專(zhuān)利名稱(chēng)：使用ptz相機(jī)檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
與示例性實(shí)施例一致的設(shè)備和方法涉及檢測(cè)在從左右、上下和變焦(PTZ)相機(jī)輸入的圖像中運(yùn)動(dòng)的對(duì)象。
背景技術(shù)：
使用PTZ相機(jī)的對(duì)象檢測(cè)算法包括使用光流的運(yùn)動(dòng)分離技術(shù)。由于具有它們本身的運(yùn)動(dòng)的前景看起來(lái)顯示出彼此不同的運(yùn)動(dòng)而相機(jī)的運(yùn)動(dòng)與背景相同，故這種技術(shù)涉及一種使用光流對(duì)運(yùn)動(dòng)進(jìn)行分組的方法。另一使用PTZ相機(jī)的對(duì)象檢測(cè)算法是一種在檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的過(guò)程中在相機(jī)的水平軸和垂直軸的運(yùn)動(dòng)范圍內(nèi)產(chǎn)生整個(gè)區(qū)域以及大背景模型的方法。根據(jù)該方法，大背景模型隨相機(jī)運(yùn)動(dòng)而產(chǎn)生，并且從大背景模型中找到與當(dāng)前輸入圖像相應(yīng)的部分。大背景模型和與當(dāng)前輸入圖像相應(yīng)的部分彼此互相比較，從而可檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象。所述方法可被分為使用相機(jī)PTZ信息的方法以及不使用相機(jī)PTZ信息的另一方法。此外，使用PTZ相機(jī)的另一對(duì)象檢測(cè)算法是一種產(chǎn)生具有與輸入圖像相同尺寸的背景模型的方法。

發(fā)明內(nèi)容
一個(gè)或多個(gè)示例性實(shí)施例提供了一種用于在使用左右、上下和變焦(PTZ)相機(jī)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中有效和準(zhǔn)確地檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象的設(shè)備和方法。根據(jù)示例性實(shí)施例的一方面，一種用于檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備，包括:濾波器，對(duì)當(dāng)前輸入圖像和基于先前輸入圖像產(chǎn)生的背景模型進(jìn)行濾波；單應(yīng)矩陣估計(jì)單元，估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣；圖像排列單元，通過(guò)將單應(yīng)矩陣應(yīng)用到濾波的背景模型來(lái)轉(zhuǎn)換背景模型，并排列轉(zhuǎn)換的背景模型和濾波的當(dāng)前輸入圖像；前景/背景檢測(cè)單元，通過(guò)將轉(zhuǎn)換的背景模型與濾波的當(dāng)前輸入圖像之間的相應(yīng)像素進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)前景。所述設(shè)備還可包括特征點(diǎn)提取單元，提取背景模型的特征點(diǎn)并跟蹤當(dāng)前輸入圖像中的相應(yīng)的特征點(diǎn)，其中，單應(yīng)矩陣估計(jì)單元基于當(dāng)前輸入圖像和背景模型的特征點(diǎn)之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)單應(yīng)矩陣。濾波器可以是高斯差分(DOG)濾波器。前景/背景檢測(cè)單元可基于轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素和當(dāng)前像素的至少一個(gè)相鄰像素相應(yīng)的比較像素的平均時(shí)間值和方差值，使用轉(zhuǎn)換的背景模型的時(shí)空信息將當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素，并且相鄰像素的每一個(gè)是空間中的距當(dāng)前像素的歐幾里得距離在第一閾值之內(nèi)的像素。如果至少一個(gè)比較像素的平均時(shí)間值與當(dāng)前像素的像素值之間的差可小于比較像素的方差值與第二閾值的積，則前景/背景檢測(cè)單元可將當(dāng)前像素分類(lèi)為背景像素。