[发明专利]基于CUDA的VIBE背景建模方法

摘要

基于CUDA的VIBE背景建模方法，首先对接入的视频流进行解码，而后将解码的图像帧数据导入GPU设备，在对导入至GPU设备中的图像帧数据进行滤波，利用线程为已完成滤波的每一个图像像素建立VIBE背景模型，在将当前线程块需要的VIBE背景模型参数数据写入共享内存，待智能分析算法计算完毕后，将计算结果从共享内存写入全局存储器，进而提高背景建模算法的效率；使系统面对较大数据量时能保证实时运行，且可将多余的资源分配给其它算法使用，为其它功能改善提供一定的空间。

主权项

基于CUDA的VIBE背景建模方法，其特征在于，首先对接入的视频流进行解码，而后将解码的图像帧数据导入GPU设备，再对导入至GPU设备中的图像帧数据进行滤波，利用CUDA线程为已完成滤波的每一个图像像素建立VIBE背景模型，并将当前线程块需要的VIBE背景模型参数数据写入共享内存，待智能分析算法计算完毕后，将计算结果从共享内存写入全局存储器，进而提高背景建模算法的效率，具体步骤：1)模型初始化为快速开始运动目标检测，利用第一帧图像进行瞬时初始化，在初始化模型时充分利用图像相邻像素点之间相似的空间分布特性，对图像中任一像素点x，从其8邻域N8(x)中随机选取N个样本用于初始化：M(x)＝{vi(y)|y∈N8(x)}  (1)式(1)中，v(x)表示取值于x点的像素值，用具有i下标的vi表示样本的像素值，i＝1,2,…N为样本的个数，从第二帧开始即可有效检测运动目标；2)模型匹配假设当前输入帧是It，像素点x处的像素值是v(x)，定义以v(x)为中心、R为半径的球体SR(v(x))，SR(v(x))表示所有与v(x)距离小于R的点集合，用M(x)落在SR(v(x))内的样本个数#描述v(x)与背景模型M(x)的相似度，设置给定阀值#min，若#＜#min，则判定v(x)为前景，若#＞#min，则判定v(x)为背景，前景二值图F(x)可表示为：F(x)=1if#{M(x)∩SR(v(x))}<#min0else---(2)]]>#{vi(x)∩SR(v(x))}=1ifdist(vi(x),v(x))<R0else---(3)]]>式(3)中，表示计算v(x)与M(x)中n个样本之间的欧式距离，表示欧氏距离小于R的个数，若小于给定阈值#min，则x点被判定为运动前景点，否则判定为背景点；VIBE背景建模算法根据当前图像帧像素vt(x)更新t‑1时刻所建立的背景模型Mt(x)，首先将输入样本与已建立的背景模型进行相互匹配，若判断为背景点，采用随机方式决定是否需要在该时刻进行更新，VIBE更新时从背景模型中随机选择一个样本，然后用匹配上的新样本替换；为每个像素分别建立背景模型，并独立对当前像素进行分类，而后将对每个像素的VIBE背景建模算法处理过程交由CUDA线程进行处理；背景模型中每个样本为一个像素值，背景模型数据存储在全局存储器中，为降低访问全局存储器的次数，每个样本分配4字节样本存储空间，即RGBA8:8:8:8，并在背景模型初始化时将A字节置零；样本存储空间由CUDA运行时函数分配，自动满足地址对齐要求，若图像的宽度不是32的倍数，则在一行像素的样本数据末尾填充一定的数据量，使得对应的一行像素的像素连续个数为32的倍数；3)模型更新设定同一线程块中的线程在VIBE背景建模算法的同一更新阶段使用相同随机数，若一个线程束中的线程所对应的像素被判断为背景像素，则此线程束中所有线程都将进入VIBE背景建模算法更新阶段。