[发明专利]一种嵌入式目标检测算法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控系统领域，特别涉及一种基于智能视频监控系统的嵌入式目标检测算法。

背景技术

随着嵌入式技术、数字图像技术、通信技术、人工智能的发展，计算机视觉与计算机智能处理已经成为可能，智能视频监控已经成为一个重要的研究领域。它通过对采集到的视频序列进行处理分析，进而对监控场景中的目标进行检测、跟踪和识别，并可以在此基础上分析估算出运动目标的下一步动作，在特殊情况下能及时做出反应。因而能担负监控过程中人类的大部分工作，避免了由于监控过程中工作人员的注意力分散而造成的失误。

当今社会对智能视频监控系统需求很大。监控摄像头在日常生活中已经相当平常了，但是监控摄像头只能记录并保存检测结果，并不能实时的，主动的提醒安全人员及时的处理特殊情况，安全人员只能通过保存的记录才能知道发生的实情，但已经难以挽回损失了。因此，我们需要一种智能的视频监控系统，它不仅能监测记录画面，还能实时的对监测到的画面进行智能的分析，并将检测结果上报。

在实际应用中，考虑到图像处理的数据量很大，对CPU的要求很高的特点，现有的智能视频监控系统基本都是以PC机作为主控。但是这种方案在某些情况下存在明显的缺陷：首先，是图片采集传感器采集到的数据量比较大，在传给PC机的过程中容易出错，回传的图像清晰度不够，对目标检测的结果影响比较大；其次，是由于PC机体积较大，携带、安装不方便，一般都远离图像采集的现场，这就导致系统监控的实时性较差；再则，图片传感器回传大量的图片数据，严重的增加了数据通信量，也加重了PC机的工作量。最后，PC机上面集成了很多与智能视频监控无关的硬件和软件，如存储量很大的硬盘，内存，显卡及复杂的操作系统和应用程序，这些一方面会影响系统的稳定性，另一方面也会使整个系统的成本增加。

在智能视频监控过程中,对于运动目标的检测一直是一个基础而又关键的环节，它是目标跟踪、目标识别和行为分析等后续处理的前提。常用的目标检测算法如背景差分法，帧间差分法等，对外界场景的光照变化，和摄像头的轻微抖动比较敏感。光照强度突变时，在图像中的表现为整体亮度值的变化，传统的目标检测方法很容易把这些像素点的变化错误的判断为前景像素点。摄像头轻微抖动时，会造成前后帧图片的错位，进行图像分割时偏差也会比较大。如何更好的消除目标检测过程中的各种干扰问题一直是专家学者研究的难题。

发明内容

本发明针对现有技术存在的上述不足，提供一种嵌入式目标检测算法，该算法能够很好地移植到嵌入式环境下，并且对光照强度变化以及轻微抖动具有一定的抗干扰能力。

本发明通过以下技术方案实现：

一种嵌入式目标检测算法，包括以下步骤：

S1、获得图片数据，对帧图片进行滤波处理；

S2、建立背景模型；

S3、采集前景帧，对背景模型和前景帧进行隔行隔列的模板匹配，得到背景模型和前景帧的偏移距离L_shif(X′，Y′)；

S4、从背景模型的中间对称截取一图片区域，再通过偏移距离L_shif(X′，Y′)得到前景帧的对应部分图片，并对背景模型和前景帧的这两个图片进行Sobel边缘化、二值化，以及相互模糊比较；

S5、分析比较结果，判断检测目标是否出现或移动，若是则返回S2更新背景，反之则返回步骤S3。