[發(fā)明專利]一種適用于監(jiān)控視頻前/背景分離的前景檢測(cè)方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201210513023.3 | 申請(qǐng)日: | 2012-11-30 |
| 公開(公告)號(hào): | CN103034997B | 公開(公告)日: | 2017-04-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 鄭連松 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 北京博創(chuàng)天盛科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06T7/194 | 分類號(hào): | G06T7/194;H04N7/18 |
| 代理公司: | 杭州千克知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司33246 | 代理人: | 黎雙華 |
| 地址: | 102206 北京*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 適用于 監(jiān)控 視頻 背景 分離 前景 檢測(cè) 方法 | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于視頻分析與處理技術(shù)領(lǐng)域,主要涉及對(duì)監(jiān)控視頻的分析,具體的說是一種從監(jiān)控視頻的單帖畫面中檢測(cè)前景物件的方法。
背景技術(shù)
隨著數(shù)碼攝像技術(shù)的不斷發(fā)展,視頻監(jiān)控作為一種安全防范手段被普遍且廣泛的應(yīng)用于日常及專業(yè)刑偵等領(lǐng)域。視頻監(jiān)控為安全防范等方面帶來(lái)不可替代的保障的同時(shí),現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)過于簡(jiǎn)單,不便于查看視頻查看等不足亦漸漸體現(xiàn)出來(lái)。
采用現(xiàn)在常見的監(jiān)控系統(tǒng),當(dāng)需要查看監(jiān)控視頻時(shí),必須人工完整查看整個(gè)視頻,而現(xiàn)實(shí)中,一般單位所布置的攝像監(jiān)控區(qū)域里,大部分時(shí)間里是無(wú)人經(jīng)過的,至于突發(fā)事件的發(fā)生與每天24小時(shí)的全天候錄像相比,更是極其短暫。查看監(jiān)控視頻時(shí),其實(shí)大部分時(shí)間都是在觀看靜態(tài)背影畫面,雖然現(xiàn)有監(jiān)控系統(tǒng)都提供有快進(jìn)查看的功能。但仍然會(huì)消耗查看人員的大量時(shí)間,而且快進(jìn)是一種跳偵播放方式,快進(jìn)查看視頻,還存在錯(cuò)過重要畫面的可能。對(duì)監(jiān)控視頻進(jìn)行處理,從全天候監(jiān)控視頻中分離人物等移動(dòng)對(duì)象以供查看,成為用戶較為普遍一種需求。
在監(jiān)控視頻處理方面,基于高斯混合模型的視頻前、背景分離技術(shù)已日趨成熟,該技術(shù)假設(shè)視頻畫面中各像素的像素值符合高斯分布,通過組合多個(gè)高斯分布的方式建立視頻的高斯混合模型,并在此基礎(chǔ)上,取最能表達(dá)背景的一個(gè)或幾個(gè)分布,建立視頻的背景模型。然后將視頻畫面與背景模型做對(duì)比,以確定其中的前景像素,最后將其從背景中分離出來(lái)。但是,目前比較成熟的背景分離方法對(duì)監(jiān)控視頻中因監(jiān)控場(chǎng)景的光線變化引起的變動(dòng)像素、及前景物件的陰影所對(duì)應(yīng)的像素不具有識(shí)別能力,容易造成前景物件的誤判,或者前景邊界失真等問題。
近年,領(lǐng)域內(nèi)有提出一些從改進(jìn)高斯建模方法的角度來(lái)解決上述問題的思路,雖然有一定的效果,但對(duì)光影影響的處理上仍有不足,對(duì)前、背景分離的正確率及分離出來(lái)的前景畫面的效果都有著較大影響。對(duì)其進(jìn)行改進(jìn),以提高動(dòng)態(tài)對(duì)象識(shí)別的準(zhǔn)確率,是很必要的。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是針對(duì)上述技術(shù)現(xiàn)狀,提供一種適于用于監(jiān)控視頻前/背景分離的前景檢測(cè)方法,以較為有效的解決因光影影響而導(dǎo)致的前景誤判和前景邊界失真等問題。
為實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是:一種適用于監(jiān)控視頻前/背景分離的前景檢測(cè)方法,該方法以已經(jīng)獲得監(jiān)控視頻的背景模型為前題,具體包括:
基于像素的分類步驟:針對(duì)被檢樣本,根據(jù)其各像素點(diǎn)與背景模型之間的色度坐標(biāo)差異的大小及亮度增益的大小,初步篩選出代表前景的像素;
基于區(qū)域的分類步驟:對(duì)初步篩選出的代表前景的像素,根據(jù)亮度增益進(jìn)行區(qū)域劃分,將亮度增益值相近的的相鄰像素劃為一個(gè)區(qū)域,根據(jù)區(qū)域內(nèi)各像素亮度增益值的平均值的大小,排除代表陰影的區(qū)域,將其它區(qū)域的像素統(tǒng)一判斷為代表前景的像素。
上述檢測(cè)方法,可具體分步描述為:
(1)針對(duì)被檢樣本,逐一像素分別計(jì)算各像素點(diǎn)的色度坐標(biāo)ro、go、bo與該像素點(diǎn)在背景模型中的色度坐標(biāo)rb、gb、bb的差值dr=|ro-rb|、dg=|go-gb|、db=|bo-bb|,以及亮度I的增益值gain=(Io-Ib)/Ib,排除滿足式(1)所述條件的像素,記錄不滿足式(1)所述條件的像素作為初步的前景像素;
dr<yr,dg<yg,db<yb,|gain|<ygain (1)
式中,yr、yg、yb、ygain為闕值;
(2)對(duì)步驟(1)記錄的像素點(diǎn)根據(jù)各像素的亮度增益值gain進(jìn)行分區(qū),將gain值相近的相鄰像素點(diǎn)分為一個(gè)區(qū)域,計(jì)算各區(qū)域內(nèi)各像素點(diǎn)色度坐標(biāo)的r分量和g分量的平均值和和背景模型中對(duì)應(yīng)該區(qū)域的色度坐標(biāo)的r分量和g分量的平均值和以及gain值的平均值,排除滿足式(2)所述條件的像素點(diǎn),將不滿足式(2)所述條件的像素點(diǎn),則記錄該像素,并判定當(dāng)前影格包含前景物件;
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