CN103826102A - 一种运动目标的识别方法、装置 - Google Patents

一种运动目标的识别方法、装置 Download PDF

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Abstract

本发明适用于视频监控技术领域，提供了一种运动目标的识别方法、装置，所述方法包括：A、采集含有背景和运动目标的视频图像；B、对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；C、根据第二帧图像和第一背景模型计算得到第一差分图像；D、对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；E、根据第三帧视频图像和第二背景模型计算得到第二差分图像；F、根据第一差分图像和第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；G、根据第一二值图像和第二二值图像得到运动目标的变化区域；H、依次重复执行步骤A到步骤G，检测出所有运动目标的变化区域。本发明，对车载移动摄像头有很好的自适应性，运动目标的识别率高。

Description

一种运动目标的识别方法、装置
技术领域
本发明属于视频监控技术，尤其涉及一种运动目标的识别方法、装置。
背景技术
视频监控是计算机视觉的一个重要应用，其广泛应用于居民小区、办公楼宇和交通运输等场合，已经成为住宅区、交通、商业乃至国防等领域进行安全防范监控的重要手段。
常用的移动侦测方法有背景减除法、帧差法和光流法等，这些方法主要以静态或准静态背景为条件，适应于车辆运动速度较慢且对图像分割精度要求不是很高的场合，但在背景为动态背景或复杂背景的情况下，用其实现移动侦测实时性差，对于外界环境的变化非常敏感，抗噪性能差，当视频图像受到严重噪声污染时，会导致较大的误判概率。
发明内容
本发明实施例提供了一种运动目标的识别方法、装置，旨在解决现有技术提供的移动侦测方法，误判概率较大的问题。
一方面，提供一种运动目标的识别方法，所述方法包括：
步骤A、采集含有背景和运动目标的视频图像；
步骤B、对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
步骤C、根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
步骤D、对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；
步骤E、根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；
步骤F、根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；
步骤G、根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域；
步骤H、依次重复执行步骤A到步骤G，检测出所有运动目标的变化区域。
进一步地，在所述步骤G之后，还包括：
将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。
进一步地，所述以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标包括：
以预设大小的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；
对所述N1个宏块逐个检测，如果检测到的宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设像素数量，则所述宏块被计数一次；
统计所有被计数的宏块个数N2；
当N2/N1大于预先设定的值时，则判定运动目标的变化区域中有运动目标。
进一步地，采用改进的混合高斯模型对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
采用改进的混合高斯模型对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
进一步地，采用帧间差分法根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
采用帧间差分法根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
另一方面，提供一种运动目标的识别装置，所述装置包括：
视频图像采集单元，用于采集含有背景和运动目标的视频图像；
第一背景模型获取单元，用于对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
第一差分图像获取单元，用于根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
第二背景模型获取单元，用于对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；
第二差分图像获取单元，用于根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；
二值图像获取单元，用于根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；
变化区域获取单元，用于根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域。
进一步地，所述装置还包括：
运动目标识别单元，用于将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。
进一步地，所述运动目标识别单元包括：
宏块总个数统计模块，用于以预设大小的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；
宏块检测模块，用于对所述N1个宏块逐个检测，如果宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设像素数量，则所述宏块被计数一次；
宏块个数统计模块，用于统计所有被计数的宏块个数N2；
运动目标判断模块，用于当N2/N1大于预先设定的值时，则判定运动目标的变化区域中有运动目标。
进一步地，所述第一背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
所述第二背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
进一步地，所述第一差分图像获取单元采用帧间差分法根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
所述第二差分图像获取单元采用帧间差分法根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
