CN112561949B - 一种基于rpca和支持向量机的快速运动目标检测算法 - Google Patents

一种基于rpca和支持向量机的快速运动目标检测算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及目标检测算法技术领域，具体涉及一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，它包括：首先使用RPCA对视频矩阵进行分解得到视频的前景信息，同时通过超像素分割对视频进行分割，再提取前景和背景超像素块对应的稀疏矩阵的异常值的特征，并通过SVM进行模型训练；在进行检测时，提取前景和背景超像素块对应的稀疏矩阵的异常值的特征，再使用已经训练好的模型进行判断超像素块是否属于前景。本发明的有益效果为：在保证检测结果F‑measure值在0.85左右的情况下，检测速度是已有RPCA扩展模型的50倍左右，可以用于智能安防监控中实时提取出运动目标，可以作为后续的图像分类、目标检测、目标识别的基础工作。

Description

一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法
技术领域
本发明涉及目标检测算法技术领域，特别是涉及一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法。
背景技术
现有的Robust Principal Component Analysis(RPCA)模型只能处理简单的运动目标检测，如果场景中有动态背景干扰，那么准确率会受到很大影响，RPCA扩展模型虽然提高了运动检测的准确率，但是由于模型较为复杂，运算速度非常慢，为了提高RPCA及其扩展模型在运动目标检测中的准确率和实效性，本发明旨在提出了一种基于RPCA和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的快速运动目标检测算法，以解决上述存在的问题。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术之缺陷，本发明之目的在于提供一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，在保证检测结果F-measure值在0.85左右的情况下，检测速度是已有RPCA扩展模型的50倍左右，可以用于智能安防监控中实时提取出运动目标，可以作为后续的图像分类、目标检测、目标识别的基础工作。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，包括模型训练、目标检测，所述模型训练优先于目标检测进行；
所述模型训练包括如下五个步骤：
A、超像素分割：将视频中的每一帧图像提取出来，并对每一帧图像进行超像素分割；
B、灰度化：对彩色视频进行灰度化，将视频中的每一帧图像提取出来，并将每一张图像进行灰度化处理，灰度化处理通过对彩色图像中的三分量亮度求平均得到灰度值；
C、合并向量：对灰度化后的视频中的列化成向量，将每一帧对应的列向量组成一个二维矩阵；
D、RPCA分解：对步骤C中得到的二维矩阵进行RPCA分解，得到视频的前景矩阵和背景矩阵，前景矩阵和背景矩阵的维度是一致的，前景矩阵中的像素值都属于异常值，且前景矩阵中包含了噪声和运动目标；
E、提取特征：提取前景和背景超像素块的特征，具体方法为，得到一个超像素块所有像素的坐标，然后根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图；
F、模型训练：使用SVM对提取到的前景和背景特征进行训练。
进一步地，所述目标检测包括如下六个步骤：
A、超像素分割；B、灰度化；C、合并向量；D、RPCA分解；
G、提出待检测视频帧所有超像素的特征：得到一个超像素块所有像素的坐标，根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图；
H、根据已经训练好的模型计算超像素特征是否属于前景，最后输出前景运动目标。
进一步地，所述均值特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数。
进一步地，所述方差特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数，为均值特征。
进一步地，所述0范数的均值表示一个超像素块非0元素个数占所有元素个数的比例，获取公式为：
其中，X为一个像素块中的异常值向量，n为一个超像素中包含的像素的个数。
进一步地，所述直方图特征获取步骤如下：假设输入超像素块Ci，其中1≤i≤N，N为此超像素块中包含的所有像素的个数，像素值的整个动态范围为[-255,255]，将此动态范围平均分为k个区间，k＝34，因此每个区间的动态范围宽度为15，每个区间的概率密度记为：
其中，nk表示灰度级为Xk时的像素个数，p(Ck)表示为一个1×34的向量。
进一步地，所述均值、方差、0范数和直方图计算完毕后，将所有特征组成一个特征向量F，F为一个1×37的向量，公式如下：
F＝[X,S2,L0,p(Ck)] (5)
综上所述，本发明具有以下有益效果：
本发明解决了现有的RPCA扩展模型较为复杂，时间复杂度较高，不能实现实时的运动目标检测的问题，提高了RPCA及其扩展模型在运动目标检测中的准确率和实效性，在保证检测结果F-measure值在0.85左右的情况下，检测速度是已有RPCA扩展模型的50倍左右，可以用于智能安防监控中实时提取出运动目标，可以作为后续的图像分类、目标检测、目标识别的基础工作。
附图说明
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明中模型训练的流程图；
图2是本发明中目标检测的流程图。
具体实施方式
有关本发明的前述及其他技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图1至附图2对实施例的详细说明中，将可清楚的呈现。以下实施例中所提到的结构内容，均是以说明书附图为参考。
下面将参照附图描述本发明的各示例性的实施例。
实施例1：一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，包括模型训练、目标检测，模型训练优先于目标检测进行；
模型训练包括如下五个步骤：
