【摘要】：為解決傳統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備視場(chǎng)小、非智能等缺陷,結(jié)合全景成像技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),建立無(wú)人環(huán)境下外來(lái)入侵自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)了全景監(jiān)控視場(chǎng)下運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速準(zhǔn)確的檢測(cè)及跟蹤。該技術(shù)關(guān)鍵在于如何在復(fù)雜的動(dòng)態(tài)背景下有效地提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo),為此提出一種基于動(dòng)態(tài)特征塊匹配的自適應(yīng)背景更新算法。在采用幀間差分與背景差分融合算法檢測(cè)到目標(biāo)的基礎(chǔ)上,利用目標(biāo)的矩信息進(jìn)行跟蹤,避免了全景視覺(jué)下顏色及輪廓特征缺失的弊端。根據(jù)目標(biāo)的輪廓及位置提取特征塊,將視頻序列的每一幀圖像與初始背景圖像進(jìn)行特征塊區(qū)域的局部匹配,首先通過(guò)分析特征塊圖像的顏色特征,構(gòu)建基于區(qū)間統(tǒng)計(jì)的RGB顏色直方圖,提取顏色特征序列。然后通過(guò)計(jì)算序列相關(guān)性來(lái)判斷該區(qū)域是否需要背景更新,從而降低對(duì)單個(gè)像素更新的冗余計(jì)算。實(shí)驗(yàn)表明,該更新算法具有較強(qiáng)的魯棒性和可行性,能夠有效提高監(jiān)控系統(tǒng)的穩(wěn)定性。
[Abstract]:In order to solve the defects of traditional monitoring equipment, such as small field of view and non-intelligent, combined with panoramic imaging technology and computer vision technology, an automatic detection system for foreign intrusion in unmanned environment was established. Thus the fast and accurate detection and tracking of moving targets under panoramic monitoring field of view are realized. The key of this technique is how to extract moving targets effectively in complex dynamic background. An adaptive background updating algorithm based on dynamic feature block matching is proposed. On the basis of detecting the target by using the fusion algorithm of inter-frame difference and background difference, the moment information of the target is used to track the target, which avoids the disadvantage of missing color and contour features under panoramic vision. According to the contour and location of the target, the feature blocks are extracted, and each frame of the video sequence is matched with the initial background image. Firstly, the color features of the feature block images are analyzed. RGB color histogram based on interval statistics is constructed to extract color feature sequence. Then, the sequence correlation is calculated to determine whether the region needs background update, so as to reduce the redundant computation of single pixel update. Experiments show that the algorithm is robust and feasible, and can effectively improve the stability of the monitoring system.
【作者單位】： 長(zhǎng)春理工大學(xué)光電工程學(xué)院;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計(jì)劃(20160520018JH) 國(guó)家自然科學(xué)基金(61605016)項(xiàng)目資助
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2317967