在本发明实施例，在车辆移动的过程中，先根据实时采集的视频帧图像不断构建和更新背景模型，再根据更新后的背景模型以及实时采集的视频帧计算运动目标的变化区域，对车载移动摄像头有很好的自适应性，运动目标的识别率高。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的运动目标的识别方法的实现流程图；
图2是本发明实施例一提供的运动目标的识别装置的结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
在本发明实施例中，采集含有背景和运动目标的视频图像；对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域；重复依次执行上述步骤，检测出所有运动目标的变化区域。
以下结合具体实施例对本发明的实现进行详细描述：
实施例一
图1示出了本发明实施例一提供的运动目标的识别方法的实现流程，详述如下：
在步骤S101中，采集含有背景和运动目标的视频图像。
在本实施例中，用车载视频监控摄像头采集含有背景和运动目标的视频图像。
在步骤S102中，对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型。
在本实施例中，将步骤S101中采集得到的第一帧视频图像作为初始背景图像，对所述初始背景图像的像素利用混合高斯模型建模，得到第一背景模型。
当然，也可以对所述初始背景图像的像素利用改进的混合高斯模型建模，得到第一背景模型。
具体的，本实施例中，还可以通过对初始背景图像的像素利用中值法背景建模、均值法背景建模、卡尔曼滤波背景建模或者高级背景建模等建模方法得到第一背景模型，具体采用何种建模方法，在此不做限制，只是优选的，采用混合高斯建模对初始背景图像的像素进行建模。
在步骤S103中，根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像。
在本实施例中，将第二帧视频图像与第一背景模型分别进行灰度化后，再对灰度化的第二帧视频图像和灰度化的第一背景模型通过帧间差分法进行处理，得到第一差分图像。
在步骤S104中，对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
在本实施例中，对步骤S101中采集得到的第二帧视频图像的像素利用混合高斯建模，得到第二背景模型。
当然，也可以对第二帧视频图像的像素利用改进的混合高斯模型建模，得到第二背景模型。
在步骤S105中，根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
在本实施例中，将步骤S101中采集得到的第三帧视频图像与步骤S104中得到的第二背景模型分别进行灰度化后，再对灰度化的第三帧视频图像和灰度化的第二背景模型通过帧间差分法进行处理，得到第二差分图像。
在步骤S106中，根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像。
在本实施例中，将步骤S103中得到的第一差分图像和步骤S105中得到的第二差分图像分别进行二值化处理，分别得到第一二值化图像和第二二值化图像。
在步骤S107中，根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域。
在本实施例中，在每一个像素点，对步骤S106得到的第一二值化图像和第二二值化图像进行逻辑与运算，则可以计算得到运动目标的变化区域。基于运动目标的变化区域的灰度值设定灰度检测门限，进而可以准确地判断视频图像中的运动目标。
执行完步骤S107后，可以依次重复执行步骤S101至步骤S107，检测出所有运动目标的变化区域。
作为本发明的一个优选实施例，在步骤S107之后，还包括：
将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。其中，将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理不仅可以最大限度地排除噪声像素的干扰，还可以在最大程度上提取出运动目标相关的像素，使运动目标的变化区域的判断更精准。
其中，本实施例中，将运动目标的变化区域分割成多个大小相同的图像块，每个图像块的大小为16*16像素，即宏块的尺寸为16*16像素。
具体实施时，如果被分割成的每个小区域超过16*8像素，即算作一个图像块。
具体的，用16*16像素的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；然后对这N1个宏块逐个考量，如果宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设的像素数量，比如128（即宏块像素数量的1/2），则该宏块被计数一次，再统计所有被计数的宏块个数N2；最后判断N2/N1的大小，当N2/N1大于某个预先设定的值（如1/4或者1/3或者1/2）时，即判定运动目标的变化区域中有运动目标。其中，“N2/N1”表示“N2除以N1”。
本实施例，在车辆移动的过程中，根据实时采集的视频帧图像不断构建和更新背景模型，再根据更新后的背景模型以及实时采集的视频帧计算运动目标的变化区域，对车载移动摄像头有很好的自适应性，运动目标的识别率高。另外，采用帧间差分法和二维交叉熵阈值分割法相结合的方式对视频图像进行处理，提高了对运动目标准确判断的概率和抗噪性能。
本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
实施例二
图2示出了本发明实施例二提供的运动目标的识别装置的具体结构框图，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。该运动目标的识别装置包括：视频图像采集单元21、第一背景模型获取单元22、第一差分图像获取单元23、第二背景模型获取单元24、第二差分图像获取单元25、二值图像获取单元26和变化区域获取单元27。
其中，视频图像采集单元21，用于采集含有背景和运动目标的视频图像；
第一背景模型获取单元22，用于对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
第一差分图像获取单元23，用于根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
第二背景模型获取单元24，用于对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；
第二差分图像获取单元25，用于根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；
二值图像获取单元26，用于根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；
变化区域获取单元27，用于根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域。
