一種基于混合高斯模型的運動目標檢測方法技術

本發明專利技術公開了一種基于混合高斯的運動目標檢測方法，包括以下步驟：1）建立混合高斯模型；2）通過差分得到變化區域，并對變化區域面積進行測量并分析判斷；3）分析判斷變化區域是否發生了光線突變；4）根據步驟3）的判斷結果采用不同的運動目標檢測方法；5）檢測出運動目標。本發明專利技術采用循環周期更新的背景重建機制，通過對變化區域面積的測量和判斷，以及對變化區域是否發生了光線突變的判斷，選擇性地采用背景差分法或者幀間差分法檢測運動目標。本發明專利技術較好地克服了傳統的背景減法對光照變化比較敏感的問題，同時也解決了當場景中前景與背景之間發生轉換時容易產生較長時間的虛影問題，具有較高的魯棒性。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術屬于視頻監控
，涉及一種基于混合高斯模型的運動目標檢測方法。
技術介紹
智能視頻監控是指在不需要人為干預的情況下，利用計算機視覺分析方法對視頻序列進行自動分析，實現運動目標檢測、分類、識別、跟蹤等，并在此基礎上，通過預先設定的規則對目標的行為進行分析，從而為采取進一步措施提供參考。其中，運動檢測的目的是通過對監控視頻圖像序列的分析，確定監控場景中有無運動目標，進而把運動區域從檢測圖像中提取出來。對運動區域準確有效地分割是進行運動目標跟蹤、分類和識別等后續處理的基本前提。目前，運動目標檢測方法主要有光流法、幀間差分法、背景差分法。而在攝像機固定的戶外視頻監控系統中，最常用的方法是基于混合高斯模型的背景差分法，該方法為每個像素建立多個高斯模型，對背景的自適應性高，能夠較好地描述復雜背景。但是混合高斯模型對于長時間停滯物體由背景變成前景運動物體時，背景模型更新速度較慢；當物體由靜止轉為運動逃離背景時，可能誤將背景顯露區檢測為前景，在檢測結果中出現前景物體的“影子”。另外，基于混合高斯模型基礎上的背景差分法，是基于固定、靜態的背景，然而實際環境總是復雜多變的，例如光照變化、背景擾動以及攝像頭的輕微抖動等，都會影響運動目標檢測的靈敏度和正確率。
技術實現思路
針對混合高斯模型和背景差分法的上述不足，提出了一種將混合高斯模型和幀間差分法相結合的運動目標檢測算法。本專利技術采用的基于混合高斯模型的運動目標檢測方法，技術方案如下：步驟1：利用混合高斯模型，初始化背景，并采用循環周期更新的背景重建機制，以不斷更新背景；步驟2：從攝像機拍攝的視頻中讀取當前圖像幀；步驟3：對當前幀圖像與前一個背景圖像差分得到變化區域；步驟4：對步驟3所述的變化區域面積進行測量；步驟5：分析判斷所述的變化區域面積是否超過閾值，只有當變化區域的面積在整個圖像中的占比超過設定閾值時才認為有運動目標，再對它進行下一步的處理；步驟6：分析判斷變化區域是否發生了光線變化；步驟7：如果變化區域沒有發生光線變化，就采用背景差分法檢測運動目標；如果變化區域發生光線變化，就采用幀間差分法檢測運動目標；步驟8：檢測出運動目標。本專利技術的有益效果在于:提出了一種將混合高斯模型背景法與幀間差分法相結合的運動目標檢測改進算法，較好的克服了傳統的背景減法對光照變化比較敏感的問題，同時也解決了當場景中前景與背景之間發生轉換時容易產生較長時間的虛影問題。該方法可以應對光線變化情況下運動目標的檢測，具有較高的魯棒性，可以迅速響應實際背景的變化，生成的背景能準確的反映場景信息，為下一步的運動目標跟蹤和識別提供了可靠的依據。附圖說明為了更清楚地說明本專利技術實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本專利技術的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。圖1為本專利技術運動目標檢測算法流程圖。圖2為本專利技術變化區域面積的測量方法流程圖。圖3為本專利技術變化區域光線突變檢測流程圖。具體實施方式下面結合說明書附圖，對本專利技術實施例提供的一種運動目標檢測方法的具體實施方式進行說明。【步驟S501】：建立混合高斯模型；本步驟建立混合高斯模型，采用循環周期更新的背景重建機制，具體算法為：假設循環周期為T,像素均值為、像素波動值為、像素前景數為、像素灰度值為；代表不同的閾值；1）假設某像素點為R(x,y)，判斷該點在t時刻是否需要進行更新的算法為：當R(x,y)=1時就說明該處的混合高斯模型需要重建，其中設置的值不小于O.7；設置的值不大于O.4；2）當t=T時，一個循環周期結束，那么像素均值、像素波動值、像素前景數的更新算法為：;;。【步驟S502】：從攝像機拍攝的視頻中讀取當前圖像幀。【步驟S503】：對當前幀圖像與前一個背景圖像差分得到變化區域。【步驟S504】：對所述的變化區域面積進行測量。本步驟所述對變化區域面積的測量方法為：【步驟S1】：獲取圖像變化區域；【步驟S2】：對圖像變化區域的圖像進行二值化處理；【步驟S3】：對圖像變化區域的圖像進行逐行掃描；【步驟S4】：統計所述變化區域圖像中像素值為1的像素個數；【步驟S5】：用步驟S4所述的像素個數除以整幅圖像的像素點總數，可以得到變化區域占圖像總面積的近似比值。【步驟S505】：分析判斷所述的變化區域面積是否超過閾值把步驟S504所述近似比值與設定的閾值相比，如果超過設定閾值時，則認為有運動目標，進行后續處理。如果沒有超過設定閾值時，則認為沒有運動目標，返回對新獲取的圖像變化區域進行檢測。【步驟S506】：分析判斷所述的變化區域是否發生了光線突變；對所述變化區域圖像進行二值化處理，統計所述變化區域圖像中像素值為1的像素個數，再用該像素個數除以整幅圖像的像素點總數，當圖像像素值為１的像素點的個數占像素總數的百分比超過設定閾值時，則認為發生了光照突變。本步驟所述對變化區域光線是否發生光線突變的判斷方法為：【步驟S10】：獲取圖像變化區域；【步驟S11】：對圖像變化區域的圖像進行二值化處理；【步驟S12】：統計所述變化區域圖像中像素值為1的像素個數；【步驟S13】：用步驟S3所述的像素個數除以整幅圖像的像素點總數，可以得到變化區域占圖像總面積的近似比值；【步驟S14】：把步驟S4所述近似比值與設定的閾值相比，如果超過設定閾值時，則認為發生了光照突變；如果沒有超過設定閾值時，則認為沒有發生光照突變。【步驟S507】：如果所述的變化區域沒有發生光線突變，就采用背景差分法檢測運動目標；如果所述的變化區域發生光線突變，就采用幀間差分法檢測運動目標。【步驟S508】：檢測出運動目標。綜上所述，本專利技術提出的一種基于混合高斯模型的運動目標檢測方法，可以應對光線變化情況下運動目標的檢測，可以迅速響應實際背景的變化，生成的背景能準確的反映場景信息，為下一步的運動目標跟蹤和識別提供了可靠的依據，具有較高的魯棒性。通過以上的實施方式的描述，本領域的技術人員應該清楚的是，在不脫離本專利技術的精神或本質特征的情況下，本專利技術可以以其它形式、結構、布置、比例，以及用其它組件、材料和部件來實現。在不脫離本專利技術范圍和精神的情況下，可以對這里所披露的實施例進行其它變形和改變,倘若本專利技術的這些修改和變型屬于本專利技術權利要求及其等同技術的范圍之內，則本專利技術也意圖包含這些改動和變型在內。本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種基于混合高斯的運動目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1）建立混合高斯模型；2）從攝像機拍攝的視頻中讀取當前圖像幀；3）對當前幀圖像與前一個背景圖像差分得到變化區域；4）對所述的變化區域面積進行測量；5）分析判斷所述的變化區域面積是否超過閾值；6）分析判斷所述的變化區域是否發生了光線突變；7）如果所述的變化區域沒有發生光線突變，就采用背景差分法檢測運動目標；如果所述的變化區域發生光線突變，就采用幀間差分法檢測運動目標；8）檢測出運動目標。

