[发明专利]一种遗留物检测方法及装置

说明书

技术领域

本申请涉及视频监控领域，特别是涉及一种遗留物检测方法及装置。

背景技术

在视频监控系统中，遗留物检测主要是为了辅助监控人员维护公共安全，它是基于数字图像处理、数字视频处理、计算机视觉和模式识别等技术进行研发的，借助于计算机处理技术，对监控视频中的海量数据进行高速分析，自动检测公共场所中的遗留物，并向监控人员报警。

目前的遗留物检测方法中，直接利用混合高斯模型进行背景建模，这种遗留物检测方法对光照变化的稳定性较差，所以当光照突然发生变化时，会产生大量误检前景，从而会因为光照变化而造成遗留物的误检；并且由于混合高斯模型不能解决动态背景问题，容易受到如随风摆动的树叶和水波的干扰，而把这些动态的复杂背景当作前景区域检测出来，所以当背景中出现随风摆动的树叶和水波等周期性运动的背景时，这种遗留物检测方法也会造成遗留物的误检，导致遗留物的误检。

另外，目前的遗留物检测方法中只要某个前景区域静止的时间足够长就开始报警，即不论静止前景区域是静止的行人还是静止的遗留物，都会进行报警，这同样会造成遗留物的误检。

所以，如何提高遗留物检测精度，降低遗留物误检率是遗留物检测中亟待解决的问题。

发明内容

为解决上述技术问题，本申请实施例提供一种遗留物检测方法，通过径向延伸滤波去除光照突然变化造成的误检；利用混合高斯模型的微观信息来适应复杂动态背景；通过累计分析双前景二值图的方法来提高系统的抗遮挡能力；通过提取特征进行分类检测的方法来去除非遗留物(例如行人)造成的误检现象，这种遗留物检测方法，提高了遗留物的检测精度，降低了遗留物误检率。

技术方案如下：

一种遗留物检测方法，包括：

利用混合高斯模型进行背景建模，建立的背景模型包括长周期背景模型和短周期背景模型；

将接收的视频帧分别与所述长周期背景模型和短周期背景模型进行匹配，得到视频帧的初始长周期前景二值图和初始短周期前景二值图，并对所述视频帧的初始长周期前景二值图和初始短周期前景二值图进行径向延伸滤波，获得视频帧的长周期前景二值图和短周期前景二值图；

获取所述长周期混合高斯模型中单个高斯分布的生命周期信息，并对所述生命周期内视频帧的长周期前景二值图和短周期前景二值图进行累计分析，依据所述生命周期信息和累计分析结果确定静止前景区域；

对所述静止前景区域进行分类并检测出其中的遗留物。

上述方法，优选的，所述对视频帧的初始长周期前景二值图和初始短周期前景二值图进行径向延伸滤波包括：

计算视频帧所对应的初始长周期前景二值图中各个前景像素点在与所述视频帧相对应的背景图像中对应位置上的像素点的延伸向量；

依据所述延伸向量分别计算所述各个前景像素点在所述背景图像和所述视频帧中的对应位置上的亮度分布值；

依据所述亮度分布值分别计算所述背景图像和所述视频帧中对应位置上对应像素点的径向延伸相关性值，并依据所述径向延伸相关性值分别对所述初始长周期前景二值图和初始短周期前景二值图中对应位置上的前景像素点进行重新设置；

对依据所述径向延伸相关性重新设置前景像素点后的初始长周期前景二值图和初始短周期前景二值图进行高斯平滑，获得所述视频帧的长周期前景二值图和短周期前景二值图。

上述方法，优选的，所述长周期混合高斯模型中单个高斯分布的生命周期信息包括：

所述长周期混合高斯模型中单个高斯分布从创建时的初始状态变为预设的最终状态的持续时间；

相应的，所述对生命周期内所有视频帧的长周期前景二值图和短周期前景二值图进行累计分析包括：

对比分析在所述持续时间内各个视频帧的长周期前景二值图和短周期前景二值图中相对应的像素点，并记录所述相对应的像素点被判断为静止前景像素点的累计次数；

相应的，所述依据生命周期信息和累计分析结果检测出静止前景区域包括：

当所述持续时间满足第一预设条件且所述累计次数满足第二预设条件时，确定与所述持续时间和所述累计次数相对应的像素点为静止前景像素点，所有被确定为静止前景像素点的像素点组成的区域为静止前景区域。

上述方法，优选的，所述对静止前景区域分类并检测出其中的遗留物包括：

提取所述静止前景区域的特征，依据所述特征对所述静止前景区域进行检测，若所述静止前景区域中检测不到具有所述特征的子区域则所述静止前景区域为遗留物。