[发明专利]一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法

权利要求书

1. 一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

1）确定ViBe模型的参数，然后用一段视频帧初始化模型；

2）用得到的ViBe背景模型，处理新的视频帧，生成二值背景图像； 

3）对得到的二值图像进行形态学操作；

4）从得到的二值图像中，得到该帧中的运动物体的位置信息；

5）对每个运动物体进行跟踪，保存每个物体的运动序列；

6）进行运动物体分割，得到物体精细轮廓；

7）按照合理的方法，将6）中的运动物体的轮廓序列拼接到背景帧中。

2.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：当所述的监控视频为高速公路监控视频时，其视频分辨率为320*240像素，帧率是15 FPS，公路占据视频帧的主要部分。

3.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤1）中ViBe模型的参数设定为：背景模型的每个像素点包括20个样本，视频中像素点与背景模型像素点的样本匹配的阈值为50，背景模型像素点的样本的更新频率为1/16，前景点运行存在的最长时间为100帧；初始化ViBe模型具体是：对于第一帧的每一个像素点，对它的八邻域的像素值随机采样20次作为它的模型样本集合，然后使用视频的前20帧迭代更新背景模型，使用的帧数越多，模型越能表达真实的背景。

4.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤2）中生成二值背景图具体是：对于当前视频帧的一个像素点，如果ViBe模型判断它是前景点，就将它像素置为255，否则置为0，用该像素点更新模型样本集和邻居点样本集。

5.根据权利要求4所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：更新模型样本集具体是：随机的选取背景模型中的一个样本，用该像素替换；更新邻居点样本集具体是：随机选取8邻域中一个邻居点，然后随机选取该点背景模型中的一个样本，用该像素替换。

6.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤3）中对二值图像形态学操作具体是：先进行腐蚀操作，消除噪音，然后进行膨胀操作，补充物体内部空洞。

7.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤4）具体是：使用种子填充法求得前景的最大连通区域，然后取该轮廓的最小包覆矩形作为邻接矩形，该邻接矩形就代表了物体的大小和位置。

8.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤5）中对物体跟踪具体是：提取每个邻接矩形所在区域的颜色直方图以及矩形中心坐标作为特征，计算其特征与上一帧中每个矩形框的特征的欧式距离；如果所有距离都大于给定阈值R,则判为新物体，否则该矩形框与上一帧中距离最近的矩形框属于同一物体，记录并保存每个物体出现的帧号、矩形框大小和位置。

9.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤6）具体是：用GrabCut算法进行运动物体分割，使用物体的外接矩形框初始化GrabCut，矩形框的中心为初始前景，框外为初始背景，GrabCut算法迭代次数是1次。

10.根据权利要求1所述的一种基于运动物体检测的监控视频摘要提取方法，其特征在于：步骤7）中所述合理的方法具体是：如果不同时间出现在视频中的多个物体轨迹没有重合，就将每个物体的轮廓序列按照在原视频帧中的位置复制到一系列背景帧中，同一个物体在每个背景帧中最多放置一个轮廓；背景帧的构造具体是：选取视频中序列的前1000帧，求出它们的平均帧作为背景帧。