[發明專利]基于嵌入式系統的遺留物和遺失物實時檢測方法

有效

• 申請號: 201310745099.3
• 申請日: 2013-12-30
• 公開（公告）號: CN103714325B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發明（設計）人: 胡斌;王飛躍;熊剛;李逸岳;陳鵬;蔣劍;田秋常
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所;東莞中國科學院云計算產業技術創新與育成中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司11021
• 代理人: 宋焰琴

1.一種遺留物和遺失物檢測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：

步驟1、獲取視頻數據；

步驟2、基于長短周期混合高斯模型學習視頻數據每一待檢測圖像中的背景，提取其目標前景，即可疑靜止目標物區域，并得到目標前景二值圖；

步驟3、根據所述目標前景二值圖對于所述可疑靜止目標物區域的存留時間進行累積計時，在預設報警時間內，若存留時間T(x,y)超過一預定閾值Th_max，則觸發報警，并把可疑靜止目標物的大小尺寸和具體位置信息在原圖像中標示出來，并輸出顯示；

步驟4、通過分析所述可疑靜止目標物區域的邊緣抖動情況確定該區域是否包含檢測目標，最終得到目標矩形區域；

步驟5、對包含有檢測目標的目標矩形區域進行遺留物和遺失物的區分，并進行報警。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟2進一步包括以下步驟：

步驟21、利用混合高斯模型進行背景建模，建立兩個不同更新學習率的混合高斯背景模型：長周期背景模型M_L和短周期背景模型M_S；

步驟22、利用混合高斯背景模型分別提取當前幀的前景圖，得到長短周期兩個背景模型的前景二值圖F_L和F_S，根據前景二值圖F_L和F_S，檢測得到可疑靜止目標物；

步驟23、對于得到的目標前景二值圖進行中值濾波及形態學處理；

步驟24、對當前的目標物前景二值圖尋找連通域并進行標識。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，前景二值圖F_L的獲取具體為：用圖像幀的UV兩個色度分量來更新長周期高斯背景模型M_L，同時獲取前景圖像，然后通過設定合適閾值進行二值化，將二值化結果存放在與當前幀相同大小的矩陣F_L中，即得到前景二值圖F_L：

其中，U_n-1表示前一幀的圖像U色度分量，U_b表示U色度分量高斯背景，V_n表示當前幀的圖像V色度分量，V_b表示V色度分量高斯背景，T_UV表示設定閾值。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，前景二值圖F_S的獲取具體為：針對短周期混合高斯背景的運動物體檢測，輸入圖像幀的亮度信息Y來更新短周期高斯背景模型M_S，利用亮度信息檢測得到前景二值圖F_S：

其中，Y_n表示圖像的亮度信息，Y_b表示Y分量的高斯背景，T_Y表示預定閾值。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述步驟22中，根據前景二值圖F_L和F_S，檢測得到可疑靜止目標物表示為：

其中，1表示檢測結果為可疑靜止目標物，0表示檢測結果非可疑靜止目標物。