[发明专利]一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法

权利要求书

1.一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，在视频信号采集的基础上对场景内的情况进行智能化监视，包括目标检测、目标跟踪、事件分析其特征在于包括如下步骤：

(1)长短效背景模型的初始化，基于混合高斯模型和背景区域划分，进行长短效背景模型的子单元划分、子单元混合高斯模型初始；

(2)BLOB目标检测、停留目标、鬼影目标检测，停留目标区域及时更新到短效背景中，长效背景进行非运动区域选择性更新，以适应光照的缓慢变化；通过鬼影判断，来发现停留目标离开原有的位置，用于实现对相应短效背景区域做精确更新；

(3)启发式方法的BLOB快速目标跟踪，为保证运动目标跟踪的适应性，设计快速的启发式方法，根据位置优先的几何特征关联法则，来跟踪并判定目标的位置、速度；判定是否支持静止目标跟踪？如果不支持，进入PBlob Tracker运动目标跟踪，如果支持，进入PBlob Tracker动静目标跟踪；

(4)禁停事件检测与输出告警，在完成停留目标的检测基础上，停留目标的几何特征、停留时间、停留区域符合告警条件时，则进行声光电告警，对应告警事件记录入库；

(5)长短效背景模型选择性更新，针对运动，刚静止、刚运动和光照变化，选择性更新长短效背景模型。

2.根据权利要求1所述的一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，其特征在于，所述的长短效背景模型的初始化、BLOB目标检测采用设计各类BLOB区域的系统性判定方法实现视频目标的快速检测。

3.根据权利要求1所述的一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，其特征在于，所述的启发式方法的BLOB快速目标跟踪，包括设计快速的启发式方法来保证跟踪的实时性，判定检测出的BLOB区域属于哪个目标，根据位置最近优先的匹配原则，建立高斯分布似然函数，根据连续两帧计算t时刻的目标速度。

4.根据权利要求1所述的一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，其特征在于，所述的停留目标、鬼影目标检测与长短效背景模型选择性更新，包括停留目标的检测判定，停留目标跟踪尝试期间，根据该目标的几何特征，精确更新到短效背景中，同时对尝试停留目标进行运动目标关联，若未达到尝试要求，则纠正短效背景，同时转入运动目标跟踪；短、长效背景差输出的目标为停留目标输出结果，长效背景不进行运动区域的更新，其他区域和短效背景一样，执行混合高斯背景模型更新，以适应光照的缓慢变化。

5.根据权利要求4所述的一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，其特征在于，所述的包括停留目标的检测判定，依据两个因素：目标在连续帧中的运动速度小于给定阈值；帧差法确定的目标连续自然运动种子点数小于给定阈值，即停留目标的检测准则：速度小于给定阈值，自然运动种子数小于阈值。