[发明专利]用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测方法

权利要求书

1.用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测方法，其特征在于包含以下步骤：

（1）建立网络物理系统，所述网络物理系统包括路边静止摄像机、信号控制设备、无线通信模块和计算单元；计算单元与摄像机相连，实时获取摄像机采集到的交通视频数据；信号控制设备和无线通信模块用于捕获和传递交通信号灯信息，计算单元接收并融合这些信息从而感知环境态势，并据此执行自适应调整学习率的背景提取方法；

（2）计算单元使用摄像机采集的交通视频的最初N帧图像进行背景帧初始化，采用的方法是平均帧法；

（3）计算单元利用Hough变换对交通视频图像进行车道线检测和兴趣区域划分，作为步骤（4）背景学习过程中按兴趣区域自适应调整像素学习率的分区依据；

（4）计算单元在图像处理过程中接收交通灯切换信号并进行分析，并根据自适应规则指导不同区域像素点的背景学习过程，调整背景模型的参数并更新背景帧；所述自适应规则包括：当交通灯切换为红灯信号时，受红灯影响停车的兴趣区域调小背景学习率，当交通灯切换为绿灯信号时，受绿灯影响通行的兴趣区域调大背景学习率；

（5）计算单元使用当前帧与背景帧差分的方法，逐像素进行前景点和背景点判断，得到初步的前景区域；

（6）采用后处理方法，包括：阴影去除、形态学滤波、区域生长对（5）中得到的前景区域进行去噪，通过消除面积过小的无效前景区域、填补前景目标被割裂的细小缝隙，得到最终比较完整可靠的前景区域。

2.根据权利要求1所述的用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测算法，其特征在于：所述步骤（4）中计算单元执行的操作包含以下步骤：

步骤①读取当前视频帧，针对图像中的每一个像素点X_t，判断像素点X_t所处的图像分割区域，根据交通灯切换信号和自适应规则确定对应的学习率调整方案；

步骤②根据系统设定的阈值T₁进行前景和背景点分类，背景帧像素μ_t与当前视频帧像素值进行做差，若满足|X_t-μ_t|＜T₁则判为背景点，否则该点为前景点；

步骤③使用调整后的学习率更新背景模型参数，包括背景均值和方差。

3.根据权利要求1所述的用于交通路口场景并基于网络物理系统的视频图像前景检测算法，其特征在于：所述步骤（6）中计算单元执行的后处理操作包含以下步骤：

步骤①使用基于HSV（色调Hue，饱和度Saturation，亮度Value）颜色空间模型的方法进行阴影点去除；

步骤②先进行开运算操作消除前景区域中的细小对象、平滑较大物体的边界；再进行闭运算操作连接前景较大目标区域之间的缝隙，使得前景更加完整不被割裂；

步骤③根据预先设定的阈值Min删除面积过小的前景区域。