專利名稱：一種利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理的模式識別領(lǐng)域，典型應(yīng)用于智能視頻監(jiān)控，具體涉及一種 利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法。
背景技術(shù)：
目前，從圖像數(shù)據(jù)流中實時提取分析運動物體是一項計算量非常大，對運算速度 要求非常高的工作。由于智能視頻分析系統(tǒng)在向高清、支持多路信號的方向發(fā)展。所以，這 都要求在保證檢測質(zhì)量的前提下，需要盡可能地降低圖像的運算量。一個比較典型的要解決的問題就是，要保證運動檢測的幀率和圖像采集的幀率相 匹配。PAL，NTSC制式的圖像的幀率分別是25和30幀每秒。當(dāng)采集的圖像較大時，現(xiàn)有的 硬件條件不足以支撐在此幀率條件下進行多路實時圖像分析。所以目前存在的一些相關(guān)技術(shù)包括通過縮減(Downsample)圖像來降低運算量。 但是所述的縮減法降低了圖像的分辨率，同時也縮短了運動檢測的有效距離。另外，為了避 免階梯效應(yīng)(aliasing)，在縮減圖像之前，通常需要先經(jīng)過高斯(Gauss)過濾。而這些步驟 都會部分抵消使用小圖像來提高幀率的效能。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，在保證實際檢測的效果 和質(zhì)量的前提下，能有效提高運動檢測幀率，明顯降低檢測過程中的運算量，提高檢測處理 的速度。為了實現(xiàn)上述目的，為本發(fā)明提供的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法的流 程圖，其包含以下步驟步驟1、處理當(dāng)前幀的圖像時，依照警戒網(wǎng)格提取當(dāng)前幀的子圖像；所述的警戒網(wǎng)格由若干個循環(huán)子單元組成，每個循環(huán)子單元由mXn個像素組成， 依次標(biāo)號為像素1，2，……，m+n;從當(dāng)前幀的原始圖像中提取在當(dāng)前警戒網(wǎng)格中的某個相同標(biāo)號的所有像素，并組 成一個新的子圖像供當(dāng)前幀進行試探性運動檢測；步驟2、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，判別當(dāng)前幀的子圖像中 是否存在運動物體，若存在，同時確定該運動物體的位置，并執(zhí)行步驟3;若不存在運動物 體，則執(zhí)行步驟4;步驟2. 1、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，得到其中各個運動像 素的位置；步驟2. 2、在檢測得到當(dāng)前幀的子圖像上的所有運動像素點后，使用關(guān)閉操作將相 鄰的運動像素聚攏成團(Blob)，并將每個孤立的團提取出來，依照每一個團的位置以及大 小得到其包圍框(Bounding box)；步驟2. 3、判斷是否存在步驟2. 2中所述的團，若存在，則說明當(dāng)前幀中在團所在的區(qū)域存在運動物體，繼續(xù)執(zhí)行步驟3 ；若不存在團，則說明當(dāng)前幀的圖像中不存在運動物 體，繼續(xù)執(zhí)行步驟4;步驟3、根據(jù)步驟2中檢測得到的運動物體區(qū)域，對當(dāng)前幀的原始圖像中的相應(yīng)區(qū) 域進行局部全分辨率的運動檢測；步驟3. 1、在原始圖像中的相應(yīng)區(qū)域，采用全分辨率模式，對運動物體在當(dāng)前幀中 被跳過的其它可能的運動像素進行補充運動檢測；所述的相應(yīng)區(qū)域的具體計算方法為根據(jù)在提取出的子圖像上存在的團的包圍 框，對該包圍框按警戒網(wǎng)格比例進行mXn的放大，從而在原始圖像中得到需要進行補充檢 測的區(qū)域，即得到若干個相鄰的循環(huán)子單元構(gòu)成的警戒網(wǎng)格的區(qū)域；所述的進行補充運動檢測的具體方法為對計算得到的原始圖像上相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的 之前未被提取為子圖像的其他像素進行補充運動檢測，也就是對屬于子圖像中的團中包含 的運動像素，將和其屬于同一個mXn循環(huán)子單元的其他在子圖像中被縮減掉的像素，進行 補充運動檢測；步驟3. 