CN105260715A - 面向偏僻地段的小动物目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种面向偏僻地段的小动物目标检测方法。是基于多背景差和多特征融合的小动物目标检测方法，首先采用多背景差法检测视频中的小运动目标，降低偏僻地段草木运动对目标检测的影响；然后提取目标区域的Hu不变矩特征，初步筛选出疑似小动物目标；最后提取疑似小动物目标区域空间灰度的Haar-like特征，依据Adaboost方法进行训练和分类，检测小动物目标。本发明采用多背景差法提高运动检测的环境适应能力，融合目标区域特征和空间灰度特征降低小动物目标检测虚警率，可广泛应用于智能监控系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种面向偏僻地段的小动物目标检测方法,属于目标检测技术领域。
背景技术
随着电子技术的迅猛发展，基于视频的监控技术越来越普及，成为安全监控的主流。然而，目前视频监控需要人工辅助监视，智能化水平较低，耗费人力资源多，且易受人的主观因素影响，经常会遗漏许多可疑目标，导致重大损失。为提高视频监控的安全等级和降低人的劳动强度，越来越多的智能化方法被应用于视频监控领域。专利“周界智能防范系统（201420490640，2014）”采用雷达和红外传感器辅助视频监控，雷达传感器可以检测运动目标，红外传感器可以检测具有特定温度范围的目标，这两种传感器的检测信号采用“与”的方式进行融合，可以有效检测运动人体目标，并减少风吹草动等许多非人体运动引起的虚警现象。专利“一种面向周界防护的可疑目标监测方法（201110318587.7，2013）”采用区域HOG特征和SVM方法实现人体与车辆目标的智能检测，可以有效降低可疑人体与车辆目标对监视场所的威胁。文献“Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures（CVPR，2001）”、“Histogramsoforientedgradientsforhumandetection（CVPR，2005）”等提出了基于图像灰度信息检测人体目标的方法，可以区分图像中的人体和背景。然而在偏僻地段，人体和车辆目标很少，视频监控需要关注的往往是一些小动物目标。尽管采用雷达与红外传感器也可以检测小动物目标，但虚警率较高。目前还未见有采用视频分析手段智能检测小动物目标的方法。
发明内容
为解决上述问题，本发明特提出一种面向偏僻地段的小动物目标检测方法，是一种基于多背景差和多特征融合的小动物目标检测方法，首先采用基于多背景差法的小运动目标检测方法，检测复杂环境下的运动目标；然后采用基于多特征融合的小动物目标分类方法，确认运动目标是否为小动物；最后将检测结果上传给视频监控系统，为监控系统的安全预警提供依据。
为实现上述的发明目的，本发明采用下述的技术方案，流程图如图1所示：
1基于多背景差法的小运动目标快速检测方法
对于监控场景，需要防范的目标首先是运动的。因此，需要先提取运动目标，再辨别目标属性。常用的运动检测方法有背景差法、帧差法和光流法。其中光流法速度太慢，难以满足监控系统的实时性要求，在实用系统中很少考虑；帧差法检测的运动目标常存在孔洞或断裂现象，对辨别目标属性非常不利。故本发明采用背景差法检测运动目标。然而，背景差法受环境变化影响较大。在偏僻地段，一般草木茂盛，当有风时场景中运动非常复杂，导致真实运动目标与草木的运动很难区分，尤其是小运动目标很难提取。为提高算法对环境的适应能力，本发明提出一种多背景差法，采用随机运算对背景进行更新，通过融合多背景差分结果过滤环境干扰，实现复杂环境下的小运动目标检测。具体步骤为：
Step1背景初始化
对于初始帧图像，随机生成幅背景图像，记为，：
其中，表示第幅背景图像像素点处的灰度。为随机偏移量，表示为
其中，函数rand为随机数，为变量，表示取值范围为变量a和b构成的闭区间上的随机数，为一整数。
本发明中，取=20。
Step2距离计算
对当前帧图像，计算像素点与背景图像序列的距离：
Step3像素点属性判断
当像素点与背景图像序列的个距离中如果存在个小于阈值，那么判定像素点为背景，记为0，否则为目标，记为1。
其中，BW（x，y）为二值图像BW在（x，y）处的取值；
表示满足条件的数量。本发明中，取=5，=10。
Step4背景更新
采用随机更新策略，对背景图像进行更新，具体地
其中，参数是一个经验值，用于控制背景更新的快慢，取值越大背景更新越快，这里取值为0.02。
Step5采用数学形态学的“顶帽变换”方法对二值图像BW进行滤波，然后采用8-邻接连通方法搜索和标记目标。
2、基于多特征融合的小动物目标检测方法
小动物主要指猫、狗、狼等爬行动物，这些动物有一些共同的特征，譬如四肢爬行、有尾巴等，可以采用形状特征进行区分。常用的形状特征有三类：区域特征（如长宽比、面积、Hu不变矩）、轮廓特征（如傅里叶描述子、链码）、空间灰度特征（如Haar-like、HoG）。区域特征比较简单，求解速度快，但区分能力弱；轮廓特征受目标分割效果影响很大，实用价值不大；空间灰度特征区分能力强，但求解速度非常慢。结合上述特征的优缺点，本发明提出一种基于多特征融合的小动物目标检测方法，首先对于运动目标提取区域的Hu不变矩特征，初步筛选出疑似小动物目标；然后提取Haar-like特征，结合Adaboost方法，辨别疑似目标是否为小动物。通过融合区域特征和空间灰度特征，可以快速可靠检测小动物目标。详细介绍如下。
