[发明专利]用于将图像的前景对象与背景模型区分开的方法和系统

说明书

技术领域

本发明的各实施例涉及通过分析包括对象图像的场景的视频图像数据，自动检测和区分对象。

背景技术

已知自动化系统使用背景减除(BGS)方法，根据运动推理算法的分析结果，区分前景对象和确定的图像背景。在某些实例中，使用自适应背景建模检测针对BGS模型获得的前景屏蔽。BGS系统还可以使用自适应混合高斯模型将非静态对象检测为移动前景对象，这些移动前景对象不同于图像场景的背景模型中的其它对象或场景图像数据。

在现有技术BGS系统中，准确地区分静态和非静态对象存在问题。在给定时间段内保持静止的非静态对象可能被错误地视为静态对象，并且被学习到背景场景模型中。当先前静止的对象开始移动时，可能产生修复问题，其中在这些对象实际上继续移动并且移出图像场景之后，它们作为“鬼影(ghost)”保留在前景中。被分析视频图像中的嘈杂光线和阴影数据可能在对象检测和跟踪中产生更进一步的问题，其中当前帧图像数据可能由于快速变化的照明情况而突然改变，从而导致错误的移动对象检测事件。

美国专利公开20100322516披露了用于分析物理空间中的拥堵的自动化方法和系统。使用视频图像定义空间中的感兴趣区域并且将感兴趣区域分成具有子区域的不规则阵列，为每个子区域分配拥堵促成原因(contributor)。然后，确定第一和第二时空可视特性，并且计算度量，以便表征每个子区域中的动态或静态拥堵的程度。使用所述度量和拥堵促成原因生成感兴趣区域中的整体拥堵度量的指示。

美国专利公开20110170744披露了用于在视频数据中检测和跟踪诸如机动车辆之类的对象的系统和方法。所述系统和方法分析视频数据，例如以便计算对象数量，确定对象速度，并且跟踪对象的路径，而不依赖在捕获的视频数据中检测和标识背景数据。所述检测系统使用一个或多个扫描线生成时空图。时空图是表示与扫描线对应的像素数据历史的视频数据片段的时间级数。检测系统基于时空图中的直线相交，检测视频数据中的对象。在检测系统检测到对象之后，检测系统可以记录检测以用于计数目的，与视频数据结合显示对象的指示，确定对象的速度等。

美国专利公开20110293141涉及一种交通监控系统，其用于在低位安装的摄像机拍摄道路获得的视频中检测和跟踪车辆。发明者发现即使在严重被挡场景中，由于交通密度或者捕获图像的低位安装的摄像机的角度，对于图像中的每个个体车辆，挡风玻璃的至少一个水平边缘最不可能被挡住。因此，本发明的一个优点是可以使用独立地直接检测挡风玻璃来检测单个图像中的车辆。参考图像中的不同点，将多个模型投影到图像上。基于图像中的水平边缘与在该点处参考的挡风玻璃模型的水平边缘的关联，确定每个点形成挡风玻璃一部分的概率。使用邻近点的这种概率合理检测图像中的车辆。该发明的各个方面包括一种方法、软件和交通监控系统。

发明内容

根据第一方面，提供一种用于将感兴趣的前景对象与背景模型区分开的方法，所述方法包括：由可编程设备将视频数据图像的感兴趣区域分成具有多个个体单元的网格阵列，使用背景标签初始化每个单元，其中每个所述单元具有的二维区域尺寸小于感兴趣的前景对象的二维区域大小，使得图像数据帧中的所述前景对象的图像数据跨越连续多个所述单元；所述可编程设备获得每个所述单元的帧图像数据；所述可编程设备检测和累积每个所述单元内的边缘能量，并将累积的边缘能量满足边缘能量阈值并且当前被标记为背景的每个所述单元重新标记为前景；所述可编程设备确定每个单元内的多个不同颜色中的每一个的颜色强度，并将以下每个所述单元重新标记为前景：该单元具有的一个所确定的颜色强度比另一个所确定的颜色强度大一个颜色强度差异阈值，并且当前被标记为背景；以及所述可编程设备使用来自被重新标记为前景的所述单元的所述帧图像数据来定义前景对象。