[發明專利]基于高層場景信息的地面運動目標檢測方法

有效

• 申請號: 201710023810.2
• 申請日: 2017-01-13
• 公開（公告）號: CN106887010B
• 公開（公告）日: 2019-09-24
• 發明（設計）人: 楊濤;任強;張艷寧;劉小飛;段文成
• 申請（專利權）人: 西北工業大學深圳研究院;西北工業大學
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/277
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

本發明公開了一種基于高層場景信息的地面運動目標檢測方法，用于解決現有多目標檢測方法存在虛警的技術問題。技術方案是首先采用幀差法提取初步的檢測結果；再計算每個點的光流矢量，將當前幀的目標與其光流矢量疊加后判斷它下一幀中的位置，實現對目標的關聯，去除了一部分虛警；最后利用場景的高層信息基本矩陣F判斷運動點和背景點，去除了大量的虛警。

技術領域

本發明涉及一種多目標檢測方法，特別是涉及一種基于高層場景信息的地面運動目標檢測方法。

背景技術

多目標檢測是計算機視覺領域中一項具有挑戰性的任務。傳統的運動檢測大多基于幀差實現。然而由于場景的實際的三維場景，幀差會有視差，引起大量虛警。文獻“GoyalH.Frame Differencing with Simulink model for Moving Object Detection[J].International Journal of Advanced Research in Computer Engineering&Technology,2013,2(1).”公開了一種多目標檢測方法(幀間差分法)。該方法假設場景中背景是水平的，通過差分，高出地平面的部分會檢測出來。由于該方法沒有考慮到仿射變換中場景的三維結構導致的視差，因此伴有大量的虛警，對于實際的三維場景不適用且包含少量噪聲。

發明內容

為了克服現有多目標檢測方法存在虛警的不足，本發明提供一種基于高層場景信息的地面運動目標檢測方法。該方法首先采用幀差法提取初步的檢測結果；再計算每個點的光流矢量，將當前幀的目標與其光流矢量疊加后判斷它下一幀中的位置，實現對目標的關聯，去除了一部分虛警；最后利用場景的高層信息基本矩陣F判斷運動點和背景點，去除了大量的虛警。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種基于高層場景信息的地面運動目標檢測方法，其特點是包括以下步驟：

步驟一、幀差。

針對不同高度的場景，使用不同的圖像配準算法。對于高空拍攝的視頻序列由于其滿足稀疏光流的三個假設，故使用Lucas-Kanade稀疏光流實現圖像特征點匹配；對于低空拍攝的圖像由于其不滿足光流的假設條件，故使用sobel算子提取圖像特征點。通過稀疏光流或sobel算子實現圖像匹配，最后采用RANSAC估計兩幅圖像間的仿射變換，具體如下：

式中，C_p和C_n是前一幀和下一幀的特征點的像素坐標，C'_p和C'_n是轉換后前一幀和下一幀的像素坐標，A_k-1和A_k+1是2*3的仿射變換矩陣。前一幀和下一幀仿射變換的圖像分別差分當前幀，得到初步檢測結果，如下：

D_k＝||S_k-S'_k-1||∪||S_k-S'_k+1|| (2)

式中，D_k表示差分后圖像，S'_k-1和S'_k+1是當前幀和下一幀仿射變換后的結果，S_k是當前幀圖像。最后對差分圖像進行二值化，閾值設為40。

步驟二、光流關聯。

光流估計：經典光流法主要基于亮度恒定、像素微小運動和空間一致性的假設。在連續視頻中，假設物體對應的像素灰度值不因運動發生變化，故有：

I(x,y,t)＝I(x+dx,y+dy,t+dt) (3)

式中，x和y為橫縱坐標，I為圖像灰度值。上式泰勒展開有:

I_xdx+I_ydy+I_tdt＝0 (4)