[发明专利]智能视频人体识别方法

权利要求书

1.一种智能视频人体识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

第一步，建立静态背景模型；

第二步，利用帧间差法确定人体运动轮廓和背景减除法获得人体运动区域，并将人体运动区域填充到人体运动轮廓中；

第三步，利用最大方差阈值分割方法将第二步所得填充结果进行二值化，同时分析分割的有效性；

第四步，对于有效的分割，合并人体运动区域，并跟踪人体运动轨迹，更新静态背景模型，并返回第二步。

2.根据权利要求1所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，第一步中通过提取序列帧，并针对序列帧在时域上进行中值滤波后获得静态背景模型。

3.根据权利要求1所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，第三步中：记t为人体运动区域与背景图像的分割阈值，当t使得值g＝w₀*(u₀-u)²+w₁*(u₁-u)²最大时，t即为分割的最大方差阈值；其中，人体运动区域的像素点数占图像比例为w₀，平均灰度为u₀；背景图像像素点数占图像比例为w1，平均灰度为u₁，则图像的总平均灰度为：u＝w₀*u₀+w₁*u₁。

4.根据权利要求3所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，如果方差g小于一个经验阈值，即人体运动区域和背景图像无法明显的区分，直接将人体运动区域和背景图像构成的待处理图像全部设置为0；其中经验阈值的取值范围为100至200之间。

5.根据权利要求1所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，所述方法进一步包括如下步骤：

步骤11、从视频源提取序列帧；

步骤12、将提取的序列帧转为灰度图像，并做平滑滤波；

步骤13、对当前帧进行亮度标准化；

步骤14、利用帧间差法确定人体运动轮廓和背景减除法获得人体运动区域；

步骤15、将人体运动区域填充到人体运动轮廓中；

步骤16、利用最大方差阈值分割方法将所得结果进行二值化；

步骤17、判断分割是否有效，如果判断结果为是，则执行步骤18；

步骤18、找到人体运动轮廓，合并人体运动区域；

步骤19、跟踪并绘出人体运动轨迹；

步骤20、更新静态背景模型；

步骤21、判断是否是最后一帧，如果不是，则返回步骤11，如果是，结束该识别。

6.根据权利要求5所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，判断步骤12中提取的序列帧是否为前25帧，如果判断结果为是，则执行如下步骤：

步骤121、将前25帧图片转为灰度图像，存入缓冲；

步骤122、然后将前25帧图片在时域上进行中值滤波，作为静态背景模型，并返回步骤11。

7.根据权利要求5所述的智能视频人体识别方法，其特征在于，步骤17中，如果判断结果为否，则将人体运动区域和背景图像构成的待处理图像全部设置为0，并返回步骤11。