2、合并運動檢測結(jié)果將當(dāng)前幀的子圖像的運動檢測結(jié)果和步驟3. 1中對 警戒網(wǎng)格空白區(qū)域的補充運動檢測結(jié)果合并，從而得到當(dāng)前幀的原始圖像上的全分辨率運 動檢測結(jié)果；步驟4、對當(dāng)前幀的子圖像進行背景更新，以適應(yīng)逐漸變化的背景環(huán)境；步驟5、循環(huán)警戒網(wǎng)格，使其向前循環(huán)一步，使得在下一幀的圖像處理中，針對警戒 網(wǎng)格中的下一個像素標(biāo)號提取子圖像；如果警戒網(wǎng)格的像素標(biāo)號向前到達終點m+n，就再循環(huán)回到標(biāo)號1的像素；隨后返回步驟1，繼續(xù)對下一幀原始圖像進行運動檢測。本發(fā)明方法中，對警戒網(wǎng)格循環(huán)的目的是為了避免在警戒網(wǎng)格間距較大時，對緩 慢移動的小物體的運動檢測可能產(chǎn)生的延遲。本發(fā)明方法中，由于需要檢測跟蹤的最小運動物體遠大于1個像素，通常在10甚 至100個像素量級左右，所以一個正常的運動物體不可能會從警戒網(wǎng)格中漏出去。另一方 便，由于此警戒網(wǎng)格的循環(huán)往復(fù)，所以即使是很小的緩慢移動的物體在第一幀從較疏的網(wǎng) 格里“逃脫”，沒有被子圖像提取到，但其在下一幀內(nèi)仍然會被捕捉到。由于循環(huán)警戒網(wǎng)格法處理一個周期的像素總數(shù)和普通方法相同，所以理論上講， 循環(huán)警戒網(wǎng)格法處理一個周期的時間和普通方法處理一幀的時間相同，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的及時性 相類似，并沒有由于循環(huán)檢測而延遲對運動物體的發(fā)現(xiàn)。所以本發(fā)明方法在檢測質(zhì)量上可 以得到足夠的保證。另外，在本發(fā)明方法中，由于采用mXn個像素構(gòu)成的循環(huán)子單元的警戒網(wǎng)格，所 以雖然每一個循環(huán)的周期將變長，但是單幀的圖像處理量會相應(yīng)降低；在沒有運動物體的 情況下，運動檢測需要考慮的像素數(shù)目變?yōu)樵紙D像全像素的1/mXn ；又由于運動檢測算 法的工作量通常是和所需處理的像素數(shù)呈正比關(guān)系的；所以當(dāng)像素數(shù)變?yōu)樵瓉淼?/mXn 時，理論上講，處理速度提高至原來的mXn倍。進一步，由于運動物體和背景變化所引起的像素變化的時間周期差別巨大，而背 景所需適應(yīng)的變化通常是由于日照變化，云彩運動所引起的，所以適應(yīng)此類長周期的信號 不需要采用圖像流幀率級別的采樣率。因此對背景模型的更新只需要對當(dāng)前指定標(biāo)號的像素，也就是提取后的子圖像進行即可。這意味著對背景模型的采樣頻率降低到原來的1/ mXn。從實際測試操作的情況來看，又再次表明本發(fā)明方法對運動檢測的質(zhì)量和效果沒有 影響，但是其明顯降低了檢測過程中的運算量。在保證得到相同檢測質(zhì)量和效果前提下，使用本發(fā)明方法所提供的循環(huán)警戒網(wǎng)格 法可提高運動檢測速度50% -80%左右。綜上，本發(fā)明方法能有效提高運動檢測幀率，可以將運動檢測結(jié)果及時地疊加顯 示到實時圖像上，給用戶提供平順自然的監(jiān)控效果。同時，在保證實際檢測的效果和質(zhì)量的 前提下，明顯降低檢測過程中的運算量，提高檢測處理的速度，將有限的計算機處理能力盡 量應(yīng)用到最需要的時間段和圖像區(qū)域。


圖1為本發(fā)明所述的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法的流程圖；圖2為本發(fā)明中所述的警戒網(wǎng)格的示意圖；圖3為本發(fā)明中所述的局部全分辨率檢測的示意圖。
