一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统，通过采用背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，并通过像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，依据所有前景像素点勾勒出漂浮物，能够有更好的准确率和实时性，此外，通过对背景模型进行更新和对预设的阈值进行更新，能够抵御水面动态噪声的干扰，进一步降低误检率和漏检率。进一步降低误检率和漏检率。进一步降低误检率和漏检率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及漂浮物检测
，尤其涉及一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统。

技术介绍

[0002]由于一些人将垃圾等投入到河道中，使得河道污染严重，河道中的生物也会因此受到影响，对河道污染改善的最直接方式为对河道中的漂浮物进行处理，保持河道水面干净整洁，为了及时对河道中的漂浮物进行处理，需要及时对河道中的漂浮物进行检测，现有技术中，一般采用帧差法对河道中的漂浮物进行识别检测，主要通过在灰度空间下相邻帧图像之间的差异来判断目标物，这种方法被广泛应用到场景较为简单，背景多静态的场景中，然而，对于如水面这种有水纹动态，有复杂光影的场景中会有很高的误检率。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提出一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法及系统，可以解决现有漂浮物检测方法所存在的在动态场景中误判率高的缺陷。
[0004]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0005]一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，具体包括以下步骤：
[0006]步骤S1，构建背景模型；
[0007]步骤S2，获取河道采样视频，并依据所述河道采样视频获取视频帧图像像素点；
[0008]步骤S3，依据所述视频帧图像像素点获取背景模型中对应的背景图像像素点；
[0009]步骤S4，依据背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值；
[0010]步骤S5，将所述像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，并依据所述前景像素点确定漂浮物；
[0011]步骤S6，对背景模型进行更新；
[0012]步骤S7，对预设的阈值进行更新。
[0013]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法的进一步可选方案，所述步骤S1具体包括以下步骤：
[0014]步骤S11，采集背景图像，从背景图像中获取N帧图像；
[0015]步骤S12，获取N帧图像中每一个像素点的像素值；
[0016]步骤S13，依据所述N帧图像和每一个像素点的像素值构建出背景模型。
[0017]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法的进一步可选方案，所述步骤S6具体包括以下步骤：
[0018]步骤S61，依据步骤S5中的判断结果，确定所有水面像素点；
[0019]步骤S62，获取所有水面像素点的像素值；
[0020]步骤S63，依据所述所有水面像素点的像素值对背景模型中对应的像素点的像素
值进行替换，从而实现背景模型的更新。
[0021]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法的进一步可选方案，所述背景模型更新频率的大小依据背景模型的复杂度确定，具体包括以下步骤：
[0022]获取视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，依据所述像素差值确定背景模型的复杂度；
[0023]依据所述背景模型的复杂度，确定背景模型更新频率的大小。
[0024]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法的进一步可选方案，所述预设的阈值依据背景模型的复杂度确定，具体包括以下步骤：
[0025]获取视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，依据所述像素差值确定背景模型的复杂度；
[0026]依据所述背景模型的复杂度，确定预设阈值的大小。
[0027]一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统，所述系统包括：
[0028]构建模块，用于构建背景模型；
[0029]第一获取模块，用于获取河道采样视频，并依据所述河道采样视频获取视频帧图像像素点；
[0030]第二获取模块，用于依据所述视频帧图像像素点获取背景模型中对应的背景图像像素点；
[0031]计算模块，用于依据背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值；
[0032]判断模块，用于将所述像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，并依据所述前景像素点确定漂浮物；
[0033]第一更新模块，用于对背景模型进行更新；
[0034]第二更新模块，用于对预设的阈值进行更新。
[0035]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统的进一步可选方案，所述构建模块包括：
[0036]采集模块，用于采集背景图像，从背景图像中获取N帧图像；
[0037]第三获取模块，用于获取N帧图像中每一个像素点的像素值；
[0038]第一处理模块，用于依据所述N帧图像和每一个像素点的像素值构建出背景模型。
[0039]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统的进一步可选方案，所述第一更新模块包括：
[0040]第四获取模块，用于依据判断模块的判断结果，确定所有水面像素点；
[0041]第五获取模块，用于获取所有水面像素点的像素值；
[0042]替换模块，用于依据所述所有水面像素点的像素值对背景模型中对应的像素点的像素值进行替换。
[0043]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统的进一步可选方案，所述第一更新模块还包括更新频率确定模块，所述更新频率确定模块包括：
[0044]第六获取模块，用于获取视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，依据所述像素差值确定背景模型的复杂度；
[0045]第二处理模块，用于依据所述背景模型的复杂度，确定背景模型更新频率的大小。
[0046]作为所述基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统的进一步可选方案，所述第二更新模块包括：
[0047]第七获取模块，用于获取背景模型的复杂度；
[0048]第三处理模块，用于依据所述背景模型的复杂度，确定预设阈值的大小。
[0049]本专利技术的有益效果是：通过采用背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，并通过像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，依据所有前景像素点勾勒出漂浮物，能够有更好的准确率和实时性，此外，通过对背景模型进行更新和对预设的阈值进行更新，能够抵御水面动态噪声的干扰，进一步降低误检率和漏检率。
附图说明
[0050]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0051]图1为本专利技术一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法的流程示意图；
[0052]图2为本专利技术一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测系统的组成示意图。
具体实施方式
[0053]下面将对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1，构建背景模型；步骤S2，获取河道采样视频，并依据所述河道采样视频获取视频帧图像像素点；步骤S3，依据所述视频帧图像像素点获取背景模型中对应的背景图像像素点；步骤S4，依据背景像素值差算法，得到视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值；步骤S5，将所述像素差值与预设的阈值进行比较判断，确定所有前景像素点，并依据所述前景像素点确定漂浮物；步骤S6，对背景模型进行更新；步骤S7，对预设的阈值进行更新。2.根据权利要求1所述的一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11，采集背景图像，从背景图像中获取N帧图像；步骤S12，获取N帧图像中每一个像素点的像素值；步骤S13，依据所述N帧图像和每一个像素点的像素值构建出背景模型。3.根据权利要求2所述的一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，其特征在于，所述步骤S6具体包括以下步骤：步骤S61，依据步骤S5中的判断结果，确定所有水面像素点；步骤S62，获取所有水面像素点的像素值；步骤S63，依据所述所有水面像素点的像素值对背景模型中对应的像素点的像素值进行替换，从而实现背景模型的更新。4.根据权利要求3所述的一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，其特征在于，所述背景模型更新频率的大小依据背景模型的复杂度确定，具体包括以下步骤：获取视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，依据所述像素差值确定背景模型的复杂度；依据所述背景模型的复杂度，确定背景模型更新频率的大小。5.根据权利要求1所述的一种基于背景像素值差算法的漂浮物检测方法，其特征在于，所述预设的阈值依据背景模型的复杂度确定，具体包括以下步骤：获取视频帧图像像素点和背景图像像素点的像素差值，依据所述像素差值确定背景模型的复杂度；依据所述背景模型的复杂度，确定预设阈值的大小。6.一种...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁文怡，王弘越，陈铭生，周文军，
申请(专利权)人：广州伏羲智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：