[发明专利]基于多模型估计的航拍视频运动目标检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及运动目标检测技术，特别是涉及一种基于多模型估计的航拍视频运动目标检测方法。 

背景技术

航拍视频运动目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。现有的航拍视频运动目标检测方法主要基于单个背景模型估计的运动目标检测框架。文献“Moving object detection in aerial video based on spatiotemporal saliency，Chinese Journal of Aeronautics，2013，26(5)：1211-1217”提出了一种基于时空显著性分析的航拍视频运动目标检测算法。该方法首先通过估算背景模型和帧差获得时间维上的显著区域，即为粗提取的候选区域，之后在空间维进行显著性分析，获取候选区域内目标的外观细节，最后将时间和空间上的显著性特征相结合，获得精确的运动目标检测结果。但是该方法检测结果好坏严重依赖于场景的复杂度，一旦场景中存在高出地面的楼房建筑、电线杆、高架桥等不在背景平面内的静态目标，就会发生虚警，检测错误率平均约10％。 

发明内容

要解决的技术问题 

为了避免现有技术中的航拍视频运动目标检测方法易受场景复杂度的影响，在场景中存在多个背景模型、高出地面的静态建筑、电线杆等引起视差物体的情况下虚警率很高，从而导致检测错误，本发明提出一种基于多模型估计的航拍视频运动目标检测方法。 

技术方案 

一种基于多模型估计的航拍视频运动目标检测方法，其特征在于步骤如下： 

步骤1：利用金字塔Mean shift方法对当前帧图像进行彩色分割，取面积大于给定 阈值Thresh的彩色块为背景块{PatchB_i|i＝1,2,...,BNum}，其余为前景块{PatchF_j|j＝1,2,...,FNum}，其中BNum表示帧分割结果中背景块个数，第i块PatchB_i＝{Area_i,PSet_i,PSet_i'}，Area_i表示第i块的面积即所包含点数，PSet_i表示第i块所包含点的坐标集合，PSet_i'表示PSet_i中所有点在相邻帧中对应点的坐标集合；FNum表示前景块个数，第j块PatchF_j＝{Area_j,PSet_j,PSet_j'},Area_j表示第j个前景块的面积即所包含点数，PSet_j表示第j个前景块所包含点的坐标集合，PSet_j'表示PSet_j中所有点在相邻帧中对应点的坐标集合； 

步骤2：利用金字塔光流算法对背景块中的点集PSet_i进行稠密光流体征提取，计算PSet_i的像素点(x₀,y₀)在相邻帧中对应点的坐标为(x₀',y₀')： 

x₀'＝x₀+u(x₀,y₀) 

y₀'＝y₀+v(x₀,y₀) 

u(x₀,y₀),v(x₀,y₀)分别表示像素点(x₀,y₀)处的水平方向、竖直方向的光流；采用同样方法计算前景块中点集PSet_j的像素点(x₁,y₁)在相邻帧中对应点的坐标为(x₁',y₁')： 

x₁'＝x₁+u(x₁,y₁) 

y₁'＝y₁+v(x₁,y₁)