一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本發(fā)明是關(guān)于一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法及裝置，通過以第一幀視頻圖像為基礎(chǔ)建立像素值集合形式的背景模型；在后續(xù)幀視頻圖像中根據(jù)目標(biāo)像素點的類型，選擇重建或更新背景模型；最后統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng)幀視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖。當(dāng)背景環(huán)境發(fā)生擾動時，對應(yīng)發(fā)生擾動的幀視頻圖像中，背景模型立即采用相應(yīng)的更新策略進(jìn)行重建或更新，能夠?qū)⒈尘碍h(huán)境的干擾及時納入背景模型，從而保證運(yùn)動目標(biāo)提取的精度，進(jìn)而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的準(zhǔn)確性；而且，所述背景模型是基于第一幀視頻圖像的鄰域像素點像素值建立的像素值集合，無需復(fù)雜的數(shù)值計算，方便背景模型的構(gòu)建或更新，從而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的效率。
【專利說明】
-種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 運(yùn)動目標(biāo)頻率是指在一定時間跨度上，觀察區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)運(yùn)動目標(biāo)的次數(shù)。通過檢 測所述運(yùn)動目標(biāo)頻率，可W分析運(yùn)動目標(biāo)的行為規(guī)律，例如在商場中檢測消費(fèi)者出現(xiàn)在商 鋪的頻率，可W對消費(fèi)者的購買傾向進(jìn)行分析，從而方便商場規(guī)劃商鋪分布，當(dāng)然運(yùn)動目標(biāo) 頻率檢測還廣泛應(yīng)用于交通、銀行等不同領(lǐng)域，在行業(yè)分析中具有重要意義。
[0003] 運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測通常包括W下步驟:視頻監(jiān)控設(shè)備W固定視角攝取觀察區(qū)域內(nèi) 的視頻圖像，從視頻圖像中提取運(yùn)動目標(biāo)，統(tǒng)計運(yùn)動目標(biāo)的出現(xiàn)次數(shù)，最終得到運(yùn)動目標(biāo)頻 率。其中，運(yùn)動目標(biāo)的提取過程是保證運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測準(zhǔn)確性的關(guān)鍵，通常使用背景減除 法進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)提取。在具體實施時，視頻圖像由多個連續(xù)的帖視頻圖像組成，每個所述帖 視頻圖像包括前景和背景，所述前景是人們感興趣的圖像區(qū)域，運(yùn)動目標(biāo)例如人或車等對 應(yīng)前景，所述背景是需要忽略的圖像區(qū)域，例如貨架或車道等對應(yīng)背景。背景減除法的具體 步驟包括:選擇一個帖視頻圖像作為背景圖像，所述背景圖像中只包括背景，使用當(dāng)前帖視 頻圖像減去所述背景圖像，得到當(dāng)前帖視頻圖像對應(yīng)的前景圖像，從而完成運(yùn)動目標(biāo)提取。 然而，由于外界環(huán)境的干擾，例如背景中物體的移入移出、光照的變化等，背景不斷發(fā)生變 化，如果相應(yīng)的背景圖像更新不及時，通過背景減除法可能會將背景作為前景提取出來，從 而導(dǎo)致運(yùn)動目標(biāo)提取錯誤，進(jìn)而造成運(yùn)動目標(biāo)頻率的檢測誤差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為克服相關(guān)技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提供一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法及裝置。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明實施例的第一方面，提供一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，該方法包括W 下步驟：
[0006] 從視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像；
[0007] 在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值，建立所述 目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合；
[000引獲取下一帖視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目標(biāo)像素點背 景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點；
[0009] 如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中，用目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像 素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模型;或者，
[0010] 如果所述目標(biāo)像素點不為前景點，用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī) 替換所述像素值集合中的一個元素，W更新背景模型；
