[发明专利]基于codebook背景建模的行人检测方法

摘要

本发明公开了一种能够有效快速的检测出视频中的行人、对光照突变具有很好的鲁棒性的基于codebook背景建模的行人检测方法。该基于codebook背景建模的行人检测方法是在codebook背景建模算法的基础上，引入行人分类器，使其具有检测视频图像中行人的能力，加速了传统行人分类器通过遍历全图检测行人的过程，针对codebook背景建模算法不能处理光照突然改变的情况，结合行人检测的特征，构建临时块模型，将行人分类器融入到背景更新环节中，能够有效快速的检测出视频中的行人，对光照突变具有很好的鲁棒性，在实际场景中能取得较好的检测的效果，同时该方法不需要额外的传感器，对于人少且背景较稳定的监控场景加速明显，实时性较好。适合在输电线路巡检技术领域推广应用。

主权项

1.基于codebook背景建模的行人检测方法，其特征在于包括以下步骤：A、利用视频图像中的第1至n帧的先验知识构建码本背景模型，同时从视频图像中获取能反映监控场景的行人正负样本，并将获取的能反映监控场景的行人正负样本送入SVM分类器训练行人分类器，构建出行人检测器；B、利用码本背景模型对视频图像中的第n+1帧进行处理，分割出背景区域a1和前景区域b1，将分割出的前景区域b1利用行人检测器检测是否存在行人，若检测结果为存在行人，输出检测结果；若检测结果为不存在行人，则前景区域b1为非行人前景区域c1，将所有的非行人前景区域c1构建成临时块模型；C、利用码本背景模型对视频图像中的第n+2帧进行处理，分割出背景区域a2和前景区域b2，将分割出的前景区域b2利用行人检测器检测是否存在行人，若检测结果为存在行人，输出检测结果，若检测结果为不存在行人，则前景区域b2为非行人前景区域c2，接着分别确定每一个非行人前景区域c2与临时块模型中的非行人前景区域c1的位置关系；若非行人前景区域c2与临时块模型中的其中一个非行人前景区域c1存在包含关系，舍弃该非行人前景区域c2，同时将临时块模型中与该非行人前景区域c2存在包含关系的非行人前景区域c1定义为重复访问；若该非行人前景区域c2与临时块模型中的任何一个非行人前景区域c1都存在相离或相交的关系，则将该非行人前景区域c2更新到临时块模型中成为一个新的非行人前景区域c1；D、利用码本背景模型依次对视频图像中的第n+i至n+m帧进行处理，其中3≤i≤m，分割出背景区域ai和前景区域bi，将分割出的前景区域bi利用行人检测器检测是否存在行人，若检测结果为存在行人，输出检测结果，若检测结果为不存在行人，则前景区域bi为非行人前景区域ci，接着分别确定每一个非行人前景区域ci与上一次更新的临时块模型中的非行人前景区域c1的位置关系；若该非行人前景区域ci与上一次更新的临时块模型中的其中一个非行人前景区域c1存在包含关系，舍弃该非行人前景区域ci，同时将临时块模型中与该非行人前景区域ci存在包含关系的非行人前景区域c1定义为重复访问；若该非行人前景区域ci与上一次更新的临时块模型中的任何一个非行人前景区域c1都存在相离或相交的关系，则将该非行人前景区域ci更新到临时块模型中成为一个新的非行人前景区域c1；E、当利用码本背景模型对视频图像中的第m帧处理后，对临时块模型进行归零处理，即将临时块模型中被定义为重复访问的非行人前景区域c1更新到码本背景模型中，同时将其它非行人前景区域c1舍弃；F、重复步骤B至步骤E，利用更新后的码本背景模型对视频图像中的第n+m+1帧至第n+km帧进行处理，其中k为大于2的任意整数。