[发明专利]一种监控视频中运动目标检测及有效帧提取方法

摘要

本发明公开了一种监控视频中运动目标检测及有效帧提取方法，首先按帧读取网络摄像机拍摄的视频；在读取视频的第一帧时初始化高斯模型的参数，建立混合高斯背景模型，并将第一帧进行二值化处理后作为参考二值图片；在读取后续每一帧时，将当前帧与背景模型相减得到只包含前景的二值图片，同时更新高斯模型参数；用帧间差分的思想处理每一帧的前景二值图片，将每一帧的前景二值图片与参考二值图片相减得到差分二值图片，并根据差分二值图片中的像素分布判断当前帧中是否存在运动目标，并决定是否保存当前帧、是否更新参考二值图片。该方法能较好地克服光照变化、背景中的扰动、摄像机抖动等因素的干扰，从监控视频中提取存在运动的目标的有效帧。

主权项

1.一种监控视频中运动目标检测及有效帧提取方法，其特征包括以下步骤：S1：获取视频流，并按帧读取视频；S2：训练混合高斯背景模型，用混合高斯模型模拟图片中的背景；S3：将读取到的每一帧与当前的背景模型做差，得到前景，对相减后的图片进行二值化处理，得到前景的二值图，对第一帧处理后得到的二值图为参考二值图；S4：用帧间差分的思想按序处理前景二值图片，每一帧与参考二值图相减，判断是否存在运动目标；所述步骤S2的具体步骤为：S201：初始化高斯模型的参数，令k＝3，对于t＝0时刻，k个高斯分布的均值权重其中img(o)(i,j)为第一帧中各点的像素值，x，y分别为第一帧图片的长和宽；方差δ_i,t＝1600；协方差矩阵τ_i,t为三维零矩阵；S202：对于后续每一帧，分别判断各像素点的像素值img(t)(i,j)与当前的k个高斯分布是否满足|img(t)(i,j)‑μ_i,t‑1|≤2.5σ_i,t‑1，其中，σ_i,t‑1为高斯分布的标准差，即若满足，则该像素点属于背景，进行步骤204处理；否则，该像素点属于前景，进行步骤205；若像素点的像素值与当前的k个高斯分布都不满足上式，则替换k个高斯分布中权重最小的高斯分布：均值为当前像素点像素值，标准差为σi,t＝40，权重wi,t＝0.1；S203：更新各高斯分布模式的权重，更新高斯分布的参数；S204：更新该高斯分布模式的权重，并对更新后的权重进行归一化处理；S205：将k个高斯分布按的降序排列，选取前b个高斯分布作为背景的分布，