[發(fā)明專利]一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201510549568.3
• 申請(qǐng)日: 2015-08-31
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN105205832B
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-08-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李秀;陳連勝;湯友華
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)深圳研究生院
• 主分類號(hào): G06T7/215
• 分類號(hào): G06T7/215;H04N5/14
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司44223
• 代理人: 王震宇

1.一種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法，其特征在于,包括以下步驟：

1)讀入視頻流的一幀圖像；

2)判斷讀入的幀圖像是否為第一幀，如果是則以第一幀建立背景模型，否則轉(zhuǎn)向步驟3)；

3)對(duì)讀入的幀圖像用背景模型差分出初步檢測(cè)圖；

4)對(duì)初步檢測(cè)圖做后處理；

5)使用Blink Map圖確定動(dòng)態(tài)背景區(qū)域；

6)對(duì)動(dòng)態(tài)背景區(qū)域使用鄰域匹配(Neighboring Match)和急速更新(Sharp Update)機(jī)制進(jìn)行模型修正；

7)檢測(cè)步驟4)獲得的后處理結(jié)果是否有長(zhǎng)時(shí)間前景區(qū)域，如果檢測(cè)到長(zhǎng)時(shí)間前景區(qū)域則轉(zhuǎn)到步驟8)，否則轉(zhuǎn)到步驟9)；

8)對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間前景區(qū)域，分別計(jì)算該區(qū)域模型與其鄰域模型的對(duì)比度RC_M和該區(qū)域聚類結(jié)果與其鄰域模型的對(duì)比度RC_C，如果RC_M大于設(shè)定的ratio_upLimit倍的RC_C，則認(rèn)為該區(qū)域的初始模型是錯(cuò)誤的，并使用聚類結(jié)果修正該區(qū)域的模型，反之，認(rèn)為該區(qū)域的初始模型是正確的；然后轉(zhuǎn)步驟9)；

9)完成背景模型更新；如果視頻未結(jié)束，轉(zhuǎn)步驟1)，否則處理完畢。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于,步驟2)中，采用Vibe初始化方法構(gòu)建背景模型；步驟3)中，采用ViBe檢測(cè)方法進(jìn)行初步檢測(cè)；步驟9)中，采用取消了鄰域更新的Vibe更新機(jī)制進(jìn)行更新。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于,步驟4)包括：

對(duì)初步檢測(cè)圖進(jìn)行中值濾波、閉操作、凸包處理，再將處理結(jié)果與初步檢測(cè)圖作與操作得到去除噪聲的檢測(cè)圖；

對(duì)去除噪聲的檢測(cè)圖做膨脹、填洞處理得到包含所有前景目標(biāo)的檢測(cè)圖；

設(shè)定一個(gè)比初始像素差值檢測(cè)閾值更小的像素差值檢測(cè)閾值，重新檢測(cè)包含所有前景目標(biāo)的檢測(cè)圖中指示的前景區(qū)域中的前景目標(biāo)；

經(jīng)過(guò)中值濾波、閉操作、填洞處理得到最終處理結(jié)果圖。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于,步驟5)包括：

比較當(dāng)前幀的初步檢測(cè)圖和前一幀的初步檢測(cè)圖，找出數(shù)值相同的像素，再將Blink Map圖中對(duì)應(yīng)的像素值減去設(shè)定的step_decrease值，找出數(shù)值不同的像素，然后將Blink Map圖中對(duì)應(yīng)的像素值加上設(shè)定的step_increase值，且Blink Map圖中的每一個(gè)像素值限制在[0,level_upLimit]之間，level_upLimit為設(shè)定值；

以設(shè)定的step_threshold值作為閾值，閾值化Blink Map圖得到二值圖Blink Mask，從而確定動(dòng)態(tài)背景區(qū)域。

5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于,步驟5)進(jìn)一步包括：

檢測(cè)二值圖Blink Mask中的像素，如果二值圖Blink Mask中某個(gè)像素非0，并且該像素在當(dāng)前幀的最終處理結(jié)果圖中也非0，則在二值圖Blink Mask中將該像素值置0。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于,步驟6)中所述鄰域匹配包括：對(duì)于既被初步檢測(cè)為前景同時(shí)又為動(dòng)態(tài)背景的像素，將該像素的像素值重新與其半徑為5像素距離的圓形鄰域內(nèi)的像素的模型進(jìn)行比對(duì)，如果模型認(rèn)為該像素為背景，則將該像素位置修改為背景；所述急速更新包括：對(duì)于被更新修改為背景的像素，使用該像素的像素值替換掉背景模型中設(shè)定數(shù)量的背景像素樣本。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于,步驟7)包括：統(tǒng)計(jì)步驟4)得到的后處理結(jié)果中的每個(gè)像素檢測(cè)結(jié)果，如果某個(gè)區(qū)域在設(shè)定時(shí)間段內(nèi)被檢測(cè)為前景的頻度達(dá)到設(shè)定的程度，則認(rèn)為該區(qū)域是長(zhǎng)時(shí)間前景區(qū)域。