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1、第27卷第4期北京工商大学学报(自然科学版)Vol27No4342009年7月JournalofBeijingTechnologyandBusinessUniversity(NaturalScienceEdition)Jul.2009文章编号:16711513(2009)04003404智能视频监控中高效运动目标检测方法研究何楠楠,杜军平(北京邮电大学计算机学院,智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876)摘要:针对智能视频监控中的运动目标检测技术,提出了通过帧间差分法重建背景图像,辅以背景差分法分离当前帧图像中的背景点和运动目
2、标点,然后通过滤除非连续运动目标点来减少误识率的方法.采用自适应背景更新方法,使背景每隔一定的时间间隔更新一次,以达到理想的分割效果.关键词:视频监控;运动目标检测;帧间差分法;自适应背景更新中图分类号:TP273;TS9758文献标识码:A运动目标检测是智能视频监控系统的一个重要注于电视墙屏幕超过20min,绝大部分人员的注意课题,是各种后续高级处理的基础.其难点在于:图力都会降低至很低的水平.显然,基于人工操作的像序列具有复杂性,光线、目标动态的变化使得获取视频监控已不能适应实际需要,开发新一代智能视背景图像困难,从而影响了运动物体的正确检
3、测;跟频监控系统已成为一个极具挑战性的前沿课题.智踪过程中当物体运动不确定及当目标遮挡时,如何能视频监控系统就是在此背景下应运而生的.获得目标的运动轨迹.本文针对这些普遍存在的问智能视频监控系统的主要优势在于其智能性.题,提出一种快速的运动目标检测方法.每次开始它利用摄像机代替了人眼,用计算机模拟人脑的分采集图像时,使用帧间差分法重新获取背景图像,重析处理能力,代替人来完成监视或控制任务.智能建背景,并采用自适应背景相减分割方法,使背景每视频监控系统采用计算机视觉、图像处理和模式识隔一定的时间更新一次,以达到理想的分割效果.别等方法,在几乎不需要人干预的情况下
4、,通过对摄像机拍摄到的图像序列进行自动分析以检测场景中1智能视频监控的运动目标,进而进行识别与跟踪,并在此基础上分随着社会的发展,人们的活动范围越来越大,面析和理解目标的行为,必要时做出相应的决策.智临的突发事件和异常事件也越来越多,如何对重要能视频监控系统不仅应用于安全防范领域,在交通、的公共场所进行全天候、自动、实时地监控,已成为军事、金融、工业等领域也有着广泛的应用前景和巨世界各国高度重视的问题.然而,目前大多数用于大的经济价值.智能视频监控技术对视频图像中的视频监控领域摄像机的主要作用只是代替人眼记录目标进行自动检测、跟踪和分析,从而使计算机能够监控
5、现场的场景,而不是代替人脑主动分析监控现过滤掉用户不关心的信息,通过分析理解视频画面场.有关研究表明,仅依靠监视人员通过监视器墙中的内容,提供对监控和预警有用的关键信息.智监控现场,即使是专业操作人员也难以使该监控系能视频监控流程如图1.统成为真正有效的安全系统.因为只要工作人员专智能视频监控技术虽有了长足的发展,但还存收稿日期:20090219基金项目:国家863计划新一代高可信网络重大项目(2008AA01A308);北京市自然科学基金资助项目(4082021);北京市教育委员会共建项目专项资助.作者简介:何楠楠(1982!),男,山东淄博人,硕士研
6、究生,研究方向为计算机应用、人工智能;杜军平(1963!),女,河北保定人,教授,博士,主要从事人工智能、数据挖掘等方面的研究.第27卷第4期何楠楠等:智能视频监控中高效运动目标检测方法研究35境,但不能完全提取出所有相关的特征像素点,这样在运动实体内部容易产生空洞现象.23背景减法背景减法是常用的运动目标检测方法之一.它图1视频监控流程[1-3]的基本思想是将输入图像与背景模型进行比较,通在着诸多需要完善的地方.本文对智能视频监过判定灰度等特征的变化,或用直方图等统计信息控中的关键技术,即运动目标检测方法进行研究.的变化来判断异常情况
7、的发生和分割运动目标.常2运动目标检测方法用的方式为:直接抽取视频序列中某一幅图像,或计算多幅图像的平均值作为背景.它能够提供最完全运动目标检测的目的是从序列图像中将变化区的特征数据,但对于动态场景的变化,如光照和外来域从背景图像中提取出来,运动区域的有效分割对无关事件的干扰等特别敏感.大多数研究人员都致于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重力于开发不同的背景模型,以期减少动态场景变化要的.然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光对于运动分割的影响.背景减法实现简单,并且能照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一够完整地分割出运动对象,对背景已知
8、的应用情况,项相当困难的工作,几种常用