具體實施例方式以下結(jié)合圖1-圖3，通過具體的優(yōu)選實施例，對本發(fā)明做具體說明。如圖1所示，為本發(fā)明提供的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法的流程圖， 其包含以下步驟步驟1、處理當(dāng)前幀的圖像時，依照警戒網(wǎng)格提取當(dāng)前幀的子圖像；所述的警戒網(wǎng)格由若干個循環(huán)子單元組成，每個循環(huán)子單元由mXn個像素組成， 依次標(biāo)號為像素1，2，……，m+n;本實施例中，所述的警戒網(wǎng)格如圖2所示，其由25個循環(huán)子單元組成，每個循環(huán)子 單元由2X2個像素組成，依次標(biāo)號為像素1，2，3和4 ；故對應(yīng)當(dāng)前圖像的整個警戒網(wǎng)格的 像素標(biāo)號按照其子單元的像素標(biāo)號循環(huán)變化，即像素1，2，3，4，1，2，3，4，1,2……；從當(dāng)前幀的原始圖像中提取在當(dāng)前警戒網(wǎng)格中的某個相同標(biāo)號的所有像素，并組 成一個新的子圖像供當(dāng)前幀進行試探性運動檢測；本實施例中，如圖3所示，提取警戒網(wǎng)格 中標(biāo)號為1的所有像素，組成新的子圖像；步驟2、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，判別當(dāng)前幀的子圖像中 是否存在運動物體，若存在，同時確定該運動物體的位置，并執(zhí)行步驟3;若不存在運動物 體，則執(zhí)行步驟4;步驟2. 1、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，得到其中各個運動像 素的位置；在本實施例中，可以采用的運動檢測的方法包括背景減除法，或光流法等；步驟2. 2、在檢測得到當(dāng)前幀的子圖像上的所有運動像素點后，使用“關(guān)閉”操作將 相鄰的運動像素聚攏成如圖3中所示的團101，并利用FloodFill方法將每個孤立的團提 取出來，其即是檢測得到運動物體，依照每一個團的位置以及大小得到其包圍框(Bounding box)；對于典型的較大運動物體，可忽略非常小的團的存在(例如當(dāng)團的大小在5個像 素以下時)，從而提高檢測效率。
步驟2. 3、判斷是否存在步驟2. 2中所述的團，若存在，則說明當(dāng)前幀中在團101所 在的區(qū)域存在運動物體，繼續(xù)執(zhí)行步驟3 ；若不存在團，則說明當(dāng)前幀的圖像中不存在運動 物體，繼續(xù)執(zhí)行步驟4;
步驟3、根據(jù)步驟2中檢測得到的運動物體區(qū)域，對當(dāng)前幀的原始圖像中的相應(yīng)區(qū) 域進行局部全分辨率的運動檢測；步驟3. 1、在原始圖像中的相應(yīng)區(qū)域，采用全分辨率模式，對運動物體在當(dāng)前幀中 被跳過的其它可能的運動像素進行補充運動檢測；所述的相應(yīng)區(qū)域的具體計算方法為根據(jù)在提取出的子圖像上存在的團的包圍 框，對該包圍框按警戒網(wǎng)格比例進行mXn的放大，從而在原始圖像中得到需要進行補充檢 測的區(qū)域，即得到若干個相鄰的循環(huán)子單元構(gòu)成的警戒網(wǎng)格的區(qū)域；所述的進行補充運動檢測的具體方法為對計算得到的原始圖像上相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的 之前未被提取為子圖像的其他像素進行補充運動檢測，也就是對屬于子圖像中的團中包含 的運動像素，將和其屬于同一個mXn循環(huán)子單元的其他在子圖像中被縮減掉的像素，進行 補充運動檢測；本實施例中，以2X2的循環(huán)子單元的警戒網(wǎng)格為例，當(dāng)在子圖像中發(fā)現(xiàn)存在團 后，將相應(yīng)的該團的包圍框四角坐標(biāo)放大2倍得到原始圖像上的全分辨率檢測區(qū)域，對每 個循環(huán)子單元的警戒網(wǎng)格中的另外3個像素(子圖像已經(jīng)檢測了1個像素)進行補充運動 檢測；具體請參考圖3所示，通過提取原始圖像中的1號像素而得到的子圖像，其中被陰影 部分覆蓋的三個1號像素代表在子圖像中檢測到的運動像素，將其按2 X 2的比例放大得到 原始圖像中的全分辨率檢測區(qū)域，需要對其中的另外9個相應(yīng)的被陰影覆蓋的像素(標(biāo)號 為2，3，4的像素)進行補充運動檢測；步驟3. 2、合并運動檢測結(jié)果將當(dāng)前幀的子圖像的運動檢測結(jié)果和步驟3. 