[发明专利]用于检测运动对象的设备和方法

说明书

本发明涉及用于检测运动对象的设备和方法。提出用于在视频序列中检测运动对象的设备。该视频序列作为压缩的比特流存在，该比特流具有多个帧，其中多个帧中的每个被划分成多个块。所述设备具有加权单元，所述加权单元被设置用于给相应帧的多个块中的至少一个块在考虑该块在该帧之内的水平空间分量、该块在该帧之内的垂直空间分量和该块在多个帧之内的时间分量的情况下分配加权值，以及确定单元，所述确定单元被用于针对多个块中的至少一个块基于所分配的加权值和阈值来确定：该块是否具有运动对象。通过在考虑三个维度的情况下确定加权值可以执行对运动对象的精确以及有效的确定。此外，提出用于在视频序列中检测运动对象的方法。

技术领域

本发明涉及用于检测运动对象的设备。此外，本发明涉及用于检测运动对象的相应方法。

本发明涉及用于在视频序列中检测运动对象的设备和方法。

背景技术

诸如视觉监视系统、交通控制系统或访问控制系统的许多应用需要有效的解决方案以便在由多个视频帧组成的视频流中检测运动对象。由于此原因过去开发了不同的检测算法。用于在视频帧中检测对象的常用技术被称为前景/背景分割。在此运动对象（前景）通过应用复杂的模型与场景（即每视频帧）的背景分离，所述模型能够在前景和背景之间进行区分。这通常导致二进制图像，所述二进制图像说明：确定的像素是属于前景对象还是属于背景。

这既可以在像素域中又可以在压缩域中发生。像素域中的对象探测可以被视为在视频流中检测对象的传统的方案。对象根据描述这些对象的专门的特征来检测、识别以及追踪。这种特征例如是颜色直方图、形状、轮廓或其组合。但是用于特征产生以及提取的前提是能够直接访问相应的图像数据、即每帧的像素。这要求在可以进行关于运动对象的分析之前，解码所接收或所存储的数据流、即视频流。在解析所压缩的语法元素之后重建当前像素数据是具有最高计算复杂度的解码步骤。此外，像素域中的分析算法在计算上是复杂的，因为必须处理每个单个像素。因此在像素域中的解码和分析在实时应用中或在应该应用多个视频流的并行处理时可能是有问题的。

发明内容

在此背景下，本发明的任务在于提供视频序列中的运动对象的有效识别。

据此提出用于在视频序列中检测运动对象的设备，其中视频序列作为压缩的比特流存在，该比特流具有多个帧，其中多个帧中的每个被划分成多个块。所述设备具有：加权单元，所述加权单元被设置用于给相应帧的多个块中的至少一个块在考虑该块在帧之内的水平空间分量、该块在帧之内的垂直空间分量和该块在多个帧之内的时间分量的情况下分配加权值，以及确定单元，所述确定单元被用于针对多个块中的至少一个块基于所分配的加权值和阈值来确定：所述块是否具有运动对象。

在识别运动对象时可以直接在所谓的压缩域中分割视频帧，而不是首先解码所接收的压缩数据流、即视频序列的所接收的压缩表示以便获得像素数据。以这种方式，算法可以具有更低的复杂度并且更快地被执行，因为消除解码的计算密集的步骤。分割在此上下文中被理解为将帧分成前景或背景。视频序列在此由多个连续的图像、即所谓的帧组成。

所述设备基于以下构思：直接从压缩的比特流中针对各个帧或各个帧之内的各个块判定：运动对象是否位于该帧中。帧在此可以被划分成块，其中每个块包括确定数目的像素。

视频序列例如可以在使用所谓的基于块的混合视频编码技术的情况下被压缩。在此视频流或视频序列的每一视频帧被划分成可变大小的块并且这些块中的每一个被单独处理。这些块之内的像素在使用要么当前帧的已经被处理的像素要么相邻帧的像素的情况下来预测。然后进一步编码并且传输对应的预测误差。

这种基于块的混合视频编码技术的示例是H.264/AVC视频编码标准。下面根据该标准描述所述设备的示例，但是其它的标准或技术也是可能的。