[发明专利]一种基于运动行为分析的目标跟踪算法

说明书

本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其是一种基于运动行为分析的目标跟踪算法，包括背景差分，其中背景差分法步骤为：输入图像进行预处理；预处理后分别进行背景建模和运动目标检测；完成背景建模后进行运动目标检测；运动目标检测完成后进一步的滤波处理或反馈给背景建模；完成运动目标分析。本发明有益效果：本发明方便简单，很容易实现，能够提供的目标特征较全面，并且目标位置提取的精确，速度也够快。

技术领域

本发明涉及目标跟踪技术领域，尤其是一种基于运动行为分析的目标跟踪算法。

背景技术

最近二十年来，随着计算机技术的飞速发展，动态目标检测与跟踪技术在许多研究领域中成为热门问题。现如今，动态目标检测与跟踪技术很是受各研究领域的学者重视，诸如高等院校、公安交警政府部门、各类研究院的有关学者、技术工程人员等，其在智能交通、视觉导航识别、城市安全、军事制导等方面得到广泛应用。

智能视频监控以数字化、网络化视频监控为基础，但又有别于一般的网络化视频监控，它是一种更高端的视频监控应用。智能视频监控系统能够识别不同的物体。发现监控画面中的异常情况，并能以最快和最佳的方式发出警报和提供有用信息，从而能够更加有效地协助安全人员处理危机，并最大限度地降低误报和漏报现象。智能视频监控中的运动目标检测与跟踪技术则是实现这一环节的关键技术。目前比较常用的运动目标检测方法是帧间差分法、背景差分法和光流法。而几种较受关注的目标跟踪算法则有粒子滤波、基于边缘轮廓的跟踪和基于模板的目标建模等方法。

由于常见的方法在对视频图像中目标尚不能完全有效地进行检测与跟踪，业界亟待一种能够实现智能视频监控中对运动目标进行跟踪，并根据运动目标的质心位置作出相应智能判断的具体方法。

因此，对于上述问题有必要提出一种基于运动行为分析的目标跟踪算法。

发明内容

本发明目的是克服了现有技术中的不足，提供了一种基于运动行为分析的目标跟踪算法。

为了解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现：

一种基于运动行为分析的目标跟踪算法，包括背景差分，其中背景差分法步骤为：(1)输入图像进行预处理；(2)预处理后分别进行背景建模和运动目标检测；(3)完成背景建模后进行运动目标检测；(4)运动目标检测完成后进一步的滤波处理或反馈给背景建模；(5)完成运动目标分析。

优选地，其中背景建模方法为：设f_k(x，y)为图像序列第k帧图片，建立的背景模型为B_k(x，y)，则背景减除法的公式表示为:

D_k(x，y)＝|f_k(x，y)-B_k(x，y)| (1)

式中：T-----设定的阈值

M_k(x，y)-----检测后得到的二值图像

通过背景差分法得到二值图像M_k(x，y)中，白色区域代表检测出的前景，即运动目标；黑色区域代表背景。

优选地，其中背景建模B_k(x，y)由图像进行统计建模得到，将当前帧图像f_k(x，y)与背景图像B_k(x，y)相减，比较相减后图像中的像素值与阈值T，若图像像素值小于阈值，则认为是背景像素，反之为目标像素，这样目标像素就被检测出来，然后二值化目标图像，再用形态学处理二值化后的目标图像提高被检测出的图像的质量。

优选地，进一步的将目标图像中每个像素建立高斯混合模型: