基于运动矢量的高速运动目标提取方法技术

本发明专利技术涉及一种基于运动矢量的高速运动目标检测方法。该方法首先从视频流中直接提取运动矢量；然后进行运动矢量规范化，并估计场景的全局运动参数；最后通过对运动矢量统计特征的分析，实现高速运动目标的快速检测。本方法能够直接利用压缩视频数据中运动矢量内含的运动信息，大幅提高压缩视频运动目标提取的速度，同时有效提升动摄像机环境下的高速运动目标检测性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种基于运动矢量的高速运动目标提取方法。
技术介绍
运动目标检测是指从视频图像中准确分割出运动目标，是目标匹配、视频监控、行为分析等研究的理论基础，是计算机视觉领域的热点问题。在摄像机静止条件下，背景变化平稳，运动目标检测主要受光照、噪声、遮挡、目标尺寸变化、背景复杂度等因素影响；在动摄像机条件下，还受到摄像机运动或焦距变化的影响，给运动目标的快速、准确检测带来困难。运动目标检测方法主要有帧差法、背景差法和光流法。帧差法将相邻两帧或三帧视频图像差分获得运动目标，处理速度快，实现简单，但是难以获得完整的运动目标，受运动目标的速度影响较大，容易产生“空洞”现象。背景差法将输入视频与建模背景相减，获得完整的运动目标，但是受背景建模准确度影响较大，在背景运动条件下，运动目标检测效果大幅下降。光流法检测视频图像中光流变化，实现运动目标检测，可以有效克服摄像机运动的影响，但是计算复杂，受噪声影响严重。在静止摄像机条件下，运动目标与背景之间、连续帧的运动目标位置之间存在差异，通过对差异部分的统计分析，实现运动目标检测。文献【融合高斯混合模型和本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于运动矢量的高速运动目标检测方法，首先根据监控视频的码流格式和解码特点，从视频流中直接提取运动矢量；然后进行运动矢量规范化，并估计场景的全局运动参数；最后通过对运动矢量统计特征的分析，实现高速运动目标的快速检测，其特征在于：具体步骤包括：步骤一、运动矢量提取与规范化；步骤二、全局运动估计；步骤三、全局运动补偿；步骤四、运动目标分割，实现高速运动目标的快速检测；所述运动矢量提取与规范化，具体包括：首先提取当前视频码流中的运动矢量信息，得到当前帧的运动矢量图，然后提取当前帧各宏块的参考帧信息，接着对运动矢量进行如下规范化处理：(1)其中，表示当前帧内坐标为的宏块相对前1帧的运动矢量，表示当前帧内...

【技术特征摘要】
1.基于运动矢量的高速运动目标检测方法，首先根据监控视频的码流格式和解码特点，从视频流中直接提取运动矢量；然后进行运动矢量规范化，并估计场景的全局运动参数；最后通过对运动矢量统计特征的分析，实现高速运动目标的快速检测，其特征在于：具体步骤包括：
步骤一、运动矢量提取与规范化；
步骤二、全局运动估计；
步骤三、全局运动补偿；
步骤四、运动目标分割，实现高速运动目标的快速检测；
所述运动矢量提取与规范化，具体包括：
首先提取当前视频码流中的运动矢量信息，得到当前帧的运动矢量图，然后提取当前帧各宏块的参考帧信息，接着对运动矢量进行如下规范化处理：
                                                   (1)
其中，表示当前帧内坐标为的宏块相对前1帧的运动矢量，表示当前帧内坐标为宏块相对前帧的运动矢量，；
所述全局运动估计，其具体流程为：
（3.1）提取当前帧的规范化运动矢量；
（3.2）标记当前帧宏块属性，分别表示16×16的帧间编码宏块、16×8的帧间编码宏块、8×8的帧间编码宏块和帧内编码宏块，其中下标表示宏块在当前帧的位置；
（3.3）对的所有宏块的运动矢量按、进行方向直方图统计，得到全局运动的估计；
所述全局运动补偿，具体流程如下：
（4.1）将所有满足且的宏块的运动矢量，补偿为；
（4.2）将所有满足且的宏块的运动矢量，补偿为；
（4.3）对于所有拥有非零的宏块，若其8邻域内宏块的运动矢量...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢剑斌，闫玮，刘通，李沛秦，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43