所述設(shè)備還可包括跟蹤單元，產(chǎn)生用于檢測(cè)的前景的標(biāo)簽并在下一輸入圖像中跟蹤檢測(cè)的前景。如果作為跟蹤的結(jié)果，具有相同標(biāo)簽的前景在下一輸入圖像中可被連續(xù)檢測(cè)，則前景/背景檢測(cè)單元可在估計(jì)的前景的檢測(cè)區(qū)域中將前景的當(dāng)前像素以及背景模型的與當(dāng)前像素相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，并將當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素，而不考慮當(dāng)前像素周?chē)谋尘啊Ｋ鲈O(shè)備還可包括背景更新單元，基于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的時(shí)間信息來(lái)更新轉(zhuǎn)換的背景模型。背景更新單元可設(shè)置用于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的根據(jù)濾波的當(dāng)前輸入圖像與至少一個(gè)下一輸入圖像之間的像素的重疊而設(shè)置的年齡值，并通過(guò)使用年齡值的倒數(shù)，基于轉(zhuǎn)換的背景模型的像素的平均時(shí)間值和濾波的當(dāng)前輸入圖像的像素的像素值的加權(quán)和來(lái)更新轉(zhuǎn)換的背景模型。根據(jù)另一示例性實(shí)施例的一方面，一種檢測(cè)對(duì)象的方法，包括:對(duì)當(dāng)前輸入圖像和基于先前輸入圖像產(chǎn)生的背景模型進(jìn)行濾波；估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣；通過(guò)將單應(yīng)矩陣應(yīng)用到濾波的背景模型來(lái)轉(zhuǎn)換背景模型，并排列轉(zhuǎn)換的背景模型和濾波的當(dāng)前輸入圖像；通過(guò)將轉(zhuǎn)換的背景模型與濾波的當(dāng)前輸入圖像之間的相應(yīng)像素進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)前景。所述估計(jì)單應(yīng)矩陣的步驟可包括:提取背景模型的特征點(diǎn)并跟蹤當(dāng)前輸入圖像中的相應(yīng)的特征點(diǎn)；以及基于當(dāng)前輸入圖像和背景模型的特征點(diǎn)之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)單應(yīng)矩陣。所述對(duì)當(dāng)前輸入圖像和背景模型進(jìn)行濾波的步驟可包括:使用高斯差分(DOG)濾波器對(duì)背景模型進(jìn)行濾波。所述檢測(cè)前景的步驟可包括:基于轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素和當(dāng)前像素的至少一個(gè)相鄰像素相應(yīng)的比較像素的平均時(shí)間值和方差值，使用轉(zhuǎn)換的背景模型的時(shí)空信息將當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素；相鄰像素的每一個(gè)可以是空間中的距當(dāng)前像素的歐幾里得距離在第一閾值之內(nèi)的像素。如果至少一個(gè)比較像素的平均時(shí)間值與當(dāng)前像素的像素值之間的差可小于比較像素的方差值與第二閾值的積，則所述對(duì)當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素進(jìn)行分類(lèi)的步驟可包括將當(dāng)前像素分類(lèi)為背景像素。所述方法還可包括:產(chǎn)生用于檢測(cè)的前景的標(biāo)簽并在下一輸入圖像中跟蹤檢測(cè)的前景。如果作為跟蹤的結(jié)果，具有相同標(biāo)簽的前景在下一輸入圖像中被連續(xù)檢測(cè)，則所述檢測(cè)前景的步驟可包括:在估計(jì)的檢測(cè)區(qū)域中將前景的當(dāng)前像素以及轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，并將當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素，而不考慮當(dāng)前像素周?chē)谋尘?。