智能視頻監(jiān)控中的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法研究.pdf

1、隨著電子技術(shù)、通信技術(shù)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的研究與應(yīng)用日益得到人們的重視.運(yùn)動(dòng)檢測(cè)作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中視頻處理的第一步,具有非常重要的地位,同時(shí)也是一個(gè)技術(shù)上的熱點(diǎn)和難點(diǎn).該文主要研究在智能視頻監(jiān)控中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)所涉及到的各種算法:背景模型的初始化、運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和運(yùn)動(dòng)投影檢測(cè)算法.由于基于混合高斯模型的背景相減法具有簡(jiǎn)單性和有效性,它在視頻監(jiān)控系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)中得到了廣泛的應(yīng)用.背景模型的初始化是實(shí)施這一算法的第一步.該

2、文針對(duì)不同情況使用了不同方法進(jìn)行背景模型初始化.針對(duì)不存在純粹背景的訓(xùn)練視頻序列的情況,該文提出了一種新穎有效的背景模型初始化算法.這個(gè)算法首先找到訓(xùn)練視頻序列中像素值保持穩(wěn)定的子序列,根據(jù)圖像局部光流信息計(jì)算子序列為背景的概率,然后用概率最大的幾個(gè)子序列的均值和方差來(lái)初始化混合高斯分布的均值和方差,并從子序列的概率得到高斯分布的權(quán)值.如果像素的穩(wěn)定子序列數(shù)目少于高斯分布數(shù),則用K-mean算法對(duì)非穩(wěn)定子序列像素進(jìn)行聚類,用聚類結(jié)果初始

3、化背景模型余下的高斯分布參數(shù).這個(gè)方法能夠體現(xiàn)背景像素的多模態(tài)性,從而可以處理背景的擾動(dòng).為了處理背景長(zhǎng)期的緩變、背景運(yùn)動(dòng)以及全局光照的突然變化,該文提出了一個(gè)融合兩種運(yùn)動(dòng)信息的分級(jí)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法.算法包括像素級(jí)、區(qū)域級(jí)和幀級(jí)處理.像素級(jí)處理中,改進(jìn)了傳統(tǒng)的基于混合高斯模型的背景相減法,使其能夠更好地適應(yīng)背景的緩變;同時(shí),提出了一個(gè)能夠及時(shí)適應(yīng)背景快速變化的累積時(shí)間差分方法,用它的處理結(jié)果作為輔助信息,改善背景相減法的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)效果.區(qū)域級(jí)

4、處理將檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)像素聚合成運(yùn)動(dòng)區(qū)域,并融合像素級(jí)兩種方法的處理結(jié)果,使得算法既能適應(yīng)背景的緩變,又能適應(yīng)背景的快變,解決了背景物體運(yùn)動(dòng)的問(wèn)題.幀級(jí)處理主要解決全局光照變化情況下背景模型的重新初始化或者多個(gè)背景模型切換的問(wèn)題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,這個(gè)算法能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健可靠的運(yùn)動(dòng)檢測(cè).為了排除運(yùn)動(dòng)投影干擾,該文針對(duì)交通監(jiān)控場(chǎng)景提出了一個(gè)自適應(yīng)分級(jí)運(yùn)動(dòng)投影檢測(cè)算法.與運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法一樣,這個(gè)算法包括像素級(jí)、區(qū)域級(jí)和幀級(jí)處理.像素級(jí)處理根據(jù)梯度信息和背

5、景期望亮度值、色差值與陰影亮度值、色差值各自比值的統(tǒng)計(jì)特性,估計(jì)像素為陰影的概率.區(qū)域級(jí)處理考慮了運(yùn)動(dòng)投影像素間關(guān)系、尺寸特點(diǎn)和幾何位置特點(diǎn),剔除像素級(jí)處理的誤檢,得到真正的運(yùn)動(dòng)投影區(qū)域,并對(duì)有關(guān)參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)更新,使得算法能夠適應(yīng)場(chǎng)景中光照的緩慢變化帶來(lái)的運(yùn)動(dòng)投影性質(zhì)的改變,這也是在運(yùn)動(dòng)投影檢測(cè)中引入這些參數(shù)的一大好處.幀級(jí)處理主要解決全局光照突然變化有關(guān)參數(shù)的重新初始化或者多組參數(shù)切換問(wèn)題.這個(gè)算法應(yīng)用在交通監(jiān)控場(chǎng)景中,能夠有效抑制