进一步地，所述装置2还包括：
运动目标识别单元，用于将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。
具体的，所述运动目标识别单元包括：
宏块总个数统计模块，用于以预设大小的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；
宏块检测模块，用于对所述N1个宏块逐个检测，如果宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设像素数量，则所述宏块被计数一次；
宏块个数统计模块，用于统计所有被计数的宏块个数N2；
运动目标判断模块，用于当N2/N1大于预先设定的值时，则判定运动目标的变化区域中有运动目标。
进一步地，所述第一背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
所述第二背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
进一步地，所述第一差分图像获取单元采用帧间差分法根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
所述第二差分图像获取单元采用帧间差分法根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
本发明实施例提供的运动目标的识别装置可以应用在前述对应的方法实施例一中，详情参见上述实施例一的描述，在此不再赘述。
值得注意的是，上述装置实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种运动目标的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤A、采集含有背景和运动目标的视频图像；
步骤B、对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
步骤C、根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
步骤D、对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；
步骤E、根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；
步骤F、根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；
步骤G、根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域；
步骤H、依次重复执行步骤A到步骤G，检测出所有运动目标的变化区域。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述步骤G之后，还包括：
将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标包括：
以预设大小的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；
对所述N1个宏块逐个检测，如果检测到的宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设像素数量，则所述宏块被计数一次；
统计所有被计数的宏块个数N2；
当N2/N1大于预先设定的值时，则判定运动目标的变化区域中有运动目标。
4.如权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，采用改进的混合高斯模型对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
采用改进的混合高斯模型对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
5.如权利要求1、2或3所述的方法，其特征在于，采用帧间差分法根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
采用帧间差分法根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
6.一种运动目标的识别装置，其特征在于，所述装置包括：
视频图像采集单元，用于采集含有背景和运动目标的视频图像；
第一背景模型获取单元，用于对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
第一差分图像获取单元，用于根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
第二背景模型获取单元，用于对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型；
第二差分图像获取单元，用于根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像；
二值图像获取单元，用于根据所述第一差分图像和所述第二差分图像分别计算得到第一二值图像和第二二值图像；
变化区域获取单元，用于根据所述第一二值图像和所述第二二值图像得到运动目标的变化区域。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
运动目标识别单元，用于将运动目标的变化区域进行基于空间邻域信息的二维交叉熵阈值分割处理，并以预设大小的宏块为单位判定运动目标的变化区域中是否存在运动目标。
8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述运动目标识别单元包括：
宏块总个数统计模块，用于以预设大小的宏块来分割所有运动目标的变化区域，统计出所用的宏块总个数N1；
宏块检测模块，用于对所述N1个宏块逐个检测，如果宏块中覆盖的运动目标像素总个数超过预设像素数量，则所述宏块被计数一次；
宏块个数统计模块，用于统计所有被计数的宏块个数N2；
运动目标判断模块，用于当N2/N1大于预先设定的值时，则判定运动目标的变化区域中有运动目标。
9.如权利要求6、7或8所述的装置，其特征在于，所述第一背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第一帧视频图像进行建模，得到第一背景模型；
所述第二背景模型获取单元采用改进的混合高斯模型对第二帧视频图像进行建模，得到第二背景模型。
10.如权利要求6、7或8所述的装置，其特征在于，所述第一差分图像获取单元采用帧间差分法根据第二帧图像和所述第一背景模型计算得到第一差分图像；
所述第二差分图像获取单元采用帧间差分法根据第三帧视频图像和所述第二背景模型计算得到第二差分图像。
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