[发明专利]一种基于时空背景模型的运动目标检测方法及装置

摘要

本发明提供一种基于时空背景模型的运动目标检测方法，包括1采集图像建模得到时间背景模型，2初始运动目标，3得到初始运动目标生长后的背景区域；4得到空间背景模型；5判断是否符合空间背景模型分布，6更新时间背景模型。本发明还提供一种基于时空背景模型的运动目标检测装置，包括图像采集模块、时间背景建模模块、运动目标检测模块、空间背景建模模块、运动目标确认模块和背景模型更新模块。本发明提出了空间背景建模的概念，认为前景物体与周围的背景在颜色等特征上有一定的差异，初始运动目标如果在颜色等特征上与周围背景一致，则认为是误检，从而提高了运动目标检测的准确率。

主权项

一种基于时空背景模型的运动目标检测方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：根据采集到的若干帧图像进行背景建模得到时间背景模型；步骤2：将当前帧与时间背景模型求差，二值化后，得到初始运动目标；步骤3：对于每个初始运动目标，向背景区域进行区域生长，得到生长后的背景区域；步骤4：使用混合高斯模型描述上述背景区域，得到空间背景模型；步骤5：判断初始运动目标是否符合空间背景模型分布，如果符合，则说明是背景；如果不符合，去噪之后，得到最终的运动目标；步骤6：更新时间背景模型；所述步骤1的建模过程具体包括以下步骤：步骤1.1：采集若干帧图像，转换为灰度图像，在该灰度图像的序列中位于点(x,y)的像素灰度值为：Y＝{y1(x,y),y2(x,y),...,yN(x,y)}；步骤1.2：计算这些采样值的均值和标准差，设定阈值t1，如果标准差小于阈值t1，则将其聚为一类；如果标准差不小于阈值t1，则将这些采样值用分为两类，分别计算均值和标准差；所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1：将当前帧图像转换为灰度图像，将像素灰度值分别减去对应的均值，如果相应差值在3倍标准差以内，则为背景，否则为前景；步骤2.2：通过提取连通区域，将前景像素归类得到初始运动目标；所述步骤3中的生长是指从每个初始运动目标与背景的八连通邻域向背景区域开始生长，得到相应的区域生长后的背景区域；所述步骤6具体包括以下步骤：步骤6.1：对运动目标区域，采用较小的更新率进行更新；步骤6.2：对于背景区域，采用较大的更新率进行更新；上述较大与较小是步骤6.1和步骤6.2相互之间的比较；所述的运动目标检测方法采用目标检测装置，该目标检测装置包括图像采集模块、时间背景建模模块、运动目标检测模块、空间背景建模模块、运动目标确认模块和背景模型更新模块，所述图像采集模块用于采集监控图像，所述时间背景建模模块用于步骤1中的建立时间背景模型，所述运动目标检测模块用于在步骤2中从时间背景模型中提取初始的运动目标，所述空间背景建模模块用于对每个初始目标的对应背景区域进行计算，并建立相应的空间背景模型，所述运动目标确认模块用于将步骤2提取的初始运动目标放入空间背景模型中进行验证，得到最终的运动目标，所述背景模型更新模块用于对背景和运动目标进行更新；所述图像采集模块连接监控设备并对其中的监控图像进行采集，所述图像采集模块分别连接至时间背景建模模块并向其发送所采集的图像信息，所述时间背景建模模块连接至所述运动目标检测模块并向其发送建模信息，所述运动目标检测模块连接至空间背景建模模块并向其发送初始运动目标信息，所述空间背景建模模块连接至所述运动目标确认模块并向其发送空间背景建模信息和初始运动目标信息，所述运动目标确认模块连接至背景模型更新模块并向其发送最终运动目标信息，所述背景模型更新模块根据不同的更新率对运动目标和背景进行更新。