[发明专利]基于改进视觉背景提取模型的视频感兴趣区域提取方法有效
| 申请号： | 201910546553.X | 申请日： | 2019-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN110363197B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 郭树强;宋人杰;张元东;姜万昌 | 申请（专利权）人： | 东北电力大学;国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 |
| 主分类号： | G06V10/25 | 分类号： | G06V10/25;G06T7/136;G06T7/194 |
| 代理公司： | 吉林市达利专利事务所 22102 | 代理人： | 陈传林 |
| 地址： | 132012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于改进视觉背景提取模型的视频感兴趣区域提取方法，其特点是，包括：提出一种基于时空域的自适应数量阈值确定算法；基于时空域相关性根据视频帧列不同场景对人眼贡献率大小，提出一种基于时空域的自适应距离阈值确定算法；根据自适应数量阈值和自适应距离阈值确定前景分割阶段公式，采用切比雪夫距离衡量当前像素点与背景模型中像素点的差异，根据提出的区域场景复杂度计算公式计算所述场景复杂度获得模型的动态更新方式。能够消除目标空洞并加快消除鬼影，提高模型在动态场景下的适应性和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 视觉 背景 提取 模型 视频 感兴趣 区域 方法 | ||
【主权项】：
1.本发明为一种基于改进视觉背景提取模型的视频感兴趣区域提取方法，具体由以下几个步骤来完成：(1)提出一种基于时空域的自适应数量阈值确定算法，所述自适应数量阈值由MAD结合判断准则1和提出的算法1确定。计算当前像素点及其邻域的MAD2和背景模型帧对应位置处的MAD1，基于MAD1和MAD2根据判决准则1对当前帧进行第一步分割，基于MAD1和MAD2采用算法1确定自适应数量阈值。其中MAD的计算公式为：![]()
判断准则1为：![]()
MAD2为当前像素点与邻域像素点的均值绝对偏差。MAD1为当前像素点与邻域在对应背景模型中对应位置处像素点的均值绝对偏差。算法1为：![]()
![]()
(2)基于时空域相关性根据视频帧列不同场景对人眼贡献率大小，提出一种基于时空域的自适应距离阈值确定算法，所述自适应距离阈值由方差结合算法2确定，计算当前像素点邻域像素及对应背景模型帧中的方差，定义局部距离阈值D2，基于方差采用算法2计算自适应距离阈值。计算定义的局部距离阈值D2：![]()
算法2为：![]()
(3)根据自适应数量阈值和自适应距离阈值确定前景分割阶段公式，采用切比雪夫距离衡量当前像素点与背景模型中像素点的差异。其中自适应阈值前景分割公式为：![]()
(4)基于时空域统计信息提出一种基于区域场景复杂度的模型动态更新算法，根据提出的区域场景复杂度计算公式计算所述场景复杂度，基于所述区域场景复杂度采用设计的判断准则2获得模型的动态更新方式。其中提出的区域场景复杂度计算公式为：![]()
判断准则2为：![]()
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