[0011] 在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng)帖視頻圖像 前景點的出現(xiàn)次數(shù)；
[0012] 根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖。
[0013] 可選地，所述根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的 背景模型，包括：
[0014] 當(dāng)所述目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點為四鄰域像素點，且目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在 所有的四鄰域像素點時，將像素值集合中相應(yīng)位置的元素設(shè)置為所述四鄰域像素點像素 值，W建立背景模型;或者，
[001引當(dāng)目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在部分四鄰域像素點時，將像素值集合中缺失四鄰域像 素點對應(yīng)位置的元素設(shè)置為目標(biāo)像素點的像素值，將像素集合中存在四鄰域像素點對應(yīng)位 置的元素設(shè)置為存在四鄰域像素點的像素值，W建立背景模型。
[0016] 可選地，所述目標(biāo)像素點為背景點，使用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值 隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，W更新所述背景模型，包括：
[0017] 生成隨機(jī)數(shù)；
[0018] 根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位置；
[0019] W當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更新元素位置的像素值。
[0020] 可選地，所述在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相 應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，包括：
[0021] 建立各個帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣，所述初始二值圖像矩陣的矩陣元素與 帖視頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第一數(shù)值，背景點對應(yīng)的矩陣 元素設(shè)置為第二數(shù)值；
[0022] 對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得到優(yōu)化二值圖像矩陣；
[0023] 累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣，所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素 與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。
[0024] 可選地，根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖，包括：
[0025] 預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，W及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示顏色；
[0026] 當(dāng)所述出現(xiàn)次數(shù)與所述次數(shù)范圍相匹配時，將所述出現(xiàn)次數(shù)對應(yīng)的像素點調(diào)整為 相應(yīng)顯示顏色。
[0027] 根據(jù)本發(fā)明實施例的第二方面，提供一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，該裝置包括：
[0028] 第一帖視頻圖像獲取模塊，用于從視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像；
[0029] 背景模型建立模塊，用于在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像 素點的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合；
[0030] 前景判斷模塊，用于獲取下一帖視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像 素值和目標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點；
[0031 ]背景模型重建模塊，用于如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中，用 目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模 型；
[0032] 背景模型更新模塊，用于如果所述目標(biāo)像素點為背景點，用當(dāng)前帖視頻圖像中目 標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，W更新背景模型；
[0033] 統(tǒng)計計算模塊，用于在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點 作為相應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)；
[0034] 運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊，用于根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力 圖。
