一种视频流动态背景构造方法、装置及检测运动目标方法制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种视频流动态背景构造方法、装置及检测运动目标方法，涉及图像处理技术领域。所述视频流动态背景构造方法包括：获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧，所述运动周期为视频流中的动态背景进行一次周期变化所需的时间，各帧所述视频帧中包括当前时刻视频帧；根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。本申请的视频流动态背景构造方法通过一个运动周期内的各帧视频帧预估出当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景，从而消除了具有周期性有规律的运动的背景对图像中目标运动物体识别所带来的干扰。来的干扰。来的干扰。

【技术实现步骤摘要】
一种视频流动态背景构造方法、装置及检测运动目标方法


[0001]本申请涉及图像处理
，具体涉及一种视频流动态背景构造方法、视频流动态背景构造装置以及视频流动态背景构造装置。

技术介绍

[0002]在通过摄像装置进行目标检测时，通常是对采集自网络摄像头的实时视频流内容中的移动目标或变化区域进行检测，过滤掉静止不变的冗余视频数据，对有价值的视频数据进行传输、分析等处理，从而达到节约网络流量、计算资源等目的。
[0003]然后，在某些情况下，虽然视频中的物体有运动，然后这种运动事实上是一些背景的周期性有规律的运动，例如，风吹动树枝树叶导致树枝树叶往复摇晃，雨雪天气下视频中的雨点和雪花周期性的掉落，水面的波纹摇晃等。
[0004]此时，如果再过滤掉静止不变的冗余视频数据时，可能这些有规律的运动部分无法被过滤掉，然而，这些实质上也属于背景的一部分。
[0005]因此，希望有一种技术方案来解决或至少减轻现有技术的上述不足。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种视频流动态背景构造方法来克服或至少减轻现有技术的至少一个上述缺陷。
[0007]本专利技术的一个方面，提供一种视频流动态背景构造方法，所述视频流动态背景构造方法包括：获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧，所述运动周期为视频流中的动态背景进行一次周期变化所需的时间，各帧所述视频帧中包括当前时刻视频帧；根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。
[0008]可选地，所述根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景包括：分别对每帧视频帧以预设分割条件进行分割，从而将每帧视频帧分割成多个宏块；分别获取每个宏块的模糊亮度值；将各个宏块的模糊亮度值分别进行缓存，从而获取多个缓存数据序列，每个缓存数据序列包括一个运动周期内的不同视频帧中每个视频帧的具有相同位置的宏块的模糊亮度值；分别对每个缓存数据序列进行傅里叶变换，从而获取每个缓存数据序列的频谱数据，其中，一个频谱数据对应一个视频帧图像位置；获取频谱数据中符合第二预设条件的频谱数据作为低频数据；对各个低频数据进行傅里叶逆变换，从而获取各个低频周期函数，其中，一个低频周期函数对应一个视频帧图像位置；
根据每个低频周期函数计算其所对应的视频帧图像位置的当前时刻的下一时刻的模糊亮度预测值；根据各个视频帧图像位置以及每个视频帧图像位置的模糊亮度预测值生成当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。
[0009]可选地，所述分别对每帧视频帧以预设分割条件进行分割，从而将每帧视频帧分割成多个宏块包括：以基本分割单元为16
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16像素对每帧视频帧进行分割。
[0010]可选地，所述将各个宏块的模糊亮度值分别进行缓存，从而获取多个缓存数据序列包括：将各个宏块的模糊亮度值进行FIFO缓存，从而缓存成多个缓存数据序列。
[0011]可选地，所述获取频谱数据中符合第二预设条件的频谱数据作为低频数据包括：获取频谱数据中1Hz以下的频谱数据作为低频数据。
[0012]可选地，所述运动周期采用如下方式获取：获取当前时刻视频帧；获取经过训练的图像分类器；提取所述视频帧的图像特征；将所述图像特征输入至所述经过训练的图像分类器，从而获取物体分类标签；获取预设运动周期数据库，所述运动周期数据库包括至少一个预设物体分类标签以及每个物体分类标签对应的预设运动周期；获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期作为所述运动周期。
[0013]可选地，所述提取所述视频帧的图像特征包括：将获取的视频帧进行分割，从而分割成多个图像块；分别提取每个图像块的图像特征；所述将所述图像特征输入至所述经过训练的图像分类器，从而获取物体分类标签包括：将各个图像块的图像特征分别属于至所述经过训练的图像分类器，从而获取每个图像块所对应的物体分类标签，其中，一个物体分类标签为未识别标签；所述获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期作为所述运动周期包括：获取输入至所述经过训练的图像分类器内的图像块的数量；获取未识别标签数量；判断输入至所述经过训练的图像分类器内的图像块的数量减去所述未识别标签数量是否大于1，若是，则分别获取与各个所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期；获取各个预设运动周期中时间最长的预设运动周期作为运动周期。
[0014]可选地，所述运动周期采用如下方式获取进一步包括：获取当前时刻的视频流周侧风速信息；
