[发明专利]一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法

摘要

本发明公开了一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，属智能型影像监控技术(IVS)视频目标自动检测和跟踪领域。设计与构建自适应长短效双背景模型，设计快速的目标检测与跟踪方法，通过静动目标的长效跟踪，来实现禁停事件的自动检测禁停并实时告警，以克服传统技术之不足。其步骤包括：(1)长短效背景模型的初始化；(2)BLOB目标检测、停留目标、鬼影目标检测与长短效背景更新；(3)启发式方法的BLOB快速目标跟踪；(4)禁停事件检测与输出告警；(5)长短效双背景模型选择性更新。相对于传统监控方式而言极大的提高了报警实时性，智能型影像监控可靠性更高，成本更加低廉。

主权项

一种基于自适应双背景模型的视频禁停事件检测方法，在视频信号采集的基础上对场景内的情况进行智能化监视，包括目标检测、目标跟踪、事件分析其特征在于包括如下步骤：(1)长短效背景模型的初始化，基于混合高斯模型和背景区域划分，进行长短效背景模型的子单元划分、子单元混合高斯模型初始；(2)BLOB目标检测、停留目标、鬼影目标检测，停留目标区域及时更新到短效背景中，长效背景进行非运动区域选择性更新，以适应光照的缓慢变化；通过鬼影判断，来发现停留目标离开原有的位置，用于实现对相应短效背景区域做精确更新；(3)启发式方法的BLOB快速目标跟踪，为保证运动目标跟踪的适应性，设计快速的启发式方法，根据位置优先的几何特征关联法则，来跟踪并判定目标的位置、速度；判定是否支持静止目标跟踪 如果不支持，进入PBlob Tracker运动目标跟踪，如果支持，进入PBlob Tracker动静目标跟踪；(4)禁停事件检测与输出告警，在完成停留目标的检测基础上，停留目标的几何特征、停留时间、停留区域符合告警条件时，则进行声光电告警，对应告警事件记录入库；(5)长短效背景模型选择性更新，针对运动，刚静止、刚运动和光照变化，选择性更新长短效背景模型。