（1）区域特征提取与分类
对于运动目标的二值图像BW，提取七个Hu不变矩特征：
其中，
其中，W和H分别为运动目标的宽度和高度,BW(i,j)表示二值图像BW上像素点(i,j)的灰度值。中p、q为标记符号，如中p=2、q=0。
然后，按照最小欧式距离准则，计算运动目标块的Hu不变矩与训练得到的小动物目标的Hu不变矩的距离：
其中，表示运动目标块的第k个Hu不变矩，表示训练样本中小动物目标的第k个Hu矩（k=1,2，…，7），获取方法为：通过人工裁剪的方式，获取监控视频中的小动物目标，并二值化，得到小动物目标的二值图像，然后求取Hu不变矩，不同训练样本中的小动物目标的Hu不变矩特征通过均值滤波方法，得到。
最后，采用固定阈值法筛选疑似小动物目标，具体地，如果d<T2，则认为当前运动目标为疑似小动物目标，进一步进行空间灰度特征的提取与分类；否则，继续检测下一目标。本发明取T2=8.0。
（2）空间灰度特征提取与分类
对于疑似小动物目标的灰度图像I，提取空间灰度的Haar-like特征，采用Adaboost方法进行训练和分类，辨别目标属性，主要步骤包括：
Step1：特征提取
Haar-like特征有四种类型，如图2所示。
Haar-like特征值为：用黑色矩形内所有象素的灰度和减去白色矩形内所有象素的灰度和。为了便于计算和表示，可以采用下式计算Haar-like特征值：
Value=graySum(black)weight(black)-graySum(all)
其中，graySum(black)为黑色矩形特征内所有象素的灰度和，weight(black)为黑色矩形的权重，其值为整个大矩形的面积除以黑色矩形的面积，graySum(all)为整个大的矩形的灰度和。
由于图像中目标尺寸不同，Haar-like特征值需要进行归一化处理，具体实现方法是用上式得到的特征值除以整个矩形的面积。
具体实现时，可以采用积分图方法快速求取Haar-like特征值。对于输入图像I，像素点处的积分图定义如下：
其中，为图像在点处的像素值。如图3所示，积分图等于图中灰色部分的所有像素值的和。
为了得到输入图像I的积分图像，需要逐点扫描图像一次。设为输入图像各点的像素灰度值，为输入图像中像素点所在纵坐标不超过该点的所有像素灰度值之和，则图像I的积分图可按如下递推公式计算：
其中，x和y从0开始，定义,。
Step2特征训练与分类
在训练阶段，将小动物目标作为正样本、其他目标作为负样本，提取目标图像的Haar-like特征，构建如下弱分类器：
其中，表示第j个特征的特征值；表示弱分类器的值，1表示为小动物目标，0表示其他目标；表示弱分类器的阈值；表示不等号的方向，取值为-1或+1，如果正样本被分类在阈值以下，，否则；x表示一个待检子窗口。
采用Adaboost方法挑选出一些最能代表小动物目标的弱分类器，按照加权投票方式将弱分类器训练成一个强分类器。在分类阶段，使用一定的搜索窗口对目标区域图像进行逐像素扫描，然后对每一个搜索窗口，使用图4所示的级联分类器去判断其是否为小动物目标，具体实现过程详见“Rapidobjectdetectionusingaboostedcascadeofsimplefeatures（CVPR，2001）”。
如果检测到小动物目标，将检测结果上传给视频监控系统，为监控系统的安全预警提供依据。
本发明的优点在于：提出基于多背景图像差分和多特征融合的小动物目标检测方法，提高了小动物目标检测的速度和精度，可以智能检测监控视频中是否存在小动物目标，提高智能监控系统的安全性和智能化水平。
附图说明
图1小动物目标检测流程图，
图2Haar-like特征类型，
图3积分图像，
图4级联分类器结构。
具体实施方式
本发明提出一种基于多背景差和多特征融合的小动物目标检测方法，首先采用多背景差法检测视频中的小运动目标，降低偏僻地段草木运动对目标检测的影响；然后提取目标区域的Hu不变矩特征，初步筛选出疑似小动物目标；最后提取疑似小动物目标区域空间灰度的Haar-like特征，依据Adaboost方法进行训练和分类，检测小动物目标。本发明采用多背景差法提高运动检测的环境适应能力，融合目标区域特征和空间灰度特征降低小动物目标检测虚警率，可广泛应用于智能监控系统。
Claims (3)
1.面向偏僻地段的小动物目标检测方法，是基于多背景差和多特征融合的小动物目标检测方法，其特征在于，首先采用基于多背景差法的小运动目标检测方法，检测复杂环境下的运动目标；然后采用基于多特征融合的小动物目标分类方法，确认运动目标是否为小动物；最后将检测结果上传给视频监控系统，为监控系统的安全预警提供依据，具体步骤如下：
步骤1、基于多背景差法的小运动目标快速检测方法
采用一种多背景差法检测运动目标，采用随机运算对背景进行更新，通过融合多背景差分结果过滤环境干扰，实现复杂环境下的小运动目标检测，
步骤2、基于多特征融合的小动物目标检测方法
首先对于运动目标提取区域的Hu不变矩特征，初步筛选出疑似小动物目标；然后提取Haar-like特征，结合Adaboost方法，辨别疑似目标是否为小动物，通过融合区域特征和空间灰度特征，检测小动物目标，
步骤3、如果检测到小动物目标，将检测结果上传给视频监控系统，为监控系统的安全预警提供依据。