1中對 警戒網(wǎng)格空白區(qū)域的補充運動檢測結(jié)果合并，從而得到當(dāng)前幀的原始圖像上的全分辨率運 動檢測結(jié)果；步驟4、對當(dāng)前幀的子圖像進行背景更新，以適應(yīng)逐漸變化的背景環(huán)境；本發(fā)明方法中，無論步驟2中在當(dāng)前幀的子圖像中是否有檢測到運動物體，都需 要對該子圖像進行背景更新；步驟5、循環(huán)警戒網(wǎng)格，使其向前循環(huán)一步，使得在下一幀的圖像處理中，針對警戒 網(wǎng)格中的下一個像素標(biāo)號提取子圖像(本實施例中，下一幀是對標(biāo)號為2的像素提取子圖 像)；如果警戒網(wǎng)格的像素標(biāo)號向前到達終點，就再循環(huán)回到起點(本實施例中，若當(dāng) 前對標(biāo)號為4的像素提取子圖像，則在下一幀的圖像處理中，循環(huán)回到對標(biāo)號1的像素提取 子圖像)；隨后返回步驟1，繼續(xù)對下一幀原始圖像進行運動檢測。本發(fā)明方法中，對警戒網(wǎng)格循環(huán)的目的是為了避免在警戒網(wǎng)格間距較大時，對緩 慢移動的小物體的運動檢測可能產(chǎn)生的延遲。本發(fā)明方法中，由于需要檢測跟蹤的最小運動物體遠大于1個像素，通常在10甚 至100個像素量級左右，所以一個正常的運動物體不可能會從警戒網(wǎng)格中漏出去。例如，對 于一個2X2的循環(huán)子單元的警戒網(wǎng)格，它在提取子圖像時的像素間距只有1個像素，遠遠小于最小運動物體的像素要求。另一方便，由于此警戒網(wǎng)格的循環(huán)往復(fù)，所以即使是很小的緩慢移動的物體在第一幀從較疏的網(wǎng)格里“逃脫”，沒有被子圖像提取到，但其在下一幀內(nèi) 仍然會被捕捉到。由于循環(huán)警戒網(wǎng)格法處理一個周期的像素總數(shù)和普通方法相同，所以理論上講， 循環(huán)警戒網(wǎng)格法處理一個周期的時間和普通方法處理一幀的時間相同，發(fā)現(xiàn)目標(biāo)的及時性 相類似，并沒有由于循環(huán)檢測而延遲對運動物體的發(fā)現(xiàn)。所以本發(fā)明方法在檢測質(zhì)量上可 以得到足夠的保證。另外，在本發(fā)明方法中，由于采用mXn(本實施例中是2X2)個像素構(gòu)成的循環(huán) 子單元的警戒網(wǎng)格，所以雖然每一個循環(huán)的周期將變長，但是單幀的圖像處理量會相應(yīng)降 低；在沒有運動物體的情況下，運動檢測需要考慮的像素數(shù)目變?yōu)樵紙D像全像素的1/ mXn(本實施例中是1/4)；又由于運動檢測算法的工作量通常是和所需處理的像素數(shù)呈正 比關(guān)系的；所以當(dāng)像素數(shù)變?yōu)樵瓉淼膌/mXn(本實施例中是1/4)時，理論上講，處理速度提 高至原來的mXη (本實施例中是4)倍。進一步，由于運動物體和背景變化所引起的像素變化的時間周期差別巨大，而背 景所需適應(yīng)的變化通常是由于日照變化，云彩運動所引起的，所以適應(yīng)此類長周期的信號 不需要采用圖像流幀率級別的采樣率。因此對背景模型的更新只需要對當(dāng)前指定標(biāo)號的 像素，也就是提取后的子圖像進行即可。這意味著對背景模型的采樣頻率降低到原來的1/ mXn(本實施例中是1/4)。從實際測試操作的情況來看，又再次表明本發(fā)明方法對運動檢 測的質(zhì)量和效果沒有影響，但是其明顯降低了檢測過程中的運算量。在保證得到相同檢測質(zhì)量和效果前提下，使用本發(fā)明方法所提供的循環(huán)警戒網(wǎng)格 法可提高運動檢測速度50% -80%左右。綜上，本發(fā)明方法能有效提高運動檢測幀率，可以將運動檢測結(jié)果及時地疊加顯 示到實時圖像上，給用戶提供平順自然的監(jiān)控效果。同時，在保證實際檢測的效果和質(zhì)量的 前提下，明顯降低檢測過程中的運算量，提高檢測處理的速度，將有限的計算機處理能力盡 量應(yīng)用到最需要的時間段和圖像區(qū)域。
權(quán)利要求
一種利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其特征在于，具體包含以下步驟步驟1、處理當(dāng)前幀的圖像時，依照警戒網(wǎng)格中的同一像素標(biāo)號提取當(dāng)前幀的子圖像；步驟2、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，判別當(dāng)前幀的子圖像中是否存在運動物體，若存在，同時確定該運動物體的位置，并執(zhí)行步驟3；若不存在運動物體，則執(zhí)行步驟4；步驟3、根據(jù)步驟2中檢測得到的運動物體區(qū)域，對當(dāng)前幀的原始圖像中的相應(yīng)區(qū)域進行局部全分辨率的運動檢測；步驟4、對當(dāng)前幀的子圖像進行背景更新，以適應(yīng)逐漸變化的背景環(huán)境；步驟5、循環(huán)警戒網(wǎng)格，使其向前循環(huán)一步，使得在下一幀的圖像處理中，針對警戒網(wǎng)格中的下一個像素標(biāo)號提取子圖像；隨后返回步驟1，繼續(xù)循環(huán)對下一幀原始圖像進行運動檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其特征在于，所述 