[发明专利]一种运动物体的跟踪方法、装置及设备

说明书

本发明公开了一种运动物体的跟踪方法，包括：获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；根据预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；其中，当前背景模型由当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。由此可见，当前背景模型是根据当前帧画面确定的，并可根据当前监控场景下采集到的当前帧画面不断更新，保证了当前背景模型是能够体现当前监控场景的背景特征的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下同样能正常进行检测，从而提高了检测结果的准确度。此外，本发明所提供的一种运动物体的跟踪装置及设备与上述方法对应。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，特别是涉及一种运动物体的跟踪方法、装置及设备。

背景技术

随着计算机视觉技术的迅猛发展，智能监控系统作为新兴的安防技术在各行各业内得到广泛的应用。智能监控系统利用计算机视觉技术，在不需要认为干预的情况下，通过对原始的视频序列进行实时的自动分析，实现对运动物体的检测并进行跟踪。

现有技术中，运动物体的跟踪方法一般采用帧差法。该方法首先需要获取监控场景中的一张静态画面，将该静态画面作为参考画面，利用后续采集到的监控画面与该参考画面进行对比，从而检测出运动物体并对运动物体进行跟踪。但是，现有技术中获取的参考画面为监控场景中某一时刻的静态画面，而监控场景通常环境复杂，监控画面常受光照等环境影响产生较大变化，采用同一张静态画面作为参考画面，无法有效地反映出监控画面的背景变化，对比时易造成较大的检测误差，导致检测结果不准确，无法提供更好地检测效果。

发明内容

本发明的目的是提供一种运动物体的跟踪方法、装置及设备，能通过预先确定的当前背景模型，检测当前帧画面中的前景点和背景点；并根据当前帧画面，更新背景点对应的采样点以更新当前背景模型。使当前背景模型是根据当前帧画面确定的，保证当前背景模型是适应于当前监控场景下的背景模型，即使在监控场景产生变化的情况下检测结果也不受影响，提高检测结果的准确度。

为解决上述技术问题，本发明提供一种运动物体的跟踪方法，包括：

获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面；

根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点；其中，所述当前背景模型由所述当前帧画面中各像素点对应的采样点构成；

根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型。

优选地，所述根据预先确定的当前背景模型，检测所述当前帧画面中的前景点和背景点具体包括：

计算目标像素点在所述当前背景模型中的各采样点的灰度值的第一方差；

计算所述目标像素点的灰度值与各所述采样点的灰度值的第二方差；

判断所述第一方差与所述第二方差的差值是否在允许的偏差范围内；

如果是，则说明所述目标像素点为背景点；

如果否，则说明所述目标像素点为前景点。

优选地，所述获取监控设备发送的网络视频的当前帧画面具体包括：

与监控设备建立通信，接收所述监控设备发送的网络视频码流；

对所述网络视频码流进行解码以获取所述当前帧画面。

优选地，还包括：

对当前帧画面中的各所述前景点进行形态处理；

根据边缘检测算法，对形态处理后得到的结果进行边缘检测以获得前景轮廓。

优选地，所述根据所述当前帧画面，更新所述背景点对应的采样点以更新所述当前背景模型具体包括：