2.根据权利要求1所述的面向偏僻地段的小动物目标检测方法，其特征在于，所述步骤1具体内容为：
Step1.1背景初始化
对于初始帧图像，随机生成幅背景图像，记为，：
其中，表示第幅背景图像像素点处的灰度，为随机偏移量，表示为
其中，函数表示取值范围为变量a和b构成的闭区间上的随机数，为一整数；本发明中，取=20；
Step1.2距离计算
对当前帧图像，计算像素点与背景图像序列的距离：
Step1.3像素点属性判断
当像素点与背景图像序列的个距离中如果存在个小于阈值，那么判定像素点为背景，记为0，否则为目标，记为1；
其中，表示满足条件的数量，本发明中，取=5，=10，BW（x，y）为二值图像BW在（x，y）处的取值；
Step1.4背景更新
采用随机更新策略，对背景图像进行更新，具体地
其中，参数是一个经验值，用于控制背景更新的快慢，取值越大背景更新越快，这里取值为0.02；
Step1.5采用数学形态学的“顶帽变换”方法对二值图像BW进行滤波，然后采用8-邻接连通方法搜索和标记目标。
3.根据权利要求1所述的面向偏僻地段的小动物目标检测方法，其特征在于，所述步骤2具体内容为：
（1）区域特征提取与分类
对于运动目标的二值图像BW，提取七个Hu不变矩特征：
其中，
其中，W和H分别为运动目标的宽度和高度，BW(i,j)表示二值图像BW上像素点(i,j)的灰度值；中p、q为标记符号，如中p=2、q=0；
然后，按照最小欧式距离准则，计算运动目标块的Hu不变矩与训练得到的小动物目标的Hu不变矩的距离：
其中，表示运动目标块的第k个Hu不变矩，表示训练样本中小动物目标的第k个Hu矩（k=1,2，…，7），获取方法为：通过人工裁剪的方式，获取监控视频中的小动物目标，并二值化，得到小动物目标的二值图像，然后求取Hu不变矩，不同训练样本中的小动物目标的Hu不变矩特征通过均值滤波方法，得到；
最后，采用固定阈值法筛选疑似小动物目标，具体地，如果d<T2，则认为当前运动目标为疑似小动物目标，进一步进行空间灰度特征的提取与分类；否则，继续检测下一目标，本发明取T2=8.0；
（2）空间灰度特征提取与分类
对于疑似小动物目标的灰度图像I，提取空间灰度的Haar-like特征，采用Adaboost方法进行训练和分类，辨别目标属性，步骤包括：
Step2.1：特征提取
Haar-like特征有四种类型，
Haar-like特征值为：用黑色矩形内所有象素的灰度和减去白色矩形内所有象素的灰度和，采用下式计算Haar-like特征值：
Value=graySum(black)weight(black)-graySum(all)
其中，graySum(black)为黑色矩形特征内所有象素的灰度和，weight(black)为黑色矩形的权重，其值为整个大矩形的面积除以黑色矩形的面积，graySum(all)为整个大的矩形的灰度和；
由于图像中目标尺寸不同，Haar-like特征值需要进行归一化处理，具体实现方法是用上式得到的特征值除以整个矩形的面积；
具体实现时，采用积分图方法求取Haar-like特征值，对于输入图像I，像素点处的积分图定义如下：
其中，为图像在点处的像素值，积分图等于图中灰色部分的所有像素值的和；
为了得到输入图像I的积分图像，需要逐点扫描图像一次，设为输入图像各点的像素灰度值，为输入图像中像素点所在纵坐标不超过该点的所有像素灰度值之和，则图像I的积分图按如下递推公式计算：
其中，x和y从0开始，定义,，
Step2.2特征训练与分类
在训练阶段，将小动物目标作为正样本、其他目标作为负样本，提取目标图像的Haar-like特征，构建如下弱分类器：
其中，表示第j个特征的特征值；表示弱分类器的值，1表示为小动物目标，0表示其他目标：表示弱分类器的阈值；表示不等号的方向，取值为-1或+1，如果正样本被分类在阈值以下，，否则；x表示一个待检子窗口；
采用Adaboost方法挑选出一些最能代表小动物目标的弱分类器，按照加权投票方式将弱分类器训练成一个强分类器，在分类阶段，使用一定的搜索窗口对目标区域图像进行逐像素扫描，然后对每一个搜索窗口，使用级联分类器去判断其是否为小动物目标。
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Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106971193A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-07-21 | 南京理工大学 | 基于结构型Haar和Adaboost的目标检测方法 |
| CN107292233A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-10-24 | 开易（北京）科技有限公司 | 辅助驾驶中基于部件的行人检测和基于特征的跟踪方法、系统 |
| CN107633266A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-26 | 西安交通大学 | 一种电力机车接触网受电弓电弧检测方法 |
| CN108540773A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-14 | 云丁网络技术(北京)有限公司 | 一种监控方法、装置、系统及云服务器 |
