的變化；