[0035] 可選地，所述背景模型建立模塊包括四鄰域背景模型建立模塊，用于當(dāng)所述目標(biāo) 像素點對應(yīng)鄰域像素點為四鄰域像素點，且目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在所有的四鄰域像素點 時，將像素值集合中相應(yīng)位置的元素設(shè)置為所述四鄰域像素點像素值，W建立背景模型;或 者，當(dāng)目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在部分四鄰域像素點時，將像素值集合中缺失四鄰域像素點 對應(yīng)位置的元素設(shè)置為目標(biāo)像素點的像素值，將像素集合中存在四鄰域像素點對應(yīng)位置的 元素設(shè)置為存在四鄰域像素點的像素值，W建立背景模型。
[0036] 可選地，所述背景模型更新模塊包括：
[0037] 隨機(jī)數(shù)生成模塊，用于生成隨機(jī)數(shù)；
[0038] 更新元素位置確定模塊，用于根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位置；
[0039] 像素值替換模塊，用于W當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更新元 素位置的像素值。
[0040] 可選地，所述統(tǒng)計計算模塊包括：
[0041] 初始二值圖像矩陣建立模塊，用于建立各個帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣，所 述初始二值圖像矩陣的矩陣元素與帖視頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè) 置為第一數(shù)值，背景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第二數(shù)值；
[0042] 優(yōu)化二值圖像矩陣獲得模塊，用于對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得到 優(yōu)化二值圖像矩陣；
[0043] 出現(xiàn)次數(shù)矩陣獲得模塊，用于累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣，所 述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。
[0044] 可選地，所述運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊包括：
[0045] 顯示預(yù)設(shè)模塊，用于預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，W及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示顏 色；
[0046] 顯示模塊，用于當(dāng)所述出現(xiàn)次數(shù)與所述次數(shù)范圍相匹配時，將所述出現(xiàn)次數(shù)對應(yīng) 的像素點調(diào)整為相應(yīng)顯示顏色。
[0047] 本發(fā)明的實施例提供的技術(shù)方案可W包括W下有益效果：
[0048] 通過從視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像，在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目 標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像 素值集合;獲取下一帖視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目標(biāo)像素點 背景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點；如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視 頻圖像中，使用目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素， W重建背景模型；如果所述目標(biāo)像素點不為前景點，使用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的 像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，W更新背景模型;在視頻圖像序列的所有 帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，最后根據(jù)所 述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖。在整個運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測過程中，當(dāng)背景環(huán)境發(fā)生 擾動時，例如無關(guān)物體的移入移出或者光線變化等，在對應(yīng)發(fā)生擾動的帖視頻圖像中，根據(jù) 前景點的判斷背景模型立即W不同的更新策略進(jìn)行重建或更新，能夠?qū)⒈尘碍h(huán)境的干擾及 時納入背景模型，從而保證運(yùn)動目標(biāo)提取的精度，進(jìn)而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的準(zhǔn)確性;而 且，所述背景模型是基于第一帖視頻圖像的鄰域像素點像素值建立的像素值集合，無需復(fù) 雜的數(shù)值計算，方便背景模型的構(gòu)建或更新，從而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的效率。
[0049] 應(yīng)當(dāng)理解的是，W上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不 能限制本發(fā)明。