所述方法還可包括:基于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的時(shí)間信息來(lái)更新轉(zhuǎn)換的背景模型。所述更新背景模型的步驟可包括:設(shè)置用于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的根據(jù)濾波的當(dāng)前輸入圖像與至少一個(gè)下一輸入圖像之間的像素的重疊而設(shè)置的年齡值，以及通過(guò)使用年齡值的倒數(shù)，基于轉(zhuǎn)換的背景模型的像素的平均時(shí)間值和濾波的當(dāng)前輸入圖像的像素的像素值的加權(quán)和來(lái)更新轉(zhuǎn)換的背景模型。


通過(guò)參照附圖對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行詳細(xì)描述，上述和其它方面將變得更加清楚，其中:圖1是示意性示出根據(jù)示例性實(shí)施例的對(duì)象檢測(cè)設(shè)備的框圖；圖2是示意性示 出根據(jù)示例性實(shí)施例的圖1的圖像轉(zhuǎn)換單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框圖；圖3是示出根據(jù)示例性實(shí)施例的排列當(dāng)前輸入圖像和扭曲的背景模型的示例的示圖；圖4是示意性示出根據(jù)示例性實(shí)施例的圖1的對(duì)象檢測(cè)單元的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框圖；圖5A和圖5B示出根據(jù)示例性實(shí)施例的從當(dāng)前輸入圖像提取前景的結(jié)果；圖6是示出根據(jù)示例性實(shí)施例的確定前景像素和背景像素的方法的示圖；圖7是示出根據(jù)示例性實(shí)施例的根據(jù)時(shí)間在前景提取結(jié)果中的改變的示圖；圖8A到圖8C示出根據(jù)示例性實(shí)施例的設(shè)置年齡值的示例；圖9是用于解釋根據(jù)示例性實(shí)施例的檢測(cè)對(duì)象的方法的流程圖；圖10是示意性示出根據(jù)示例性實(shí)施例的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)的框圖。
具體實(shí)施例方式參照用于示出示例性實(shí)施例的附圖以獲得對(duì)本發(fā)明構(gòu)思及其優(yōu)點(diǎn)以及由本發(fā)明構(gòu)思的實(shí)施方式完成的目標(biāo)的充分理解。以下，將通過(guò)參照附圖解釋示例性實(shí)施例來(lái)詳細(xì)描述本發(fā)明構(gòu)思。附圖中相同的標(biāo)號(hào)表示相同的元件。如在此使用的，術(shù)語(yǔ)“和/或”包括一個(gè)或多個(gè)關(guān)聯(lián)列出項(xiàng)的任意和所有組合。當(dāng)在一系列元件之后時(shí)，諸如“……中的至少一個(gè)”的描述修飾所述一系列元件的全部，而不是修飾所述一系列元件中的單獨(dú)的元件。使用光流的運(yùn)動(dòng)分離方法具有操作速度非常慢的缺點(diǎn)。存在一種對(duì)整個(gè)圖像以部分為單位而不是以像素為單位來(lái)跟蹤光流以實(shí)時(shí)使用光流的方法。然而，由于通過(guò)考慮檢測(cè)算法的目的從全部像素檢測(cè)前景來(lái)保證系統(tǒng)的魯棒性，故所述方法是不合適的。產(chǎn)生大背景模型的方法需要大存儲(chǔ)空間以存儲(chǔ)創(chuàng)建的背景模型。另外，整個(gè)背景模型需要根據(jù)時(shí)間流被持續(xù)更新。然而，由于僅可在存在輸入圖像的地方做出更新，故當(dāng)相機(jī)位于在預(yù)定時(shí)間過(guò)去之后未連續(xù)做出更新的區(qū)域中時(shí)，不能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)對(duì)象。此外，由于需要總是搜索輸入圖像位于大背景模型中的區(qū)域，故隨著背景模型的尺寸增加，花費(fèi)的時(shí)間越長(zhǎng)。產(chǎn)生具有與輸入圖像相同尺寸的背景模型的方法需要快速并且小的存儲(chǔ)空間。然而，由于難以創(chuàng)建準(zhǔn)確的背景模型，故對(duì)象的頻繁誤檢測(cè)是所述方法的缺點(diǎn)。