[发明专利]一种油气田视频监控中运动目标的智能检测算法

摘要

本发明提供一种油气田视频监控中运动目标的智能检测算法，该方法通过背景训练、入侵目标检测和目标跟踪法解决“磕头机”往复运动背景下的运动目标的智能检测、实时报警问题。本发明在实际应用于磕头机等大型设备往复运动场景下的运动识别具有切实的实际意义，能够消除磕头机往复运动的影响，减少运算量，并且能准确检测到运动目标，在达到监控识别准确性的同时，也保证实时性。

主权项

一种油气田视频监控中运动目标的智能检测算法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，背景训练1.1对输入视频帧进行中值滤波处理，消除噪声干扰，得到输入图像；1.2输入图像按公式(1)进行三帧差分处理，顺序获取三帧图像；对三帧图像进行灰度化处理，得到图像Δf₁、Δf₂；Δf₁、Δf₂二值化处理后，再进行与操作得到视频帧差值Δf，其中Δf＝Δf₁&Δf₂；${\mathrm{\Δf}}_1=\left\{\begin{array}{c}1,|f_n-f_{n-1}|\>T\\ 0,|f_n-f_{n-1}|\≤T\end{array}\right.,{\mathrm{\Δf}}_2=\left\{\begin{array}{c}1,|f_{n+1}-f_n|\>T\\ 0,|f_{n+1}-f_n|\≤T\end{array}\right.---\left(1\right)$其中，T为阈值，f_n、f_n‑1、f_n+1为亮度值；1.3背景像素与视频帧差值Δf按公式(2)进行或操作得到背景图像，一帧背景训练结束；前N帧背景训练结束后，对得到的背景图像进行膨胀操作，背景区域连通，获得磕头机运动轨迹，背景训练结束；B(x,y)＝B(x,y)|Δf      (2)其中，B(x,y)为背景像素；第二步，入侵目标检测通过三帧差分法检测新输入的视频帧是否有运动目标，若检测到运动目标ΔF，按公式(3)判断运动目标是否为磕头机运动：如果运动目标为磕头机运动，将运动目标过滤，fg输出为0；如果运动目标非磕头机运动，进行目标跟踪；fg＝～B(x,y)&ΔF    (3)其中，fg为检测的前景目标像素；第三步，目标跟踪运动目标非磕头机运动时，检测到运动目标从边界进入监控视频，对运动目标进行特征标记，当运动目标移动到磕头机运行轨迹区域时，通过对运动目标特征识别，完成运动目标在整个视频画面中的检测、跟踪。