[发明专利]一种基于有限状态机的遗留物检测方法

摘要

本发明公开了一种基于有限状态机的遗留物检测方法，首先建立高斯混合背景模型，根据不同学习速率分别建立短时背景模型和长时背景模型；然后对每个像素建立有限状态机，根据两个不同更新速度的背景模型检测得到的结果作为输入，有限状态机输出像素分类结果为二值图像，接着对得到的二值图像进行联通区域分析，使用区域生长法得到遗留物的形状和轮廓，计算出包围遗留物的矩形盒；最后对得到的遗留物矩形盒计时，达到门限即检测出遗留物并报警。本发明在遗留物被两个背景吸收的情况下，可以根据像素历史仍然检测出遗留物，在实际场景中虚警和误警较少，因为不依赖于跟踪信息，在密集人流的场合下也能取得好的检测效果。

主权项

一种基于有限状态机的遗留物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立视频图像的高斯混合背景模型，根据不同学习速率分别建立短时背景模型和长时背景模型； 步骤2：实时采集视频流，对于采集到的每一帧视频图像，依次进行以下处理：201，根据步骤1建立的短时背景模型、长时背景模型分别提取该帧视频图像的前景图像，对于该帧视频图像中的每个像素进行分类，如果像素属于前景，则将其记为1，否则记为0，得到每个像素分别对应于长时背景模型和短时背景模型的二元分类结果（X,Y），作为有限状态机的输入字母表；其中X为像素在长时背景模型中的分类结果，Y为像素在短时背景模型中的分类结果，X=0或1，Y=0或1；202，为每个像素建立一个有限状态机（I，Q，Z，δ，ω），将每个像素分别在长时背景模型和短时背景模型的二元分类结果作为有限状态机的输入I={（0,0）,（0,1）,（1,0）,（1,1）}，根据有限状态机的状态集Q及其状态转移函数δ得到每个像素当前帧对应的状态，Z={0,1，...，|Q|}是输出字母表，ω={0,1}是输出函数；203，将每个像素当前帧对应状态机的状态号作为输出字母表进行分类映射：Z‑>ω，分类结果形成二值图像，对应这个图像值为1的像素属于遗留物； 步骤3:对步骤2得到的二值图像进行联通区域分析，使用区域生长法得到遗留物的形状和轮廓，计算出包围遗留物的矩形盒；步骤4：循环执行步骤2‑3，对得到的遗留物矩形盒计时，当达到门限时即检测出遗留物并报警。