具體地，誤檢測(cè)可在輪廓部分發(fā)生許多次，并且在輸入圖像轉(zhuǎn)換期間產(chǎn)生的錯(cuò)誤可能會(huì)在背景模型中連續(xù)累積。另外，當(dāng)對(duì)象小或者對(duì)象的顏色與背景相似時(shí)，對(duì)象的檢測(cè)變得困難。根據(jù)本發(fā)明構(gòu)思，對(duì)鄰近的兩個(gè)圖像之間的特征點(diǎn)(即，由先前輸入圖像和當(dāng)前輸入圖像更新的背景模型)進(jìn)行跟蹤，從而計(jì)算兩個(gè)圖像的單應(yīng)矩陣。使用計(jì)算的單應(yīng)矩陣來(lái)轉(zhuǎn)換通過(guò)高斯差分(DOG)濾波器的背景模型。隨后，對(duì)與當(dāng)前輸入圖像重疊的區(qū)域進(jìn)行搜索?？紤]相鄰像素的信息從當(dāng)前輸入圖像搜索運(yùn)動(dòng)對(duì)象。通過(guò)基于時(shí)間的信息來(lái)更新背景模型，從而可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確檢測(cè)運(yùn)動(dòng)對(duì)象。圖1是示意性示出根據(jù)示例性實(shí)施例的對(duì)象檢測(cè)設(shè)備的框圖。圖9是用于解釋根據(jù)示例性實(shí)施例的檢測(cè)對(duì)象的方法的流程圖。下面參照?qǐng)D9對(duì)圖1的對(duì)象檢測(cè)設(shè)備的操作進(jìn)行描述。第一輸入圖像被設(shè)置為第一背景模型。從第二輸入圖像執(zhí)行對(duì)象的檢測(cè)。例如，當(dāng)作為當(dāng)前輸入圖像的第二輸入圖像與作為第一輸入圖像的背景模型進(jìn)行比較時(shí)執(zhí)行對(duì)象檢測(cè)。參照?qǐng)D1，根據(jù)當(dāng)前實(shí)施例的對(duì)象檢測(cè)設(shè)備包括圖像轉(zhuǎn)換單元100、對(duì)象檢測(cè)單元200和背景更新單元300。圖像轉(zhuǎn)換單元100定義當(dāng)前輸入圖像與背景模型(背景圖像)之間的關(guān)系，并對(duì)這兩個(gè)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換(S700)。當(dāng)前輸入圖像是由左右、上下和變焦(PTZ)相機(jī)捕捉的RGB圖像，并且根據(jù)時(shí)間的輸入場(chǎng)景可由于PTZ相機(jī)的運(yùn)動(dòng)而改變。背景模型是基于先前輸入圖像而產(chǎn)生的RGB圖像。因此，當(dāng)前輸入圖像和背景模型是在時(shí)間上的鄰近圖像。背景模型被產(chǎn)生為具有與當(dāng)前輸入圖像相同的尺寸。因此，根據(jù)當(dāng)前實(shí)施例的對(duì)象檢測(cè)設(shè)備與產(chǎn)生大背景模型的方法相比具有快檢測(cè)速度和小存儲(chǔ)空間。圖2是示意性示出圖1的圖像轉(zhuǎn)換單元100的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的框圖。參照?qǐng)D2，圖像轉(zhuǎn)換單元100包括濾波器101、特征點(diǎn)提取單``元103、單應(yīng)矩陣估計(jì)單元105和圖像排列單元107。濾波器101對(duì)當(dāng)前輸入圖像和背景模型進(jìn)行濾波(S701)。濾波器101通過(guò)對(duì)當(dāng)前輸入圖像和背景模型進(jìn)行濾波來(lái)產(chǎn)生具有加強(qiáng)的輪廓的糾正圖像。濾波器101可以是由等式I表達(dá)的DOG濾波器。DOG濾波器包括具有不同方差的兩個(gè)D0G，并具有加強(qiáng)圖像中的輪廓的效果。因此，還可以通過(guò)將DOG濾波器應(yīng)用到示出將被檢測(cè)的非常小的對(duì)象的圖像或者具有低對(duì)比度的圖像來(lái)準(zhǔn)確地檢測(cè)對(duì)象。由于DOG濾波器是公知技術(shù)，故在此將省略其詳細(xì)描述。雖然下面描述通過(guò)使用DOG濾波器的糾正圖像的運(yùn)動(dòng)的檢測(cè)，但是本發(fā)明構(gòu)思不限于使用DOG濾波器，可使用能夠提高圖像質(zhì)量的各種濾波器。濾波器101輸出根據(jù)等式I被DOG濾波的當(dāng)前輸入圖像和背景對(duì)象。在等式I中，字母“X”表示像素。
