智能视频监控中高效运动目标检测方法研究

　　运动目标检测是智能视频监控系统的一个重要课题,是各种后续高级处理的基础.其难点在于:图像序列具有复杂性,光线、目标动态的变化使得获取背景图像困难,从而影响了运动物体的正确检测;跟踪过程中当物体运动不确定及当目标遮挡时,如何获得目标的运动轨迹.本文针对这些普遍存在的问题,提出一种快速的运动目标检测方法.每次开始采集图像时,使用帧间差分法重新获取背景图像,重建背景,并采用自适应背景相减分割方法,使背景每隔一定的时间更新一次,以达到理想的分割效果.

　　1　智能视频监控

　　随着社会的发展,人们的活动范围越来越大,面临的突发事件和异常事件也越来越多,如何对重要的公共场所进行全天候、自动、实时地监控,已成为世界各国高度重视的问题.然而,目前大多数用于视频监控领域摄像机的主要作用只是代替人眼记录监控现场的场景,而不是代替人脑主动分析监控现场.有关研究表明,仅依靠监视人员通过监视器墙监控现场,即使是专业操作人员也难以使该监控系统成为真正有效的安全系统.因为只要工作人员专注于电视墙屏幕超过20 min,绝大部分人员的注意力都会降低至很低的水平.显然,基于人工操作的视频监控已不能适应实际需要,开发新一代智能视频监控系统已成为一个极具挑战性的前沿课题.智能视频监控系统就是在此背景下应运而生的.

　　智能视频监控系统的主要优势在于其智能性.它利用摄像机代替了人眼,用计算机模拟人脑的分析处理能力,代替人来完成监视或控制任务.智能视频监控系统采用计算机视觉、图像处理和模式识别等方法,在几乎不需要人干预的情况下,通过对摄像机拍摄到的图像序列进行自动分析以检测场景中的运动目标,进而进行识别与跟踪,并在此基础上分析和理解目标的行为,必要时做出相应的决策.智能视频监控系统不仅应用于安全防范领域,在交通、军事、金融、工业等领域也有着广泛的应用前景和巨大的经济价值.智能视频监控技术对视频图像中的目标进行自动检测、跟踪和分析,从而使计算机能够过滤掉用户不关心的信息,通过分析理解视频画面中的内容,提供对监控和预警有用的关键信息.智能视频监控流程如图1.

　　图1　视频监控流程

　　智能视频监控技术虽有了长足的发展,但还存在着诸多需要完善的地方本文对智能视频监控中的关键技术,即运动目标检测方法进行研究.

　　2　运动目标检测方法

　　运动目标检测的目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来,运动区域的有效分割对于目标分类、跟踪和行为理解等后期处理是非常重要的.然而,由于背景图像的动态变化,如天气、光照、影子及混乱干扰等的影响,使得运动检测成为一项相当困难的工作,几种常用的方法有:背景减除、时间差分、光流法、扩展的EM算法、能量运动检测、基于数学形态学的场景变化检测等.常用的运动目标检测方法有3种:光流法,相邻帧差法,背景减法.