【附圖說明】
[0050] 此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實施 例，并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。
[0051] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而 言，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可W根據(jù)運(yùn)些附圖獲得其他的附圖。
[0052] 圖1為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動目標(biāo)方法的流程示意圖；
[0053] 圖2為根據(jù)一示例性實施例示出的一種帖視頻圖像像素點的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0054] 圖3為根據(jù)一示例性實施例示出的一種背景模型更新方法的流程示意圖；
[0055] 圖4為根據(jù)一示例性實施例示出的一種出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計方法的流程示意圖；
[0056] 圖5為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動頻率熱力圖生成方法的流程示意圖；
[0057] 圖6為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0058] 圖7為根據(jù)一示例性實施例示出的一種背景更新模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0059] 圖8為根據(jù)一示例性實施例示出的一種統(tǒng)計計算模塊的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0060] 圖9為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊的結(jié)構(gòu)示意 圖。
【具體實施方式】
[0061] 運(yùn)里將詳細(xì)地對示例性實施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述設(shè)及 附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。W下示例性實施例 中所描述的實施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附 權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0062] 圖1是根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法的流程圖，該方法 包括W下步驟：
[0063] 步驟SlOl:從視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像。
[0064] 在運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測過程中，視頻監(jiān)控設(shè)備W固定視角拍攝觀察區(qū)域內(nèi)的視頻圖 像，記錄運(yùn)動目標(biāo)在所述觀察區(qū)域內(nèi)的運(yùn)動情況。其中，所述觀察區(qū)域可W理解為商場商鋪 的口 口區(qū)域、超市的貨架區(qū)域、道路的路口區(qū)域W及銀行大廳區(qū)域等，通過在一定時間內(nèi)對 所述觀察區(qū)域的視頻圖像采集，能夠獲知人或者車等運(yùn)動目標(biāo)在所述觀察區(qū)域的運(yùn)動情 況，從而進(jìn)一步對人們的消費(fèi)傾向、車行交通規(guī)律W及人們的金融行為進(jìn)行分析，為行業(yè)策 略的調(diào)整提供重要依據(jù)。
[0065] 在具體實施時，視頻監(jiān)控設(shè)備通常采集較長時間跨度的視頻圖像，例如24小時或 者一周的視頻圖像，為了保證運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的效率，可選地，選擇工作或營業(yè)時間拍攝 的視頻圖像進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測。采集到的視頻圖像是由大量連續(xù)的帖視頻圖像組成的 視頻圖像序列，其中的第一帖視頻圖像對應(yīng)在工作或者營業(yè)時間開始時刻的場景圖像，包 含較多的背景和較少的前景，因此從所述視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像作為背景模 型的建立基礎(chǔ)。
[0066] 步驟S102:在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值， 建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合。
[0067] 圖2為根據(jù)一示例性實施例示出的一種帖視頻圖像像素點的結(jié)構(gòu)示意圖，帖視頻 圖像被分隔成多個小方格，每個小方格稱為一個像素點，所述像素點排列成二維陣列;通過 設(shè)置每個像素點的顏色、亮度等顯示屬性，根據(jù)顯示屬性顯示完整帖視頻圖像。其中，所述 顯示屬性可W包括像素值，在灰度圖像中，所述像素值可W理解為灰度值，所述灰度值取值 范圍為0到255，用于表征顏色深度，白色對應(yīng)灰度值為255，黑色對應(yīng)灰度值為0;在彩色圖 像中，RGB彩色模式通過分配R(Red，紅）、G(Green，綠)和B(Blue，藍(lán))S個顏色通道的亮度值 顯示不同顏色，每個顏色通道的亮度值范圍為0到255,例如(R=255，G = 0，B = 0)代表紅色， (R = 255，G = 255，B = 255)代表白色等，因此彩色圖像中的像素值可W理解為由RGB顏色通 道分別對應(yīng)亮度值組成的亮度值組。
