[发明专利]一种视频背景模型的提取方法及装置

说明书

本发明涉及一种视频背景库的提取方法，包括以下步骤：接收视频帧图像，并执行背景模型初始化，获得初始的背景模型；继续接收视频帧图像，按照预设更新速度执行对所述背景模型的更新提取，同时记录视频帧图像的变化状态；根据记录的变化状态调整所述背景模型的更新速度，并按照所述新的更新速度执行上述对背景模型的更新提取。

技术领域

本发明涉及视频提取技术领域，特别涉及一种视频背景模型的提取方法及装置。

背景技术

随着科技的进步，智慧城市的发展也日新月异，人工智能技术已被应用于各种行业之中，例如，在视频处理领域，将计算机视觉技术用于图像处理和目标分析等已成为了当今的发展趋势，特别是用于视频监控系统的目标识别技术，既要使其能够在复杂的环境中也能够准确稳定的运行，又要保证其实时性。

现有技术中，用于视频中目标识别的方法主要有光流法、帧差法以及背景差分法等，其中，背景差分法是将得到的视频序列中当前帧与背景模型进行比较，从而检测出不同区域以此来判断目标区域的常用的目标检测方法。在上述目标检测过程中，背景模型的准确程度将直接影响目标检测结果。对于背景较为复杂的环境，会加大目标检测和提取的难度。

因此，目前需要一种适用于复杂环境的视频背景模型的提取方法及装置。

发明内容

本发明提供一种视频背景库的提取方法，包括以下步骤：

步骤1)接收视频帧图像，进行背景模型初始化，获得初始的背景模型；

步骤2)继续接收视频帧图像，按照预设初始更新速度执行对所述背景模型的更新提取，同时记录视频帧图像的变化状态；

步骤3)根据所述步骤2)记录的变化状态调整所述背景模型的更新速度，并按照所述新的更新速度执行所述步骤2)中对背景模型的更新提取。

优选的，所述步骤1)进一步包括：

步骤11)将接收的所述视频帧图像的首帧作为所述初始背景模型；

步骤12)将接收的所述视频帧图像的前N个帧图像进行建模并获得初始备用背景模型，其中，N为大于1的正整数；

步骤13)将所述步骤11)的所述初始背景模型与所述步骤12)的所述初始备用背景模型进行相似度判决；

在所述步骤11)的所述初始背景模型与所述步骤12)的所述初始备用背景模型相同的情况下，则继续将接收的所述视频帧图像的首帧作为所述初始背景模型；

在所述步骤11)的所述初始背景模型与所述步骤12)的所述初始备用背景模型不相同的情况下，则将获得当前所述初始备用模型的当前帧替代所述首帧作为初始背景模型。

优选的，所述步骤2)进一步包括：利用参数M1和参数M2表示所述视频帧图像的变化状态；其中，所述参数值M1用于表示视频中的背景图像保持稳定的可能性；所述参数M2用于表示视频中具有目标对象的可能性；M1和M2均为大于0的正数，且初始值设为0。

优选的，所述步骤2)进一步包括：

步骤21)继续接收视频帧图像，将当前帧与所述当前帧的相邻帧进行相似度判决；

在所述当前帧与所述相邻帧不同的情况下，则参数M1置零，参数M2增大；

在所述当前帧与所述相邻帧相同的情况下，则参数M1增大，参数M2置零；

步骤22)继续接收下一帧图像作为所述当前帧，重复所述步骤21)的相似度判决，直到所述参数M1增大到阈值T0时，将所述当前帧替代所述步骤1)获得的所述初始的背景模型成为新的背景模型，完成对所述背景模型的一次更新提取；其中，所述阈值T0表示所述背景模型的稳定程度能够满足执行所述背景模型更新的门限值；