[发明专利]一种多层背景模型的运动目标检测方法

权利要求书

1.一种多层背景模型的运动目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：采集运动目标视频图像，并对视频图像进行预处理；

S2：从视频序列的第一帧中提取每个像素的邻域样本，用于初始化背景模型，只需一帧图像即可完成背景模型的初始化；

S3：引入随机采样技术，随机选取一个不匹配的码字，采用新的背景像素取而代之，避免错误分类的码字长时间驻留在背景模型中；

S4：采用多层背景模型策略，每个像素经过多层背景模型的逐层验证，保证了背景模型的精确性。

2.根据权利要求1所述的运动目标检测方法，其特征在于，多层背景模型的创建和更新过程如下：

1）基于邻域初始化方法创建主模型M(x)，同时，分别创建空的一级缓存H(x)和二级缓存模型U(x)；

2）对于t时刻给定的输入像素，在M(x)中寻找与匹配的码字,如果在M(x)中，则认为属于背景像素，采用EPAM方法对主模型M(x)进行更新，否则跳转到步骤3）；

3）如果没有找到匹配的码字，按以下步骤进行处理：

A）将像素标记为前景像素；

B）在一级缓存模型H(x)中查找匹配码字，如果找到匹配的码字，则使用EPAM方法对H(x)进行更新．否则采用创建一个新的码字插入到一级缓存模型H(x)中；

C）在二级缓存模型U(x)中寻找与匹配的码字，如果找到匹配的码字，则使用EPAM算法对模型U(x)进行更新，否则使用创建一个新的码字插入到二级缓存模型U(x)中；

4）采用像素分类器2，将漏检的真实背景码字提升到主模型M(x)中，过程如下所示：

A）移除二级缓存模型U(x)中码字的最长时间间隔大于的所有码字；将U(x)中码字的最长时间间隔大于的所有码字提升到H(x)中，同时删除H(x)中码字的最大时间间隔大于的所有码字；

B）移除一级缓存模型H(x)中码字的最长时间间隔大于的所有码字；将H(x)中码字的最长时间间隔大于的所有码字提升到M(x)中，同时删除M(x)中码字的最大时间间隔大于的所有码字；

5）对于新的像素跳转到步骤2）进行处理。