[发明专利]基于DirectShow的运动目标检测方法、运动目标检测模块及监控系统

权利要求书

1.一种基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：基于混合高斯背景建模法，对视频图像进行预处理以获取背景像素模型；

步骤S2：基于OpenCV的背景差分法和目标跟踪算法，通过视频帧图像与背景像素模型求解，以获取运动目标局部图像；

步骤S3：基于运动目标定位算法，获取运动目标的位置参数。

2.根据权利要求1所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，在步骤S1中，所述混合高斯背景建模法具体为：

S11：初始化多个高斯分布函数模型中的参数，计算出高斯分布函数模型中的均值和方差；

S12：检查每一个像素点是否与高斯分布函数模型相匹配；若不匹配，则将该像素点删除：

S13：选择稳定背景的高斯分布函数模型，以形成所述背景像素模型。

3.根据权利要求1所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，在步骤S2中，所述目标跟踪算法具体为：

S21：通过人工标注的方式在视频帧中确定包含运动目标的图像区域；

S22：获取每个视频帧图像的候选目标区域直方图：根据第t-1视频帧中的目标屮心位置，以为搜索窗口的屮心，得到候选目标的屮心位置坐标，计算第t视频帧的候选目标区域直方图；

S23：建立对候选目标区域直方图和包含运动目标的图像区域进行相似性度量的相似性函数；通过Meanshift迭代获取使得相似性函数的值最大的候选区域，以形成所述运动目标局部图像。

4.根据权利要求1所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述运动目标定位法具体为：

S31：对运动目标局部图像预处理以获取运动目标图像；

S32：对运动目标图像进行离线灰度分析计算，以设置灰度投影特征阈值的初始值V1，灰度峰谷点投影特征的阈值的初始值V2，代价函数的阈值的初始值V3、运动目标的二维灰度投影模式向量的初始值所述代价函数、V1、V2、V3构成目标定位初始模型；

S33：训练所述目标定位初始模型以获取目标定位模型。

5.根据权利要求4所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，在步骤S33中，具体包含以下步骤：

步骤C1：基于步骤S32中的阈值V1、V2、V3，计算出运动目标图像中投影区域的二位灰度投影特征值T1和T2；

步骤C2：将T1和T2输入至所述代价函数以进行运动目标的模式匹配；如果匹配成功，则将进行T1和T2的列数作为运动目标的位置；否则，进行步骤S32并修改运动目标的二维灰度投影模式向量的初始值。

6.根据权利要求5所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，在步骤C2中，若匹配成功，则将T1和T2的列数和运动目标图像中目标物体的实际位置对比，根据识别的误差，更新灰度投影特征阈值V1、灰度峰谷点投影特性阈值V2，直到误差消除。

7.一种基于DirectShow的运动目标检测模块，应用权利要求1～6之任一项所述的基于DirectShow的运动目标检测方法，其特征在于，包括依次信号连接的图像预处理模块、跟踪监测模块和运动目标定位模块；

其中，所述图像预处理模块用于获取基于视频图像进的背景像素模型:

所述跟踪监测模块用于分割出运动目标局部图像；

所述运动目标定位模块用于获得运动目标的位置参数。

8.一种基于DirectShow的监控系统，包括权利要求7所述的基于DirectShow的运动目标检测模块，其特征在于，还包括多个摄像头；所述摄像头获取视频图像并将所述视频图像传输至所述基于DirectShow的运动目标检测模块。