专利汇可以提供一种智能视频分析监控方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种智能视频分析监控方法,属于 图像处理 技术领域,首先从视频信息中的多个图像中选出一张图像作为背景图像,然后在将被检测的图像与背景图像进行差值运算,最后判断出被检测的图像上是否有运动的目标,解决了在视频图像中进行判断移动物体的技术问题,本发明在选取背景图像时从鲁棒性的 角 度来生成背景,考虑了噪声因素,能适应光照的逐渐变化,能适应噪声环境,或者说能对噪声进行抑制。,下面是一种智能视频分析监控方法专利的具体信息内容。
1.一种智能视频分析监控方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤1:建立由数个摄像头、显示屏和监控中心服务器组成的视频监控系统;所有摄像头均用于获取视频信息并将视频信息发送给监控中心服务器;
步骤2:监控中心服务器获取任意一个摄像头的视频信息后,从视频信息中的多个图像中选出一张图像作为背景图像,其具体步骤如下:
步骤S1:从视频信息中读入M张图片数据,M至少为2张;
步骤S2:将每一个图片栅格化,分成D×F大小的区域;所述D×F大小的区域内至少包含
1个像素;根据D×F的区域的大小,将图片分成Z个区域,即,将图片栅格化;将Z个区域内的所有区域均进行编号,设定任意一个区域为k,0步骤S3:计算每张图片第k个区域的均值μi和方差σi,并作为描述该区域的矢量(μi,σi),保存在相应的内存单元;
步骤S4:对于某一区域来说,有N个矢量(μi,σi),某个区域的矢量个数总数计为N,i=
1,……N,求出平均矢量(A,B), 和
步骤S5:在所有的矢量(μi,σi)中寻找到一个矢量(μm,σm),i=1,……N,m=1,……N,使得它与平均矢量(A,B)的距离为最短距离;
设最短的距离为d,如果d不大于一个阈值T,就认为此张图片的该区域是背景图像;如果d大于一个阈值T,就认为没有找到,沿用原来的该区域的背景图像;
步骤3:根据背景图像差分法来判定背景图像中的目标和运动的阴影,运动的目标;
步骤4:监控中心服务器在显示屏上标明运动的目标。
2.如权利要求1所述的一种智能视频分析监控方法,其特征在于:执行所述步骤3时,其具体步骤如下:
步骤S6:设定图像的噪声的像素为n(R,G,B),图像信号本身的像素为g(R,G,B),噪声n(R,G,B)的产生与图像信号本身g(R,G,B)无关,则噪声假设模型为:f(R,G,B)=g(R,G,B)+n(R,G,B);式中,f(R,G,B)为含噪声的图像,R、G和B表示三原色;
步骤S7:设定前景图为fF,背景图片为fB,差分图为fD;则在差分图上某点(x,y)处,差分后得的值为:
fD=fF-fB=gF(R,G,B)-gB(R,G,B)+nF(R,G,B)-nB(R,G,B);
其中,gF(R,G,B)为前景图中该点位置的图像信号本身的像素,nF(R,G,B)为前景图中该点位置的噪声的像素;gB(R,G,B)为背景图中该点位置的图像信号本身的像素,nB(R,G,B)为背景图中该点位置的噪声的像素;
如果该点为运动的目标上的点,则有:
fD=fF-fB=nF(R,G,B)-nB(R,G,B);
其中,fD的值为运动的目标点的判断的依据。
3.如权利要求1所述的一种智能视频分析监控方法,其特征在于:执行所述步骤2时,阈值T的选取看所获得的背景图象是否清晰真实可靠而取得的一个最小数字;首次运行时,在获取一张图像后,由于没有以前的该区域的背景,所以直接使用该图片的数据作为背景图像,不再作阈值T比较。
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