r π I ( (x-1if I If (x-u)2']“、=-P=-CXp....................^______丨______ -.....................P=-CXp -......................-(I/
' σ^2π Iv 2σ{ J σ ^2π ν 2σ 特征點(diǎn)提取單元103從當(dāng)前輸入圖像和背景模型提取特征點(diǎn)(S703)。使用中的當(dāng)前輸入圖像和背景模型是濾波器101未施加濾波的RGB圖像。特征點(diǎn)提取單元103通過(guò)從背景模型提取特征點(diǎn)Xi并跟蹤當(dāng)前輸入圖像中與特征點(diǎn)Xi相應(yīng)的特征點(diǎn)Xi’來(lái)提取兩個(gè)圖像之間的相應(yīng)的特征點(diǎn)。特征點(diǎn)可通過(guò)例如Kanade-Lucas-Tomasi(LKT)跟蹤方法被提取。由于LKT跟蹤方法是公知技術(shù)，故在此將省略其詳細(xì)描述。單應(yīng)矩陣估計(jì)單元105估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣H(S703)。由于背景模型的尺寸和輸入圖像的尺寸相同并且背景模型是基于先前輸入圖像產(chǎn)生的，故當(dāng)PTZ相機(jī)通過(guò)改變PTZ值來(lái)捕捉圖像時(shí)，在當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間存在時(shí)間差，從而存在兩個(gè)圖像之間的重疊區(qū)域以及新的輸入?yún)^(qū)域。因此，需要定義兩個(gè)圖像之間的關(guān)系。當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的關(guān)系可由等式2表達(dá)，等式2示出了從背景提取的特征點(diǎn)Xi與從當(dāng)前輸入圖像提取的特征點(diǎn)Xi’之間的單應(yīng)矩陣H。在等式2中，“(X，y)”表示圖像中的像素的位置(坐標(biāo))。
權(quán)利要求
1.一種用于檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備，包括: 濾波器，對(duì)當(dāng)前輸入圖像和基于先前輸入圖像產(chǎn)生的背景模型進(jìn)行濾波； 單應(yīng)矩陣估計(jì)單元，估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣； 圖像排列單元，通過(guò)將單應(yīng)矩陣應(yīng)用到濾波的背景模型來(lái)轉(zhuǎn)換背景模型，并排列轉(zhuǎn)換的背景模型和濾波的當(dāng)前輸入圖像；以及 前景/背景檢測(cè)單元，通過(guò)將轉(zhuǎn)換的背景模型與濾波的當(dāng)前輸入圖像之間的相應(yīng)像素進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)前景。
2.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，還包括特征點(diǎn)提取單元，提取背景模型的特征點(diǎn)并跟蹤當(dāng)前輸入圖像中的相應(yīng)的特征點(diǎn)， 其中，單應(yīng)矩陣估計(jì)單元基于當(dāng)前輸入圖像和背景模型的特征點(diǎn)之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)單應(yīng)矩陣。
3.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，前景/背景檢測(cè)單元基于轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素和當(dāng)前像素的至少一個(gè)相鄰像素相應(yīng)的比較像素的平均時(shí)間值和方差值，使用轉(zhuǎn)換的背景模型的時(shí)空信息將當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素， 其中，相鄰像素的每一個(gè)是空間中的距當(dāng)前像素的歐幾里得距離在第一閾值之內(nèi)的像素。
4.如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，如果至少一個(gè)比較像素的平均時(shí)間值與當(dāng)前像素的像素值之間的差小于比較像素的方差值與第二閾值的積，則前景/背景檢測(cè)單元將當(dāng)前像素分類(lèi)為背景像素。