| CN109886130A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-06-14 | 上海媒智科技有限公司 | 目标对象的确定方法、装置、存储介质和处理器 |
| CN110488258A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-22 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种周界区域安防中虚警抑制方法及装置 |
| CN110646792A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-01-03 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于观察哨数字望远镜的雷达搜索窗口设置方法 |
| CN112528962A (zh) * | 2021-01-01 | 2021-03-19 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于高分卫星遥感影像的牧区牛马群的监测方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103903278A (zh) * | 2012-12-28 | 2014-07-02 | 重庆凯泽科技有限公司 | 运动目标检测与跟踪系统 |
| CN103456028B (zh) * | 2013-08-30 | 2016-08-31 | 浙江立元通信技术有限公司 | 一种运动目标检测方法 |
| CN104537688A (zh) * | 2014-12-24 | 2015-04-22 | 南京邮电大学 | 一种基于背景差分和hog特征的运动目标检测方法 |
| CN104866842B (zh) * | 2015-06-05 | 2018-07-03 | 中国人民解放军国防科学技术大学 | 一种人体目标入侵检测方法 |
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Cited By (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN106971193A (zh) * | 2016-11-23 | 2017-07-21 | 南京理工大学 | 基于结构型Haar和Adaboost的目标检测方法 |
| CN107292233A (zh) * | 2017-05-16 | 2017-10-24 | 开易（北京）科技有限公司 | 辅助驾驶中基于部件的行人检测和基于特征的跟踪方法、系统 |
| CN107633266A (zh) * | 2017-09-07 | 2018-01-26 | 西安交通大学 | 一种电力机车接触网受电弓电弧检测方法 |
| CN107633266B (zh) * | 2017-09-07 | 2020-07-28 | 西安交通大学 | 一种电力机车接触网受电弓电弧检测方法 |
| CN108540773A (zh) * | 2018-04-12 | 2018-09-14 | 云丁网络技术(北京)有限公司 | 一种监控方法、装置、系统及云服务器 |
| CN108540773B (zh) * | 2018-04-12 | 2021-01-01 | 云丁网络技术(北京)有限公司 | 一种监控方法、装置、系统及云服务器 |
| CN109886130A (zh) * | 2019-01-24 | 2019-06-14 | 上海媒智科技有限公司 | 目标对象的确定方法、装置、存储介质和处理器 |
| CN110488258A (zh) * | 2019-08-30 | 2019-11-22 | 成都纳雷科技有限公司 | 一种周界区域安防中虚警抑制方法及装置 |
| CN110646792A (zh) * | 2019-11-04 | 2020-01-03 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于观察哨数字望远镜的雷达搜索窗口设置方法 |
| CN110646792B (zh) * | 2019-11-04 | 2022-04-12 | 中国人民解放军空军工程大学 | 一种基于观察哨数字望远镜的雷达搜索窗口设置方法 |
| CN112528962A (zh) * | 2021-01-01 | 2021-03-19 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于高分卫星遥感影像的牧区牛马群的监测方法 |
| CN112528962B (zh) * | 2021-01-01 | 2021-07-20 | 生态环境部卫星环境应用中心 | 一种基于高分卫星遥感影像的牧区牛马群的监测方法 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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Granted publication date: 20180706 |