[发明专利]一种基于跟踪的复杂场景下的运动目标检测方法

摘要

本发明提出了一种基于跟踪的复杂场景下的运动目标检测方法，所述方法包含如下步骤：对输入的视频帧，采用混合高斯模型进行背景建模并进行模型更新，获取初始前景像素点。基于LBP纹理特征对光照的不敏感性，分别将当前前景像素和相对应的背景像素与邻域像素进行二值化比较，实现了背景模型的自适应更新，很好的适应光照的突然变化，获得运动目标。再对运动目标进行跟踪，获取目标的轨迹信息，根据轨迹信息计算目标偏离初始位置的距离和运动方向改变的次数，以便去除树叶摆动的影响。最后再通过计算变异系数去除大量孤立的小噪声或者伪目标，获取最终运动目标。本发明可有效克服如晃动的树叶、光照突变等复杂背景的影响，具有良好的实时性和适应环境变化的能力。

主权项

1.一种基于跟踪的复杂场景下的运动目标检测方法，其特征在于，具体包括步骤如下：步骤1：对输入的视频帧，采用混合高斯模型进行背景建模并进行模型更新，获取初始前景像素点；步骤2：分别将当前前景像素和相对应的背景像素与邻域像素进行二值化比较，实现了背景模型的自适应更新，获得运动目标；步骤3：对运动目标进行跟踪，获取目标的轨迹信息，并根据轨迹信息计算目标偏离初始位置的距离和运动方向改变的次数；以便去除树叶摆动的影响；步骤4：计算运动目标和其相对应的背景之间的变异系数，再次判断去除孤立的小噪声或者伪目标；步骤2中的实现过程如下：使用LBP分别提取当前前景像素和相对应的背景像素的纹理模式；假设t时刻位置c处(x_t,c,y_t,c)的像素为g_t,c，对应的八个邻域像素为g_t,p，p＝0，…，7，将每个邻域像素与该像素进行二值化比较，得到一个八位的二进制串；统计当前前景像素的二进制串和背景像素二进制串对应位置相等的个数Num，若Num>6，且该像素与背景像素点的差值的绝对值小于T，则判断该像素为背景点，否则该像素为前景点，这样不仅实现了背景模型的更新，而且还获得了运动目标，其中T是根据场景人为设定的阈值；LBP^t(x_t,c,y_t,c)表示位置c处(x_t,c,y_t,c)与其周围像素形成的一种纹理模式。