[发明专利]一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种智能视频监控技术，尤其涉及一种运动目标检测方法。

背景技术

现在公共安全越来越受关注，视频监控作为一种维护公共安全的有效工具得到了广泛的应用。智能视频监控技术由于可以变被动监控为主动识别，将人从大量冗余信息中解脱出来而成为当今的一大研究热点。运动目标检测是实现智能视频监控的第一步。

运动目标检测大体有三种方法：帧间差分法、光流法、背景差分法。帧间差分法简单易于实现，但是对缓慢运动的物体不敏感，并且易出现变形；光流法计算复杂，不适合运动目标的实时检测；背景差分法由于其适中的计算复杂度和较高的检测准确度是实际中运用最多的运动目标检测算法。典型背景差分法有：核密度估计法、混合高斯背景建模和Codebook等。核密度估计法计算复杂度太大，混合高斯模型有前景光圈问题。Codebook内存利用率高、运算速度快、具有较强的鲁棒性，是目前最为先进的运动目标检测方法之一。但是该方法仍然存在以下缺陷：

1.运动目标检测在视频序列的低亮度区域存在误检问题。

2.对于运动目标检测的准确度和速度仍然有同时进一步提升的空间。

发明内容

为解决Codebook低亮度区域误检问题，并从准确度和速度两方面提高运动目标检测性能，本发明提供一种基于分层匹配的五元组Codebook运动目标检测方法。它具有准确度更高、速度更快等优点，并解决了Codebook方法的低亮度区域误检问题。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于分层匹配五元组Codebook的运动目标检测方法，包括如下步骤：

(1)为视频图像序列的每一个像素建立一个码本；

(2)用一段视频序列训练码本，即对每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则用当前像素更新该匹配的码字；如果像素与码本中所有的码字均不匹配，则建立一个新的码字；

(3)用训练好的码本进行前景检测，即每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则判断该点为背景点；如果像素与码本中的所有码字均不匹配，则判断该点为前景点；

其特征在于：步骤(1)中建立的码本C中包含L个码字C＝{c_i|1≤i≤L}，第i个码字c_i由RGB向量v_i＝(R_i,G_i,B_i)和五元组aux_i＝<I_i,f_i,λ_i,p_i,q_i>两部分组成，其中五元组中各元素的含义为：I_i，平均亮度；f_i，码字被访问的频数；λ_i，最大不重复访问时间间隔；p_i，码字第一次被访问时间；q_i，码字最后一次被访问时间；

并且，在步骤(2)和(3)中进行像素与码字的匹配计算时，匹配条件包括颜色扭曲度匹配和亮度匹配，匹配范围由参数颜色扭曲度匹配阈值ε_c和亮度匹配上下界I_hi和I_low确定，对于高亮度和低亮度区域分别采取不同的匹配计算方式，即ε_c、I_hi和I_low的计算公式如下：