的步驟1中所述的警戒網(wǎng)格由若干個循環(huán)子單元組成，每個循環(huán)子單元由mXn個像素組成，依次 標(biāo)號為像素1，2，……，m+n;從當(dāng)前幀的原始圖像中提取在當(dāng)前警戒網(wǎng)格中的某個相同標(biāo)號的所有像素，并組成一 個新的子圖像供當(dāng)前幀進行試探性運動檢測。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其特征在于，所述 的步驟2具體包含以下步驟步驟2. 1、對步驟1中得到的當(dāng)前幀的子圖像進行運動檢測，得到其中各個運動像素的 位置；步驟2. 2、在檢測得到當(dāng)前幀的子圖像上的所有運動像素點后，使用關(guān)閉操作將相鄰的 運動像素聚攏成團，并將每個孤立的團提取出來，依照每一個團的位置以及大小得到其包 圍框；步驟2. 3、判斷是否存在步驟2. 2中所述的團，若存在，則說明當(dāng)前幀中在團所在的區(qū) 域存在運動物體，繼續(xù)執(zhí)行步驟3 ；若不存在團，則說明當(dāng)前幀的圖像中不存在運動物體， 繼續(xù)執(zhí)行步驟4。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其特征在于，所述 的步驟3具體包含以下步驟步驟3. 1、在原始圖像中的相應(yīng)區(qū)域，采用全分辨率模式，對運動物體在當(dāng)前幀中被跳 過的其它可能的運動像素進行補充運動檢測；所述的相應(yīng)區(qū)域的具體計算方法為根據(jù)在提取出的子圖像上存在的團的包圍框，對 該包圍框按警戒網(wǎng)格比例進行mXn的放大，從而在原始圖像中得到需要進行補充檢測的 區(qū)域，即得到若干個相鄰的循環(huán)子單元構(gòu)成的警戒網(wǎng)格的區(qū)域；所述的進行補充運動檢測的具體方法為對計算得到的原始圖像上相應(yīng)區(qū)域內(nèi)的之前 未被提取為子圖像的其他像素進行補充運動檢測，也就是對屬于子圖像中的團中包含的運 動像素，將和其屬于同一個mXn循環(huán)子單元的其他在子圖像中被縮減掉的像素，進行補充 運動檢測；步驟3. 2、合并運動檢測結(jié)果將當(dāng)前幀的子圖像的運動檢測結(jié)果和步驟3. 1中對警戒網(wǎng)格空白區(qū)域的補充運動檢測結(jié)果合并，從而得到當(dāng)前幀的原始圖像上的全分辨率運動檢 測結(jié)果。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其特征在于，所述 的步驟5中，當(dāng)警戒網(wǎng)格的像素標(biāo)號向前到達終點m+n時，則循環(huán)回到起點標(biāo)號為1的像ο
全文摘要
本發(fā)明公開了一種利用警戒網(wǎng)格提升運動檢測效率的方法，其包含以下步驟依照警戒網(wǎng)格中的同一像素標(biāo)號提取當(dāng)前幀的子圖像；對子圖像進行運動檢測，判別其中是否存在運動物體；根據(jù)子圖像中運動物體的區(qū)域，對當(dāng)前幀的原始圖像中的相應(yīng)區(qū)域進行局部全分辨率的運動檢測；對當(dāng)前幀的子圖像進行背景更新；循環(huán)警戒網(wǎng)格，使得在下一幀的圖像處理中，針對警戒網(wǎng)格中的下一個像素標(biāo)號提取子圖像，如此循環(huán)往復(fù)實時對圖像進行監(jiān)控檢測。本發(fā)明方法在保證實際檢測的效果和質(zhì)量的前提下，能有效提高運動檢測幀率，明顯降低檢測過程中的運算量，提高檢測處理的速度。
文檔編號H04N7/26GK101867805SQ20091005709
公開日2010年10月20日 申請日期2009年4月20日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月20日
發(fā)明者范柘 申請人:上海安維爾信息科技有限公司