[发明专利]基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取视频序列图像，对视频序列图像中的每帧图像进行分块处理，得到多个像素块；

根据每帧图像中每个像素块的像素值构建混合高斯模型；

将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与混合高斯模型进行匹配；

根据匹配结果更新混合高斯模型；

将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与更新后的混合高斯模型进行匹配，以检测运动物体。

2.根据权利要求1所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于，所述对视频序列图像中的每帧图像进行分块处理，得到像素块，包括：

将所述每帧图像划分为个像素块，其中，L表示每帧图像的长度包括L个像素点，W表示每帧图像的宽度包括W个像素点，每个像素块包括l×w个像素点；

分别求取每个像素块的像素值。

3.根据权利要求2所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于，所述分别求取每个像素块的像素值包括：

求取每个像素块的中心点的像素值，将其作为所述像素块的像素值，所述像素块的中心点的像素值为所述像素块中除所述中心点外其余像素点的像素值的均值。

4.根据权利要求1所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于，所述根据每帧图像中每个像素块的像素值构建混合高斯模型包括：

基于K个相互独立的高斯分布对视频序列图像中每个像素块进行建模，得到混合高斯模型；

对所述混合高斯模型的参数进行初始化。

5.根据权利要求1所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于，所述根据匹配结果更新混合高斯模型包括：

若所述像素块的像素值与对应的高斯分布匹配成功，分别对匹配的高斯分布的权值、均值、方差以及更新速率进行更新，所述权值、均值、方差以及更新速率的更新公式如下：

ω_i,t＝(1-α)ω_i,t-1+α；

μ_i,t＝(1-ρ)μ_i,t-1+ρX_t；

其中，ω_i,t为权值，μ_i,t为均值，为方差，α为学习速率，ρ为高斯模型的更新速率；

若所述像素块的像素值与对应的高斯分布匹配不成功，未匹配的高斯分布的均值和方差不变，更新所述未匹配的高斯分布权值和e，所述权值和e的更新公式入下：

ω_i,t＝(1-α)ω_i,t-1；

6.根据权利要求5所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测方法，其特征在于,所述混合高斯模型的更新速率公式为：

其中，λ₁λ₂,λ为混合高斯模型的更新速率，n为当前视频中流过的视频图像帧数，N为视频的帧数的阈值。

7.一种基于改进混合高斯模型的运动目标检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，其配置为获取视频序列图像，对视频序列图像中的每帧图像进行分块处理，得到多个像素块；

构建模块，其配置为根据每帧图像中每个像素块的像素值构建混合高斯模型；

匹配模块，其配置为将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与混合高斯模型进行匹配；

更新模块，其配置为根据匹配结果更新混合高斯模型；

检测模块，其配置为将当前帧图像中每个像素块的像素值分别与更新后的混合高斯模型进行匹配，以检测运动物体。

8.根据权利要求7所述的基于改进混合高斯模型的运动目标检测装置，其特征在于，所述获取模块包括：

分块单元，其配置为将所述每帧图像划分为个像素块，其中，L表示每帧图像的长度包括L个像素点，W表示每帧图像的宽度包括W个像素点，每个像素块包括l×w个像素点；

求取单元，其配置为分别求取每个像素块的像素值。