[發明專利]一種基于背景建模的視頻移動目標偵測方法

有效

• 申請號: 201710456321.6
• 申請日: 2017-06-16
• 公開（公告）號: CN107301655B
• 公開（公告）日: 2020-10-02
• 發明（設計）人: 黃建華;俞啟堯
• 申請（專利權）人: 上海遠洲核信軟件科技股份有限公司
• 主分類號: G06T7/246
• 分類號: G06T7/246;G06T7/11;G06T7/194;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于背景建模的視頻移動目標偵測方法，包括以下步驟：A、建立三個背景子模型；B、將輸入圖像與BM1的單高斯模型進行比較，生成二值化的前景目標圖；C、在步驟B中獲得的前景目標圖上進行進一步的過濾；D、對于步驟C中給出的前景目標圖，去掉孤立噪點區域和空洞區域；E、對于每個前景連通域，計算區域內的TLBP特征，并進行分類；F、根據步驟E中所獲得的前景目標圖和當前幀，對BM1中的單高斯背景模型進行更新；G、根據BM1中的單高斯背景模型的背景圖，進行快速圖像分割；H、則對TLB圖進行更新。本發明能夠改進現有技術的不足，對于復雜的動態背景具有較低的敏感性，同時對于正常的移動物體具有較高的檢測率。

技術領域

本發明涉及計算機視覺與視頻分析技術領域，尤其是一種基于背景建模的視頻移動目標偵測方法。

背景技術

視頻監控系統廣泛的存在于安防、交通、刑偵等應用中。大多數視頻監控系統里的攝像機是固定靜止的。對于這種靜止固定下的攝像機的監控視頻分析，建立背景模型以提取移動目標是最基礎并得到最廣泛應用的技術。然而在實際環境中，復雜的動態背景比如樹葉晃動、光照變化、陰影、水紋、雨滴、大風造成的攝像機抖動等等都會對背景模型和移動目標提取造成很大的干擾。過去的十幾年，有大量的背景算法模型被提出，以針對這些挑戰。然而在實際使用過程中，這些背景算法表現仍然欠佳。較簡單的基于像素在時間域上的統計特性的方法比如《Adaptive background mixture models for real-time tracking》(Stauffer，C.；Grimson，W.E.L.In Proceedings of the IEEE Computer SocietyConference on Computer Vision and Pattern Recognition，Fort Collins，CO，USA，23-25June 1999；pp.1585-1594.)和《Vibe：A universal background subtractionalgorithm for video sequences》(Barnich，0.；Van Droogenbroeck，M.IEEETrans.Image Process.2011，20，1709-1724.)，由于沒有考慮像素在空間域上的相關性，對細微的紋理移動變化(比如非嚴格周期性的樹葉晃動、水紋波動等)都會產生大量的誤檢。而較復雜的基于鄰域的背景模型比如《Fast background subtraction based on amultilayer codebook model for moving object detection》(Guo，J.-M.；Hsia，C.-H.；Liu，Y.-F.；Shih，M.-H.；Chang，C.-H.；Wu，J.-Y.IEEE Trans.Circuits Syst.VideoTechnol.2013，23，1809-1821)和《A texture-based method for modeling thebackground and detecting moving objects》(Heikkila，M.；Pietikainen，M.IEEETrans.Pattern Anal.Mach.Intell.2006，28，657-662)，則因計算量龐大而無法在實時視頻監控中得到很好的應用。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種基于背景建模的視頻移動目標偵測方法，能夠解決現有技術的不足，對于復雜的動態背景具有較低的敏感性，同時對于正常的移動物體具有較高的檢測率。

為解決上述技術問題，本發明所采取的技術方案如下。

一種基于背景建模的視頻移動目標偵測方法，其特征在于包括以下步驟：

A、建立三個背景子模型；基于像素的單高斯模型記為BM1，基于區域的模型記為BM2，LBP模型記為BM3；

B、將輸入圖像與BM1的單高斯模型進行比較，生成二值化的前景目標圖；在前景目標圖里，為0的像素為背景，為1的像素為前景；