一种视频监控中的背景建模方法
专利汇可以提供一种视频监控中的背景建模方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供一种视频监控中的背景建模方法，该方法采用单高斯模型进行背景建模，所述单高斯模型的学习速率随着 视频 帧 颜色 和纹理特征的变化而变化。可变的学习速率使得前景物体不会融入背景，背景的光线变化却能很好的更新到新的背景中来。这样有效地提高了提取背景的有效性。视频帧的颜色空间采用了HSL空间，把颜色和 亮度 分立，可变的学习速率是基于颜色和纹理特征进行变化的，使得前景物体不被融入背景；由于没有用到亮度特征，背景的亮度变化又能很好地更新到背景中。，下面是一种视频监控中的背景建模方法专利的具体信息内容。
1.一种视频监控中的背景建模方法，该方法采用单高斯模型进行背景建模，其特征在于：所述单高斯模型的学习速率随着视频帧颜色和纹理特征的变化而变化，并按照如下公式更新单高斯模型的均值和方差：
μt=μt-1+α(p)(xt-μt-1)
2
其中μ为像素值的均值，σ 为像素分布的方差，x为像素值，下标t表示时间，上标T表示转置；α(p)为学习速率，p表示像素，其中α0为最大学习速率，dm和d为两个预先定义的常数； 为混合差异，由颜色差异和纹理差异加权求和得到， 的计算方法为：
其中，wt(p)为纹理差异dt(p)的权值，wc(p)为颜色差异dc(p)的权值，wc(p)=1-wt(p)，并且
其中
Tw的值是由图像的噪声来决定的，Tw=kσl，σl是图像L部分的标准差，k是系数， 是像素p周围包含M个像素的邻域；
其中，Cii(p)=f′i(p)·f′i(p)=||f′i(p)||2 i=1，2
C12(p)=f′1(p)·f′2(p)=‖f′1(p)||·||f′2(p)‖cosθ
f′i(p)是在图像中像素点p的梯度向量，θ是梯度向量之间的夹角，
x方向和y方向的梯度可以用sobel算子得到；
其中，
fb，h，fb，s，fb，l分别表示背景的H、S和L部分，fc，h，fc，s，fc，l分别表示当前帧的H、S和L部分， 和 表示背景的H、S和L部分的方差，H、S、L分别表示HSL色彩模式中的色调、饱和度和亮度， 表示两幅图像间的亮度差异， 表示两幅图像间的色调差异，K1、K2、K3是三个参数，由训练数据得到。
2.根据权利要求1所述的视频监控中的背景建模方法，其特征在于：K1、K2、K3通过利用具有groundtruth的视频库中的多个视频进行训练得到。
一种视频监控中的背景建模方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
依据。当 时，我们认为像素p为阴影区域，属于背景像素，反之为前景像素。按
照如下公式进行单高斯模型均值和方差的更新。
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