[发明专利]基于计算机视觉的入侵监控方法

权利要求书

1、一种基于计算机视觉的入侵监控方法，其特征在于，包括以下步骤：获取一定数量的连续帧视频图像，这些图像主要描述无运动目标存在时的场景信息；根据获取的多帧图像的像素值，用非参数统计方法建立背景模型；对于新获取的图像，利用得到的背景模型，估计图像中每个像素点隶属于背景的概率，和事先设定的域值比较，以此判断该点是否为前景点；对前景点进行形态学滤波处理得到前景区块，之后根据前景区块的面积大小决定是否为运动目标；采用加权直方图特征对运动目标建模，并采用直方图匹配方法跟踪上述运动目标；利用跟踪轨迹，判断运动目标有没有进入事先设定的敏感区域，若进入则报警。

2、根据权利要求1所述的入侵监控方法，其特征在于，背景模型由图像中每个像素点位置的背景颜色分布来描述，这些分布通过多帧背景图像的非参数统计得到：

p(xt)=1NΣi=1NΠj=1d12πσj2exp(-(xtj-xij)22σj2)]]>

其中，x_t为时刻t某个像素位置的d维颜色特征观测值，{x_i}_{i＝1，...，N}表示建模期间该像素点位置观察到的一组d维颜色特征观测值，exp(x)表示指数函数，σ_j是每维特征对应的方差，则p(x_t)为t时刻像素值x_t属于背景的概率值。

3、根据权利要求1所述的入侵监控方法，其特征在于，该方法通过比较概率值p(x_t)和某个设定阀值的大小来决定t时刻该像素值x_t是否属于前景：如果概率值p(x_t)小于某个设定的阀值，则当前相应的像素点为前景点，否则，相应的像素点为背景点。

4、根据权利要求1所述的入侵监控方法，其特征在于，对背景模型检测出的前景点进行数学形态学滤波处理，这些数学形态学滤波处理的步骤包括中值滤波、形态学腐蚀和形态学膨胀操作，对于处理后的前景区域，选取区域面积大于给定阈值的作为运动目标。