A、超像素分割；B、灰度化；C、合并向量；D、RPCA分解；E、提取特征；F、模型训练。
首先进行超像素分割，即将视频中的每一帧图像提取出来，并对每一帧图像进行超像素分割；随后对彩色视频进行灰度化，将视频中的每一帧图像提取出来，并将每一张图像进行灰度化处理，灰度化处理通过对彩色图像中的三分量亮度求平均得到灰度值；之后，对灰度化后的视频中的列化成向量，将每一帧对应的列向量组成一个二维矩阵；对上述步骤中得到的二维矩阵进行RPCA分解，得到视频的前景矩阵和背景矩阵，前景矩阵和背景矩阵的维度是一致的，前景矩阵中的像素值都属于异常值，且前景矩阵中包含了噪声和运动目标；最后提取前景和背景超像素块的特征，具体方法为，得到一个超像素块所有像素的坐标，然后根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图。
均值特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数。
方差特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数，为均值特征。
0范数的均值表示一个超像素块非0元素个数占所有元素个数的比例，获取公式为：
其中，X为一个像素块中的异常值向量，n为一个超像素中包含的像素的个数。
直方图特征获取步骤如下：假设输入超像素块Ci，其中1≤i≤N，N为此超像素块中包含的所有像素的个数，像素值的整个动态范围为[-255,255]，将此动态范围平均分为k个区间，k＝34，因此每个区间的动态范围宽度为15，每个区间的概率密度记为：
其中，nk表示灰度级为Xk时的像素个数，p(Ck)表示为一个1×34的向量。
均值、方差、0范数和直方图计算完毕后，将所有特征组成一个特征向量F，F为一个1×37的向量，公式如下：
F＝[X,S2,L0,p(Ck)] (5)
最后，使用SVM对提取到的前景和背景特征进行训练。
目标检测包括如下六个步骤：
A、超像素分割；B、灰度化；C、合并向量；D、RPCA分解；G、提出待检测视频帧所有超像素的特征；H、根据已经训练好的模型计算超像素特征是否属于前景，最后输出前景运动目标。
上述前四个步骤与训练模型时的前四步骤相同，在第五步中，变为对当前检测目标提取特征，得到一个超像素块所有像素的坐标，根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图，计算方法如上述的公式(1)至公式(5)得出结果后，将四个特征按照公式(5)组成特征向量，根据已经训练好的模型计算超像素特征是否属于前景，如何属于前景则输出前景运动目标。
以上所述是结合具体实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明具体实施仅局限于此；对于本发明所属及相关技术领域的技术人员来说，在基于本发明技术方案思路前提下，所作的拓展以及操作方法、数据的替换，都应当落在本发明保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于：
包括模型训练、目标检测，所述模型训练优先于目标检测进行；
所述模型训练包括如下六个步骤：
A、超像素分割：将视频中的每一帧图像提取出来，并对每一帧图像进行超像素分割；
B、灰度化：对彩色视频进行灰度化，将视频中的每一帧图像提取出来，并将每一张图像进行灰度化处理，灰度化处理通过对彩色图像中的三分量亮度求平均得到灰度值；
C、合并向量：对灰度化后的视频中的列化成向量，将每一帧对应的列向量组成一个二维矩阵；
D、RPCA分解：对步骤C中得到的二维矩阵进行RPCA分解，得到视频的前景矩阵和背景矩阵，前景矩阵和背景矩阵的维度是一致的，前景矩阵中的像素值都属于异常值，且前景矩阵中包含了噪声和运动目标；
E、提取特征：提取前景和背景超像素块的特征，具体方法为，得到一个超像素块所有像素的坐标，然后根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图;
F、模型训练：使用SVM对提取到的前景和背景特征进行训练；
所述目标检测包括如下六个步骤：
A、超像素分割；B、灰度化；C、合并向量；D、RPCA分解；
G、提出待检测视频帧所有超像素的特征：得到一个超像素块所有像素的坐标，根据坐标在前景矩阵中取出对应坐标相应的异常值组成一个异常值向量，提取异常值向量的如下四个特征：均值、方差、0范数和直方图；
H、根据已经训练好的模型计算超像素特征是否属于前景，最后输出前景运动目标。
2.根据权利要求1所述的一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于，
所述均值特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数。
3.根据权利要求2所述的一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于，
所述方差特征的获取公式为：
其中，Xi为超像素块中的一个像素,n为一个超像素中包含的像素的个数，为均值特征。
4.根据权利要求3所述的一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于，
所述0范数的均值表示一个超像素块非0元素个数占所有元素个数的比例，获取公式为：
其中，X为一个像素块中的异常值向量，n为一个超像素中包含的像素的个数。
5.根据权利要求4所述的一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于，
所述直方图特征获取步骤如下：假设输入超像素块Ci，其中1≤i≤N，N为此超像素块中包含的所有像素的个数，像素值的整个动态范围为[-255,255]，将此动态范围平均分为k个区间，k＝34，因此每个区间的动态范围宽度为15，每个区间的概率密度记为：
其中，nk表示灰度级为Xk时的像素个数，p(Ck)表示为一个1×34的向量。
6.根据权利要求5所述的一种基于RPCA和支持向量机的快速运动目标检测算法，其特征在于：
所述均值、方差、0范数和直方图计算完毕后，将所有特征组成一个特征向量F，F为一个1×37的向量，公式如下：
F＝[X,S2,L0,p(Ck)] (5)。
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