获取权重数据库，所述权重数据库包括至少一个预设风速范围以及一个权重时间，一个权重时间对应一个预设风速范围；获取当前时刻的视频流周侧风速信息所位于的预设风速范围所对应的权重时间；为所述运动周期数据库中的预设物体分类标签进行分类，从而将各个预设物体分类标签分为加量预设物体分类标签以及减量预设物体分类标签；获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签以及该预设物体分类标签对应的运动周期；若获取的与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签为加量预设物体分类标签，则将该预设物体分类标签对应的预设运动周期加上权重时间后所获取的时间作为运动周期；若获取的与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签为减量预设物体分类标签，则将该预设物体分类标签对应的预设运动周期减去权重时间后所获取的时间作为运动周期。
[0015]本申请还提供了一种视频流动态背景构造装置，所述视频流动态背景构造装置包括：获取模块，所述获取模块用于获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧，所述运动周期为视频流中的动态背景进行一次周期变化所需的时间，各帧所述视频帧中包括当前时刻视频帧；预估模块，所述预估模块用于根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。
[0016]本申请还提供了一种检测运动目标方法，所述检测运动目标方法包括：采用如上所述的视频流动态背景构造方法获取当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景；获取当前时刻的下一时刻的真实视频帧；根据当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景以及当前时刻的下一时刻的真实视频帧获取当前时刻的下一时刻的真实视频帧中的有效运动目标信息。
[0017]有益效果本申请的视频流动态背景构造方法通过一个运动周期内的各帧视频帧预估出当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景，从而消除了具有周期性有规律的运动的背景对图像中目标运动物体识别所带来的干扰。
附图说明
[0018]图1为本申请第一实施例的视频流动态背景构造方法的流程示意图；图2是一种电子设备，用于实现图1所示的视频流动态背景构造方法；图3为本申请第一实施例的视频帧的示意图。
具体实施方式
[0019]为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类
似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。下面通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述视频流动态背景构造方法包括：获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧，所述运动周期为视频流中的动态背景进行一次周期变化所需的时间，各帧所述视频帧中包括当前时刻视频帧；根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。2.如权利要求1所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景包括：分别对每帧视频帧以预设分割条件进行分割，从而将每帧视频帧分割成多个宏块；分别获取每个宏块的模糊亮度值；将各个宏块的模糊亮度值分别进行缓存，从而获取多个缓存数据序列，每个缓存数据序列包括一个运动周期内的不同视频帧中每个视频帧的具有相同位置的宏块的模糊亮度值；分别对每个缓存数据序列进行傅里叶变换，从而获取每个缓存数据序列的频谱数据，其中，一个频谱数据对应一个视频帧图像位置；获取频谱数据中符合第二预设条件的频谱数据作为低频数据；对各个低频数据进行傅里叶逆变换，从而获取各个低频周期函数，其中，一个低频周期函数对应一个视频帧图像位置；根据每个低频周期函数计算其所对应的视频帧图像位置的当前时刻的下一时刻的模糊亮度预测值；根据各个视频帧图像位置以及每个视频帧图像位置的模糊亮度预测值生成当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。3.如权利要求2所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述分别对每帧视频帧以预设分割条件进行分割，从而将每帧视频帧分割成多个宏块包括：以基本分割单元为16
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16像素对每帧视频帧进行分割。4.如权利要求3所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述将各个宏块的模糊亮度值分别进行缓存，从而获取多个缓存数据序列包括：将各个宏块的模糊亮度值进行FIFO缓存，从而缓存成多个缓存数据序列。5.如权利要求4所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述获取频谱数据中符合第二预设条件的频谱数据作为低频数据包括：获取频谱数据中1Hz以下的频谱数据作为低频数据。6.如权利要求5所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述运动周期采用如下方式获取：获取当前时刻视频帧；获取经过训练的图像分类器；提取所述视频帧的图像特征；将所述图像特征输入至所述经过训练的图像分类器，从而获取物体分类标签；获取预设运动周期数据库，所述运动周期数据库包括至少一个预设物体分类标签以及每个物体分类标签对应的预设运动周期；获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期作为所述运动周期。
7.如权利要求6所述的视频流动态背景构造方法，其特征在于，所述提取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴健，
申请(专利权)人：慧视云创北京科技有限公司，
类型：发明
国别省市：