[发明专利]基于多层Codebook的监控区域入侵方法

说明书

技术领域

本发明属于安防技术领域，具体涉及一种基于多层Codebook的监控区域入侵方法。

背景技术

区域入侵检测是智能摄像机、视频分析服务器的一项重要功能，该功能能够在入侵物进入监测区域时发出报警信息给人或者某种联动的防护系统。区域入侵检测关键技术是在区域内进行运动目标检测。

通常运动目标检测方法有帧差法、平均背景法、混合高斯模型和codebook模型，经过实验比较，codebook模型效果在大多数条件下效果都很好，且训练和运行速度相对较快，能很好解决风中晃动的树叶、雨滴等准周期性运动的物体训练成背景；但不能很好处理视频图像全局性变化的情况，比如闪电、车灯照射、由于外界干扰引起摄像机本身的晃动，这些情况很容易误识别为有前景存在而产生误报警。

CodeBook算法应用YUV颜色空间进行运动目标检测，首先将一定帧数图像中的每个像素点在时间轴上进行聚类，提取背景模板；之后采用当前图像与背景模板进行比较，从而检测出运动目标，并同时进行背景模板的更新。由于采用了连续训练视频帧的统计分析，CodeBook算法能够为周期性或准周期性变化生成码字，只要训练视频帧的时长合适，该方法可以一定程度上消除树木摆动、草摆动、雨滴等准周期的运动带来的伪前景，用训练好的模型能侦测到视频中运动的目标物是否越过事先绘制的界限或进入绘制的区域，若有则发送报警信息。铁路护路的摄像机安装在室外，背景很复杂、也很不稳当，特别是像闪电、车灯照射、由于火车经过引起摄像头晃动，若采用传统的codebook进行背景建模和前景提取会将以上情况识别为前景而产生大量误报警。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于多层Codebook的监控区域入侵方法。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施案例提供一种基于多层Codebook的监控区域入侵方法，该方法为：将用于背景建模的视频图像作为临时背景模型，当训练时间满足给定值Tm时，搜索所述临时背景模型中的背景像素的八领域并且形成连通域，当所述连通域的面积满足面积阈值Sm和访问频率Fm时，将所述连通域里的所有像素添加到永久背景模型里，并将该像素从临时背景模型内删除；将待检测图像中每个像素在永久背景模型中查找对应的像素，若不存在对应的像素确定所述待检测图像为前景。

上述方案中，该方法还包括：当确定所述待检测图像为前景之后，将所述待检测图像每个像素与临时背景模型内的像素进行对比，若所述临时背景模型中存在该像素，则更新所述临时背景模型中的对应像素的码本，反之，则在所述临时背景模型中添加该像素对应码本。

上述方案中，该方法还包括：将每个像素在永久背景模型层中查找对应的像素，若存在对应的像素确定所述待检测图像为背景。

上述方案中，该方法具体为：作为训练用的视频图像序列的每一个像素建立一个码本，对每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则用当前像素更新该匹配的码字；如果该像素与码本中所有的码字均不匹配，则建立一个新的码字，从而构成训练好的码本用于检测前景。

上述方案中，该方法具体为：从待检测图像中提取一帧图像的像素，将其中每一像素与它的对应码本中的码字依次进行匹配计算，如果码本中存在匹配的码字，则判断该点为背景点；反之像素与码本中的所有码字均不匹配，则判断该点为前景点。

上述方案中，所述当所述连通域的面积满足面积阈值Sm和访问频率Fm时，将所述连通域里的所有像素添加到永久背景模型里，并将所述背景像素从临时背景模型内删除，具体为：将所有像素分析完后进行前景统计，每个像素建立八领域连通域，若所述连通域的面积大于最小值Smin并且小于Smax则将这些像素添加到前景图像里。

上述方案中，该方法还包括，对永久背景模型和临时背景模型进行实时更新，具体通过以下步骤实现：

1)设通过训练得到的永久背景模型为u，临时背景模型为l；

2)取出待检测图像中一个像素i，从u中对应i的码本Bi查找匹配的码元，如果找到则更新该码元；

3)如果在永久码本u中没有找到匹配的码元，从所述临时背景模型l的对应码本中进行查找匹配，如果找到则更新匹配的码元，反之如果没有找到，则新建一个码元，加入到l中；

4)删除所述永久背景模型u中长时间没有更新的码元，即：u←u-{hi|hi∈u,λi≥Ti}其中λi为码元hi最长未更新时间，Ti为时间阈值；