[发明专利]一种背景自适应更新的地下车库及隧道运动目标检测方法

说明书

【技术领域】

本发明涉及图像处理的技术领域，特别是一种背景自适应更新的地下车库及隧道运动目标检测方法的技术领域。

【背景技术】

目前地下车库及隧道的照明系统不管白天或晚上、不管车辆或人员有无进出都一直处于长亮状态，因此能源浪费十分严重。例如商业、写字楼及医疗建筑地下车库车辆的流动频率较高，平均2小时左右流动换位一次，但是非营业时间几乎没有车辆流动，照明灯具却依旧处于常亮状态；交通建筑如机场、火车站等车库午夜期间也很少有车辆流动；办公、写字楼和居住小区等车辆的流动频率较低，早晚上下班是高峰期，其余时间几乎很少有车辆和人员流动，照明灯仍保持长明状态，照明用电浪费情况极为严重。因此研究出一种适用于地下车库的运动目标检测和识别方法，自动检测车库中有无车辆或行人的运动，根据不同的检测结果来控制照明系统的开启时间长度，可以极大的节省照明系统的能源消耗。

【发明内容】

本发明的目的就是为了克服地下车库及隧道照明系统能源严重浪费的缺陷的问题，提出一种背景自适应更新的地下车库及隧道运动目标检测方法，能够对背景进行自适应更新，从而快速对地下车库及隧道的运动目标进行检测和识别，根据不同的检测结果来控制照明系统的开启时间长度，可以极大的节省照明系统的能源消耗。

为实现上述目的，本发明提出了一种背景自适应更新的地下车库及隧道运动目标检测方法，包括以下步骤：

步骤(1)：采集场景红外图像作为初始系统背景图像，记为g(x,y)；

步骤(2)：利用背景差分法得到当前图像帧的运动目标区域和背景区域，具体计算公式如下；

d(x,y)＝|f(x,y)-g(x,y)|

其中f(x,y)表示采集到的当前红外图像帧，g(x,y)表示当前的系统背景图像，按如下公式对差分图像d(x,y)进行高斯滤波；

D(x,y)＝H*d(x,y)

其中H表示一个5×5的高斯核函数，*表示卷积；接着按如下公式对D(x,y)进行阈值二值化处理；

R(x,y)=0,D(x,y)<T1,D(x,y)≥T]]>

其中，参数T为二值化阈值；

步骤(3)：利用当前图像帧的背景区域对系统背景图像进行更新，具体计算公式如下；