[發明專利]一種基于深度信息的運動檢測方法無效

申請號：	201410253317.6	申請日：	2014-06-09
公開（公告）號：	CN103996199A	公開（公告）日：	2014-08-20
發明（設計）人：	劉宏;王燦;馬里千	申請（專利權）人：	北京大學深圳研究生院
主分類號：	G06T7/00	分類號：	G06T7/00;G06T7/20
代理公司：	北京君尚知識產權代理事務所(普通合伙) 11200	代理人：	余長江
地址：	518055 廣東省深***	國省代碼：	廣東;44
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摘要：
搜索關鍵詞：	一種基于深度信息運動檢測方法
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【說明書】：

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，特別是一種基于深度信息的運動檢測方法。

背景技術

視頻序列的運動檢測一直是計算機視覺領域的一個重要研究課題，是目標跟蹤、行為分析等后續處理的基礎，在智能機器人、智能視頻監控、軍事偵察等諸多領域有著重要的應用價值。運動檢測是指計算機將攝像頭采集得到的視頻圖像序列按照一定的算法進行計算和比較，判斷是否有運動目標進入到監控場景中，并將其提取出來的一類方法。然而，由于背景圖像的動態變化，如天氣、光照、影子及混亂干擾等的影響，使得運動檢測成為一項相當困難的工作。

目前采用RGB信息進行運動檢測的方法主要有：背景減除法、時間差分法、光流法等。背景減除法采用合適的算法對背景建立模型，然后對當前幀圖像和背景模型進行比較，提取出運動目標。時間差分方法是在連續的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的時間差分并且閾值化來提取出圖像中的運動區域。基于光流方法的運動檢測采用了運動目標隨時間變化的光流特性來提取和跟蹤運動目標。

隨著深度攝像頭的出現，如何利用深度信息進行運動檢測也已成為人們研究的熱點，目前主要有結合深度和RGB信息進行運動檢測和單獨采用深度信息進行運動檢測兩類方法。結合深度和RGB信息進行運動檢測的方法不僅需要深度攝像頭，還需要與深度攝像頭統一標定的RGB攝像頭，而且往往計算量較大，這些局限性大大限制了這類方法的應用。單獨采用深度信息進行運動檢測的方法目前大都是借鑒以前采用RGB信息進行運動檢測的方法，如時間差分法、運動歷史圖像法等。

然而，由于硬件上固有的缺陷，深度攝像頭所采集的數據具有區域探測不穩定、圖像孔洞等缺陷，引入了大量噪聲，傳統的單獨采用深度信息進行運動檢測的方法無法很準確、穩定地進行運動檢測。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，針對現有技術不足，提出一種基于深度信息的新型運動檢測方法，用于克服深度攝像頭區域探測不穩定、圖像孔洞等缺陷，進行更準確、穩定的實時運動檢測。

本發明所采用的技術方案在于：首先采用RS觸發時間邏輯對深度圖像序列進行一次運動目標分割，獲取粗糙運動目標點集；然后運用一定的過濾機制將粗糙運動目標點集中由于深度攝像頭缺陷所引入的噪聲點濾除，并采用一定的投影機制將過濾后的運動目標點集投影至xoz俯視平面，得到一個二維的xoz平面統計直方圖；最后對xoz平面統計直方圖進行二次運動目標分割，獲取最終的精確運動目標點集，實現運動檢測，具體步驟如下：

本發明的基于深度信息的新型運動檢測方法包括以下步驟：

A、采用RS觸發時間邏輯對當前幀的深度圖像進行一次運動目標分割，獲取粗糙運動目標點集；

B、采用頻繁跳變過濾器將粗糙運動目標點集中由區域探測不穩定造成的頻繁跳變的噪聲點濾除；

C、采用深度無關密度恒定的投影將粗糙運動目標點集投影至xoz俯視平面，得到一個二維的xoz平面統計直方圖；

D、對xoz平面統計直方圖進行二次運動目標分割，獲取最終的精確運動目標點集；

E、周期性地利用當前幀的精確運動目標點集更新當前幀的粗糙運動目標點集；然后根據所采集深度圖像序列的精確運動目標點集進行運動檢測。

所述步驟A中，采用RS觸發時間邏輯對深度圖像序列進行一次運動目標分割具體步驟如下：

A1、對t時刻當前幀深度圖像D(t)構建對應運動目標圖像G(t)，其中一個像素點表示為p_i(t)：

p_i(t)：＝{u_i，v_i，d_i(t)，s_i(t)}

G(t)＝{p_i(t)}

其中u_i表示p_i對應D(t)中點的橫坐標，v_i表示p_i對應D(t)中點的縱坐標，d_i(t)表示p_i對應D(t)中點的深度值，s_i(t)表示p_i的狀態。p_i有兩種狀態，s_i(t)＝1表示p_i(t)屬于運動目標，s_i(t)＝0表示p_i(t)屬于背景。