[發明專利]基于多級分塊的交通視頻智能識別背景建模方法

有效

• 申請號: 201510955922.2
• 申請日: 2015-12-17
• 公開（公告）號: CN105631405B
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 謝寒;蔣陽升
• 申請（專利權）人: 謝寒;蔣陽升
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/11;G06T7/187;G06T7/194
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 任遠高

1.一種基于多級分塊的交通視頻智能識別背景建模方法，其特征在于,包括以下步驟：

(1)背景訓練

(11)采用幀差分法對視頻圖像進行處理，得到二值圖像的步驟；

(12)分塊：對二值圖像進行多級分塊的步驟；

(13)對分塊所得的每一分塊求取均值，所有像素點均值為0則進行CSLBP特征值以及CB特征向量的更新或/和記錄的步驟：

(131)若某一分塊中所有像素點均值為0，初步假設是背景，用CSLBP算法進行特征值提取；

(132)將提取的CSLBP特征值與該分塊已有特征值進行比對，如果CSLBP特征值存在，則對CSLBP特征值進行更新，并用CB算法提取CB特征值，如果該CB特征值存在則直接更新，如果CB特征值不存在則對其進行記錄；如果CSLBP特征值是不存在，則執行下一步；

(133)采用CB分塊法提取CB特征值，將CB特征值與該分塊已有特征值進行比對，如果是CB特征值存在，則對CB特征值進行更新，并對CSLBP特征值進行記錄，如果CB特征值不存在，則進行下一步；

(14)重復步驟(11)～(13)，直至完成視頻圖像背景幀所有塊的CSLBP和CB特征值檢測，得到完整的背景；

(2)前景檢測

(21)對輸入的每一幀采用背景差法求取二值圖像；

(22)對步驟(21)所得到的二值圖像每一個位置求取像素點均值，均值為0則假設為背景，進行背景比對，如果是已經存在的背景則確認為背景，如果該背景不存在，則進行CSLBP紋理和CB特征比對，只要有一個符合即認為是已有背景，否則進行記錄和更新；對于均值不為0的部分進行CSLBP比對，如果不符合背景則認為是前景，如果符合背景紋理，則進行CB特征向量比對，如果亦符合則認為是背景，否則認為是前景；

(23)重復步驟(21)～(22)完成視頻圖像所有幀的前景檢測。

2.根據權利要求1所述的基于多級分塊的交通視頻智能識別背景建模方法，其特征在于，所述步驟(131)CSLBP特征值由以下公式求得：

式中，T表示紋理，g_c是中心點，g_i(i＝0,1,2,…,p-1)表示以g_c為中心的鄰域點；s(g_i，g_i+p/2)經過二值化處理的像素得到一個二值化的值，此處的處理的點是g_c的對稱領域點；CSLBP(g_c)是對向量的各個元素使用因子2ⁱ的進行加權得到的CSLBP特征值；其中，P＝8。

3.根據權利要求2所述的基于多級分塊的交通視頻智能識別背景建模方法，其特征在于，所述步驟(132)中CB特征向量表征：V＝{μ_ht，μ_hb，μ_lt，μ_lb}，采用以下面公式求得：

式中，x_ij為圖像F(i,j)的第i行第j列的像素值，μ_ht為較高亮度，μ_hb為高亮度，μ_lt為低亮度，μ_lb為較低亮度,μ_h為高亮度、μ_l為低亮度，μ為該塊的平均像素。

4.根據權利要求3所述的基于多級分塊的交通視頻智能識別背景建模方法，其特征在于，所述步驟(12)的具體方法如下：以9x9為最小塊模板分為3層，第一層分為81x81的塊，對于不能被81整除的部分則分為27x27和/或9x9的塊。