一种基于计算机视觉的遗留物检测方法技术

本发明专利技术一种基于计算机视觉的遗留物检测方法，主要包括以下步骤：更新运动历史计时，学习和更新背景模型；通过背景模型判断各像素所处三种状态之一：背景、遗留物前景、非遗留物的前景，并进行状态保持计时；提取持续处于同一遗留物前景状态计时达预定值的像素点构成的连通区，提取待分析对象；对待分析对象提取特征表达，累计预定时间内特征表达相近的待分析对象数；若累计值达到预定值，则对相应待分析对象的运动特征进行综合分析，以确定是否为遗留物。本发明专利技术能够快速准确定位提取遗留物对应的区域，具备适用面广、自适应性强、实时性高、漏检率低和可靠性好的特点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于计算机视觉领域，具体涉及。
技术介绍
遗留物检测技术是基于运动物体检测，运动物体检测技术的常用技术是背景差法，即当前图像减去背景图像帧得到差分图像，通过分析差分图像中的差异性来得到想要检测的物体，然后直接分析检测到的物体的静止状态，若长时间未发生变化则认为是遗留物。现有技术的缺点之一是没有进一步区分差分图像中的差异性对应的前景是遗留物还是非遗留物，这将使得检测到的物体区域可能包含大量的非遗留物的前景，从而导致遗留物定位和提取不准确，特征表达不合理，进而造成后续分析失败。现有技术的另一缺点是， 预设的背景图像无法随场景渐变而改变，由于长时运行后光照等渐变因素的累积，导致实际背景图像相对预选背景图像变化很大，从而使得预选背景失效，导致容易出现误报和漏报。
技术实现思路
达到上述目的，本专利技术的目的是解决现有技术中的问题，提供一种遗留物检测方法，它能进一步区分前景是否为遗留物并自适应调整，能准确定位、提取和判断场景中的遗留物。本专利技术的技术方案是，具体包括以下步骤步骤A.更新运动历史计时，学习和更新背景模型，具体步骤如下 Al.对各像素设置运动计时器，如果前后帧像素灰度值本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．　一种基于计算机视觉的遗留物检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：步骤　Ａ．　更新运动历史计时，学习和更新背景模型，具体步骤如下：　　　　Ａ１．　对各像素设置运动计时器，如果前后帧像素灰度值差异超过预定值，则判断本像素有运动，并记录下该像素的最近运动发生时刻；　　　　Ａ２．　每隔２５帧更新一次背景模型，更新背景模型时进行以下操作：在背景模型的对应位置记录里，根据颜色取值范围寻找最佳匹配记录，如果有匹配记录，则根据像素颜色调整该记录的颜色取值范围、最近匹配时刻、总匹配次数；如果无匹配记录，则根据当前像素颜色新建并初始化记录；　　　　Ａ３．　对各背景模型的所有记录根据以下条件判断和更新...

【技术特征摘要】
1.一种基于计算机视觉的遗留物检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤 步骤A.更新运动历史计时，学习和更新背景模型，具体步骤如下Al.对各像素设置运动计时器，如果前后帧像素灰度值差异超过预定值，则判断本像素有运动，并记录下该像素的最近运动发生时刻；A2.每隔25帧更新一次背景模型，更新背景模型时进行以下操作在背景模型的对应位置记录里，根据颜色取值范围寻找最佳匹配记录，如果有匹配记录，则根据像素颜色调整该记录的颜色取值范围、最近匹配时刻、总匹配次数；如果无匹配记录，则根据当前像素颜色新建并初始化记录；A3.对各背景模型的所有记录根据以下条件判断和更新该记录对应的状态，具体为 A31.新创建记录默认状态为非遗留物的前景，A32.如果一条非遗留物的前景记录在预定时间内匹配上的次数占该段时间总匹配次数到50%，则置该记录状态为背景，A33.如果一条背景记录在预定时间内匹配上的次数占该段时间总匹配次数在10%以下，则置该记录为非遗留物的前景，A34.如果一条非背景记录在预定时间内匹配上的次数占该段时间总匹配次数在m 以下，则删除该记录，A35.对当前时刻前59秒内创建的非遗留物的前景记录，在步骤Al所述的对应位置的最近运动时刻发生在当前时刻前2秒到1分钟之间的情况下，匹配次数超过5，则置该记录为遗留物前景；步骤B.通过背景模型判断各像素所处三种状态之一背景、遗留物前景、非遗留物的前景，并进行状态保持计时；步骤C.提取持续处于同一遗留物前景状态计时到预定值的像素点构成的连通区，提取待分析对象；步骤D.对待分析对象...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡渠棠，
申请(专利权)人：北京黄金视讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：11