[发明专利]一种基于新旧时相变化发现的违章建筑自动识别的方法

摘要

本发明公开了一种基于新旧时相变化发现的违章建筑自动识别的方法，包括如下步骤：将采集到的大量视频信息经过跳帧处理，通过高斯混合模型得到新旧时相背景图像；对其设定灰度阈值，剔除雾天视频信息；配准新旧时相背景图片以获得差值图片，进行形态学的去噪处理得到新时相图像的多个变化区域，分析各变化区域的纹理确定是否存在违章建筑物空间结构特征，得到疑似违章建筑变化；检测挖掘机，排除常见运动物体停留造成的误判，并以此为先验知识进一步筛选建筑物；本发明解决了视频监控自动发现违章建筑过程中，违章建筑与合法建筑区分的困难，并去除了新旧时相背景图片差值后产生的各种干扰因素，大大提高了违章建筑的识别率和检测结果的鲁棒性。

主权项

1.一种基于新旧时相变化发现的违章建筑自动识别的方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)将采集到的大量视频信息，通过跳N帧处理得到图像信息；用EM算法改进的GMM模型对图像进行处理得到不同时段背景模型，即新旧时相背景图像，存入背景库中；所述N取5-10；(2)使用SIFT算法，对新旧时相背景图片进行配准，去除摄像机抖动晃动造成的影响；将得到的配准图像进行修复，以去除配准过程中在边界处造成的黑块，为步骤(3)提供稳定有效的背景图片；(3)利用背景图像设定灰度阈值T，当两幅背景图像中对应像素灰度差值在阈值范围内，则认为不是阴天雨雪天气，保留该背景信息并更新到场景中的变化区域图中；反之，则认为该天视频信息属于天气变化范围，剔除该天视频信息；(4)提取步骤(2)中得到的配准后的新旧时相背景图片；将得到的图像进行形态学预处理；再做差值，得到带有噪声的黑白背景差异图像；(5)用sobel算子对步骤(3)中得到的差值图像进行边缘检测，计算对应的形状算子，去除图像中阴影区域；进行形态学后处理，消除复杂现实场景中，树叶抖动、水波晃动、烟雾这些常见的干扰因素；进行纹理识别，设定纹理的粗细范围；去除离摄像机较近物体对实验结果的影响，并使摄像头被遮挡时发起报警；对变化区域进行建筑物结构检测。(6)对视频信息做机械检测，发现大型机械则进行违章搭建报警，并对步骤(5)中形态学处理后的图片帧做小型车辆的检测，通过训练常见的交通工具，建立运动前景模型库，去除这些常见的模型停留造成的影响，得到高鲁棒性的可疑建筑物。(7)计算步骤(5)中的运动前景库里的车辆行人的位置和大小，将之与检测出的疑似违章建筑区域的位置和大小进行比较，去除不符合客观规律的变化，得到高鲁棒性的违章建筑物识别。