[发明专利]一种运动目标的检测方法及装置

说明书

本发明实施例提供了运动目标的检测方法及装置，方法包括：对所获得的针对监控场景的当前帧图像中的每一当前像素点，将当前像素点与其对应的一组背景模型进行匹配；各帧图像的每一相同位置的像素点对应一组背景模型，每组背景模型包含预定数量个根据监控场景图像的周期预设的第一背景模型；若与其对应的背景模型中任一第一背景模型匹配成功，更新匹配成功的第一背景模型的参数，将当前像素点确定为第一背景像素点；反之，重置其对应的背景模型中的任一第一背景模型的参数，将当前像素点确定为第一前景像素点；确定当前帧图像中是否包含第一前景像素点；进一步，确定当前帧图像中是否存在前景运动目标。以实现检测出更准确的前景运动目标。

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，特别是涉及一种运动目标的检测方法及装置。

背景技术

随着监控技术的快速发展，许多场所都有监控设备进行监控，当监控设备对应的监控场景中出现异常目标时，该监控设备对应的平台可以针对该异常目标产生并发出预警信号，以提示监控人员对异常目标进行关注并采取相应措施。上述异常目标可能为人员、车辆等活动目标。

监控设备对监控场景进行监控时，监控设备对应的平台可以通过现有的背景建模类算法从监控场景对应的视频图像中检测出前景运动目标，该前景运动目标即对应人员、车辆等活动目标，前景运动目标由前景像素点组成。当从监控场景对应的视频图像中检测出前景运动目标时，监控设备对应的平台会产生并发出预警信号。但是，现有的背景建模类算法的缺点是：针对监控场景内的一切活动目标，都会检测为前景运动目标。在某些场景中，有些活动目标是不属于异常目标范围的，当监控设备监控到不属于异常目标范围的活动目标，也会认为是异常目标。

举例而言：监控场景为油田，众所周知的油田在国家经济及其所在的地方经济中承担着重要角色。目前部分采油点存在偷窃石油，盗取天然气现象，这不仅给国家财产带来损失，同时也给现场工作人员的安全带来隐患。在油田场景中设置监控设备，以实现针对油田场景中异常目标的检测。可以理解的是，油田场景中的周期重复性运动的抽油机驴头是不属于异常目标范围的。现有技术中，监控设备在监控油田场景时，利用现有的背景建模类算法无法将抽油机驴头的周期重复性运动和人员、车辆等活动目标区分开来，即现有的背景建模类算法会将作周期重复性运动的抽油机驴头不停的检测为前景运动目标。所检测出的作为异常目标的前景运动目标不够准确。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种运动目标的检测方法及装置，以实现检测出更准确的作为异常目标的前景运动目标。具体技术方案如下：

一方面，本发明实施例提供了一种运动目标的检测方法，所述方法包括：

获得针对监控场景的当前帧图像；

针对所述当前帧图像中的每一当前像素点，将所述当前像素点的参数与所述当前像素点对应的一组背景模型进行匹配；其中，各帧图像的每一相同位置的像素点对应一组背景模型，每组背景模型包含预定数量个根据所述监控场景图像的周期预设的第一背景模型；

若所述当前像素点的参数与所述当前像素点对应的一组背景模型中任一第一背景模型匹配成功，则根据所述当前像素点的参数更新所述匹配成功的第一背景模型的参数，并将所述当前像素点确定为第一背景像素点；

若所述当前像素点的参数与所述当前像素点对应的一组背景模型中所有第一背景模型匹配失败，则从所述当前像素点对应的一组背景模型中选择一个第一背景模型，重置所选择的第一背景模型的参数，并将所述当前像素点确定为第一前景像素点；

确定所述当前帧图像中是否包含第一前景像素点；

根据所述当前帧图像是否包含第一前景像素点，确定所述当前帧图像中是否存在前景运动目标。

可选地，所述每组背景模型中的每一第一背景模型均为高斯模型，每一第一背景模型的参数均包括第一均值、第一方差和权重值，所述当前像素点的参数包括所述当前像素点的像素值；