5.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，還包括跟蹤單元，產(chǎn)生用于檢測(cè)的前景的標(biāo)簽并在下一輸入圖像中跟蹤檢測(cè)的前景。
6.如權(quán)利要求5所述的設(shè)備，其中，如果作為跟蹤的結(jié)果，具有相同標(biāo)簽的前景在下一輸入圖像中被連續(xù)檢測(cè)，則前景/背景檢測(cè)單元在估計(jì)的前景的檢測(cè)區(qū)域中將前景的當(dāng)前像素以及轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，并將當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素，而不考慮當(dāng)前像素周?chē)谋尘啊?br> 7.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，還包括背景更新單元，基于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的時(shí)間信息來(lái)更新背景模型。
8.如權(quán)利要求7所述的設(shè)備，其中，背景更新單元設(shè)置用于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的根據(jù)濾波的當(dāng)前輸入圖像與至少一個(gè)背景模型之間的像素在預(yù)定時(shí)間期間的重疊而設(shè)置的年齡值，并通過(guò)使用年齡值的倒數(shù)，基于背景模型的像素的平均時(shí)間值和濾波的當(dāng)前輸入圖像的像素的像素值的加權(quán)和來(lái)更新背景模型。
9.如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，從當(dāng)相機(jī)獲得先前輸入圖像時(shí)的狀態(tài)，通過(guò)由左右、上下和變焦操作中的 至少一個(gè)操作運(yùn)動(dòng)相機(jī)來(lái)獲得當(dāng)前輸入圖像。
10.一種使用相機(jī)檢測(cè)對(duì)象的方法，包括: 對(duì)當(dāng)前輸入圖像和基于先前輸入圖像產(chǎn)生的背景模型進(jìn)行濾波； 估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣； 通過(guò)將單應(yīng)矩陣應(yīng)用到濾波的背景模型來(lái)轉(zhuǎn)換背景模型，并排列轉(zhuǎn)換的背景模型和濾波的當(dāng)前輸入圖像；以及 通過(guò)將轉(zhuǎn)換的背景模型與濾波的當(dāng)前輸入圖像之間的相應(yīng)像素進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)前景。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述估計(jì)單應(yīng)矩陣的步驟包括: 提取背景模型的特征點(diǎn)并跟蹤當(dāng)前輸入圖像中的相應(yīng)的特征點(diǎn)；以及 基于當(dāng)前輸入圖像和背景模型的特征點(diǎn)之間的關(guān)系來(lái)估計(jì)單應(yīng)矩陣。
12.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，所述檢測(cè)前景的步驟包括:基于轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素和當(dāng)前像素的至少一個(gè)相鄰像素相應(yīng)的比較像素的平均時(shí)間值和方差值，使用轉(zhuǎn)換的背景模型的時(shí)空信息將當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素， 其中，相鄰像素的每一個(gè)是空間中的距當(dāng)前像素的歐幾里得距離在第一閾值之內(nèi)的像素。
13.如權(quán)利要求12所述的方法，其中，如果至少一個(gè)比較像素的平均時(shí)間值與當(dāng)前像素的像素值之間 的差小于比較像素的方差值與第二閾值的積，則所述對(duì)當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素進(jìn)行分類(lèi)的步驟包括將當(dāng)前像素分類(lèi)為背景像素。