【技術特征摘要】
1.一種基于混合高斯的運動目標檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：1）建立混合高斯模型；2）從攝像機拍攝的視頻中讀取當前圖像幀；3）對當前幀圖像與前一個背景圖像差分得到變化區域；4）對所述的變化區域面積進行測量；5）分析判斷所述的變化區域面積是否超過閾值；6）分析判斷所述的變化區域是否發生了光線突變；7）如果所述的變化區域沒有發生光線突變，就采用背景差分法檢測運動目標；如果所述的變化區域發生光線突變，就采用幀間差分法檢測運動目標；8）檢測出運動目標。2.根據權利要求1所述的一種基于混合高斯的運動目標檢測方法，其特征在于所述建立混合高斯模型步驟，采用以下算法：假設循環周期為T,像素均值為、像素波動值為、像素前景數為、像素灰度值為；代表不同的閾值；1）假設某像素點為R(x,y)，判斷該點在t時刻是否需要進行更新的算法為：當R(x,y)=1時就說明該處的混合高斯模型需要重建，其中設置的值不小于O.7；設置的值不大于O.4；2）當t=T時，一個循環周期結束，那么像素均值、像素波動值、像素前景數的更新算法為：;;。3.根據權利...

【專利技術屬性】
技術研發人員：張加兵，胡曉暉，
申請(專利權)人：江蘇云光智慧信息科技有限公司，
類型：發明
國別省市：江蘇;32