[發(fā)明專利]一種基于有限狀態(tài)機(jī)的遺留物檢測方法

有效

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• 申請日: 2013-05-19
• 公開（公告）號: CN103226712A
• 公開（公告）日: 2013-07-31
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 廖峰
• 申請（專利權(quán)）人: 南京新方向智能技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 朱小兵

1.?一種基于有限狀態(tài)機(jī)的遺留物檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：建立視頻圖像的高斯混合背景模型，根據(jù)不同學(xué)習(xí)速率分別建立短時背景模型和長時背景模型；?

步驟2：實(shí)時采集視頻流，對于采集到的每一幀視頻圖像，依次進(jìn)行以下處理：

201，根據(jù)步驟1建立的短時背景模型、長時背景模型分別提取該幀視頻圖像的前景圖像，對于該幀視頻圖像中的每個像素進(jìn)行分類，如果像素屬于前景，則將其記為1，否則記為0，得到每個像素分別對應(yīng)于長時背景模型和短時背景模型的二元分類結(jié)果（X,Y），作為有限狀態(tài)機(jī)的輸入字母表；其中X為像素在長時背景模型中的分類結(jié)果，Y為像素在短時背景模型中的分類結(jié)果，X=0或1，Y=0或1；

202，為每個像素建立一個有限狀態(tài)機(jī)（I，Q，Z，δ，ω），將每個像素分別在長時背景模型和短時背景模型的二元分類結(jié)果作為有限狀態(tài)機(jī)的輸入I={（0,0）,（0,1）,（1,0）,（1,1）}，根據(jù)有限狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)集Q及其狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)δ得到每個像素當(dāng)前幀對應(yīng)的狀態(tài)，Z={0,1，...，|Q|}是輸出字母表，ω={0,1}是輸出函數(shù)；

203，將每個像素當(dāng)前幀對應(yīng)狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)號作為輸出字母表進(jìn)行分類映射：Z->ω，分類結(jié)果形成二值圖像，對應(yīng)這個圖像值為1的像素屬于遺留物；?

步驟3:對步驟2得到的二值圖像進(jìn)行聯(lián)通區(qū)域分析，使用區(qū)域生長法得到遺留物的形狀和輪廓，計(jì)算出包圍遺留物的矩形盒；

步驟4：循環(huán)執(zhí)行步驟2-3，對得到的遺留物矩形盒計(jì)時，當(dāng)達(dá)到門限時即檢測出遺留物并報(bào)警。

2.?根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于有限狀態(tài)機(jī)的遺留物檢測方法，其特征在于，所述有限狀態(tài)機(jī)由輸入字母表、狀態(tài)集、輸出字母表、狀態(tài)轉(zhuǎn)移函數(shù)和輸出函數(shù)構(gòu)成，具體如下：

輸入字母表：是長時背景模型和短時背景模型對像素分類結(jié)果構(gòu)成的集{（0,0），（0,1），（1,0）（1,1）}，其中0表示背景，1表示前景；

狀態(tài)集及其轉(zhuǎn)移函數(shù)具體如下：

狀態(tài)0-像素是背景；當(dāng)輸入是（0,0）時，狀態(tài)保持不變；當(dāng)輸入是（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)1；當(dāng)輸入是（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)3；當(dāng)輸入是（1,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)7；

狀態(tài)1-像素是運(yùn)動物體，當(dāng)輸入是（0,0）時，返回狀態(tài)0；當(dāng)輸入是（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)8；當(dāng)輸入為（1,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)2；當(dāng)輸入為（1,1）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)2-像素屬于一個物體，已經(jīng)被短時背景模型吸收，還沒被長時背景模型吸收，這個物體當(dāng)前是短暫靜止；當(dāng)輸入為（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4；當(dāng)輸入為（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)3；當(dāng)輸入為（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入為（1,0）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)3-像素是剛被短暫靜止的物體遮擋過的背景；當(dāng)輸入是（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)0，將確定這是場景背景；當(dāng)輸入是（1,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)2，說明像素是物體；當(dāng)輸入是（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（0,1）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)4-像素被兩個背景模型吸收，是長時靜止的物體；當(dāng)輸入是（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)5；當(dāng)輸入是（1,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)10；當(dāng)輸入是（0,0）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)5-不可區(qū)分，混沌狀態(tài)；當(dāng)輸入為（1,1）時，狀態(tài)保持不變；當(dāng)輸入為（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4；當(dāng)輸入為（1,0）或（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；

狀態(tài)6-定義一個使能函數(shù)f：通過記住這個像素最近未被物體遮擋時的像素值，與當(dāng)前像素值比較，具體是將RGB空間的差值平方和后再開平方，得到像素值差值，差值在20以內(nèi)的認(rèn)為是背景，f值為1，反之是前景，f值為0；在輸入相同的情況下，不同的使能函數(shù)值轉(zhuǎn)移到不同狀態(tài)；當(dāng)輸入為（0,1）且f=0時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)10；當(dāng)輸入為（0,1）且f=1時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)3；當(dāng)輸入為（1,0）且f=0時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)9；當(dāng)輸入為（1,0）且f=1時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)7；當(dāng)輸入為（0,0）且f=0時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4；當(dāng)輸入為（0,0）且f=1時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)0；其它輸入狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)7-短時模型區(qū)分為背景，長時模型區(qū)分為前景，經(jīng)驗(yàn)證為場景的背景像素；當(dāng)輸入是（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)0，將確定這是場景背景；當(dāng)輸入是（0,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)8；當(dāng)輸入是（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（1,?0）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)8-長時靜止物體被拿開時，像素是場景背景像素；當(dāng)輸入是（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4，說明遺留物遮擋了另一遺留物；當(dāng)輸入為（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（1,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)7；當(dāng)輸入是（0,?1）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)9-像素是一個短時靜止物體遮擋一個長時靜止物體；當(dāng)輸入為（0,0）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4，說明短時靜止物體被移開，長時靜止物體又被顯示出來；當(dāng)輸入為（0,1）或（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（1,0）時，狀態(tài)保持不變；

狀態(tài)10-像素是短時靜止物體遮擋一個長時靜止物體后，拿開短時靜止物體，像素當(dāng)前是長時靜止物體；當(dāng)下一個輸入是（0,0）時轉(zhuǎn)移至狀態(tài)4，將確定這是遺留物；當(dāng)輸入為（1,0）或（1,1）時，轉(zhuǎn)移至狀態(tài)6；當(dāng)輸入是（0,?1）時，狀態(tài)保持不變；

輸出字母表Z為{0,1，...，N}，即狀態(tài)機(jī)的狀態(tài)值，N為狀態(tài)集中的狀態(tài)個數(shù)；

輸出函數(shù)將Z映射為{0,1}，其中{4}映射為{1}，Z中其余值映射為{0}；

將每幀像素狀態(tài)機(jī)輸出得到的二值圖像，作為遺留物檢測的依據(jù)。