14.如權(quán)利要求10所述的方法，還包括:產(chǎn)生用于檢測(cè)的前景的標(biāo)簽并在下一輸入圖像中跟蹤檢測(cè)的前景。
15.如權(quán)利要求14所述的方法，其中，如果作為跟蹤的結(jié)果，具有相同標(biāo)簽的前景在下一輸入圖像中被連續(xù)檢測(cè)，則所述檢測(cè)前景的步驟包括:在估計(jì)的前景的檢測(cè)區(qū)域中將前景的當(dāng)前像素以及轉(zhuǎn)換的背景模型的與當(dāng)前像素相應(yīng)的像素進(jìn)行比較，并將當(dāng)前像素分類(lèi)為前景像素或背景像素，而不考慮當(dāng)前像素周?chē)谋尘啊?br> 16.如權(quán)利要求10所述的方法，還包括:基于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的時(shí)間信息來(lái)更新背景模型。
17.如權(quán)利要求16所述的方法，其中，所述更新背景模型的步驟包括: 設(shè)置用于濾波的當(dāng)前輸入圖像的每個(gè)像素的根據(jù)濾波的當(dāng)前輸入圖像與至少一個(gè)背景模型之間的像素在預(yù)定時(shí)間期間的重疊而設(shè)置的年齡值，以及 通過(guò)使用年齡值的倒數(shù)，基于背景模型的像素的平均時(shí)間值和濾波的當(dāng)前輸入圖像的像素的像素值的加權(quán)和來(lái)更新背景模型。
18.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，從當(dāng)相機(jī)獲得先前輸入圖像時(shí)的狀態(tài)，通過(guò)由左右、上下和變焦操作中的至少一個(gè)操作運(yùn)動(dòng)相機(jī)來(lái)獲得當(dāng)前輸入圖像。
19.一種用于檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備，包括: 圖像輸入單元，接收當(dāng)前輸入圖像； 前景/背景檢測(cè)單元，通過(guò)將當(dāng)前輸入圖像的當(dāng)前像素的像素值和至少一個(gè)背景模型的至少一個(gè)比較像素的像素值進(jìn)行比較來(lái)將當(dāng)前像素確定為前景或背景，其中，所述至少一個(gè)比較像素與當(dāng)前輸入圖像的至少一個(gè)當(dāng)前像素以及當(dāng)前像素的相鄰像素相應(yīng)， 其中，所述至少一個(gè)背景模型基于至少一個(gè)先前輸入圖像而產(chǎn)生。
20.如權(quán)利要求19所述的設(shè)備，其中，從當(dāng)相機(jī)獲得所述至少一個(gè)先前輸入圖像時(shí)的狀態(tài)，通過(guò)由左右、上下和變焦操作中的至少一個(gè)操作運(yùn)動(dòng)相機(jī)來(lái)獲得當(dāng)前輸入圖像。
全文摘要
一種使用PTZ相機(jī)檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備和方法。一種用于檢測(cè)對(duì)象的設(shè)備，包括濾波器，對(duì)當(dāng)前輸入圖像和基于先前輸入圖像產(chǎn)生的背景模型進(jìn)行濾波；單應(yīng)矩陣估計(jì)單元，估計(jì)當(dāng)前輸入圖像與背景模型之間的單應(yīng)矩陣；圖像排列單元，通過(guò)將單應(yīng)矩陣應(yīng)用到濾波的背景模型來(lái)轉(zhuǎn)換背景模型，并排列轉(zhuǎn)換的背景模型和濾波的當(dāng)前輸入圖像；前景/背景檢測(cè)單元，通過(guò)將轉(zhuǎn)換的背景模型與濾波的當(dāng)前輸入圖像之間的相應(yīng)像素進(jìn)行比較來(lái)檢測(cè)前景。
文檔編號(hào)H04N5/14GK103139447SQ20121048095
公開(kāi)日2013年6月5日 申請(qǐng)日期2012年11月23日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月23日
發(fā)明者張一權(quán), 林廷恩, 金樹(shù)完, 金宣廷, 李侊茂, 尹基敏, 崔鎮(zhèn)榮 申請(qǐng)人:三星泰科威株式會(huì)社, 首爾國(guó)立大學(xué)校產(chǎn)學(xué)協(xié)力財(cái)團(tuán)