[0068] 如圖2所示，第一帖視頻圖像由3*3的像素點陣列構(gòu)成，第一像素點至第九像素點 分別對應(yīng)圖2中的編號1至9像素點；所述目標(biāo)像素點包括所述第一帖視頻圖像中的所有像 素點，即第一像素點至第九像素點總共9個像素點，為所述9個像素點分別建立相應(yīng)的背景 模型。當(dāng)然，在具體實施時，所述目標(biāo)像素點可W為所述第一帖視頻圖像中的運(yùn)動目標(biāo)活動 區(qū)域?qū)?yīng)的像素點，所述運(yùn)動目標(biāo)活動區(qū)域可W理解為商場中的走廊區(qū)域或者超市貨架之 間的過道區(qū)域等;僅為所述運(yùn)動目標(biāo)活動區(qū)域?qū)?yīng)的像素點建立相應(yīng)的背景模型，能夠減 少背景模型建立的計算量，有效提高背景模型的建立效率。
[0069] 當(dāng)建立第五像素點的背景模型時，將第五像素點作為目標(biāo)像素點；所述第五像素 點的鄰域內(nèi)存在包括上鄰域像素點、下鄰域像素點、左鄰域像素點和右鄰域像素點的四鄰 域像素點，其中所述上鄰域像素點對應(yīng)第二像素點，所述下鄰域像素點對應(yīng)第八像素點，所 述左鄰域像素點對應(yīng)第四像素點，所述右鄰域像素點對應(yīng)第六像素點。在帖視頻圖像為灰 度圖的情況下，在第一帖視頻圖像中，第二像素點的像素值為巧第八像素點的像素值為 巧第四像素點的像素值為巧"，第六像素點的像素值為巧可W建立一個包括4個元素的 像素值集合，上鄰域像素點對應(yīng)所述像素值集合的第一元素位置，下鄰域像素點對應(yīng)所述 像素值集合的第二元素位置，左鄰域像素點對應(yīng)所述像素值結(jié)合的第=元素位置，右鄰域 像素點對應(yīng)所述像素值集合的第四元素位置，將上述四鄰域像素點對應(yīng)的像素值分別填入 所述像素值集合的相應(yīng)位置得到像素值集合{巧。，巧。，巧，巧呼所述像素值集合 {巧，>，巧"，巧U，巧即為第五像素點的背景模型。在帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，在 第一帖視頻圖像中，所述第二像素點的像素值為(Rf ,Gf ,Bf )，所述第八像素點的像素 值為(Rf，Gf，B(s。)，所述第四像素點的像素值為(R八G!/;，巧>)，所述第六像素點的像 素值為(R(gU，Gf，B^)，則第五像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值構(gòu)建成像素值集合
，所述像素值集合
印為第五像素點的背景模型。
[0070] 當(dāng)建立第一像素點的背景模型時，將第一像素點作為目標(biāo)像素點；所述第一像素 點的鄰域內(nèi)存在右鄰域像素點和下鄰域像素點，所述右鄰域像素點對應(yīng)第二像素點，所述 下鄰域像素點對應(yīng)第四像素點;所述第一像素點的鄰域內(nèi)缺失上鄰域像素點和左鄰域像素 點。在帖視頻圖像為灰度圖的情況下，在第一帖視頻圖像中，第一像素點的像素值為巧Ii-第 二像素點的像素值為巧>，第四像素點的像素值為巧缺失上鄰域像素點對應(yīng)像素值集合 中的第一元素位置，將所述像素值集合中的第一元素設(shè)置為巧1>，缺失左鄰域像素點對應(yīng)像 素值集合的第=元素位置，將所述像素值集合中的第=元素也設(shè)置為巧1>，存在下鄰域像素 點對應(yīng)像素值集合的第二元素位置，將所述像素值集合中的第二元素設(shè)置為If >，按照上鄰 存在右鄰域像素點對應(yīng)像素值集合的第四元素位置，將所述像素值集合中的第二元素設(shè)置 為;Pf，從而得到像素值集合護(hù)'，巧11，巧1'.巧叫.將所述像素值集合於'.巧'廿，，巧。1作為第一像素 點的背景模型。在帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，在第一帖視頻圖像中，第一像素點對應(yīng) 的像素值為扭;。間。3;")，第二像素點的像素值為(叫>媽》成。），第四像素點的像素值為 (Rf,巧>，B則；同樣可W得到像素值集合';，)(畔巧 1.B;'，)(畔啤，峨)!'， 并將所述像素值集^
}作為第一 像素點的背景模型。
[0071] 按照上述方法，對其他像素點建立相應(yīng)的背景模型。另外，需要說明的是，在本發(fā) 明的實施例中，所述像素值集合中元素位置與四鄰域像素點的對應(yīng)關(guān)系并不局限于上面實 施例的描述，例如所述第一元素位置可W對應(yīng)左鄰域像素點等。
[0072] 當(dāng)然，在具體實施時，目標(biāo)像素點對應(yīng)的鄰域像素點還可W為八鄰域像素點，根據(jù) 所述八鄰域像素點的像素值，建立目標(biāo)像素點的背景模型，詳細(xì)過程可W參考上述根據(jù)四 鄰域像素點建立背景模型的過程，在此不再寶述。
[0073] 步驟S103:獲取下一帖視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目 標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點。
[0074] 從視頻圖像序列中，按照時間順序依次獲取第一帖視頻圖像之后的帖視頻圖像， 例如第二帖視頻圖像。
[0075] 計算當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點像素值與目標(biāo)像素點對應(yīng)背景模型的標(biāo)準(zhǔn)差， 并通過所述標(biāo)準(zhǔn)差判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點。具體地，在所述下一帖視頻圖像中， 由于運(yùn)動目標(biāo)的移動或者背景環(huán)境的變化，各個像素點的像素值可能發(fā)生變化，通過W下 公式計算所述標(biāo)準(zhǔn)差：
[0076] .<
[0077] 其中，為第N帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的標(biāo)準(zhǔn)差，pW為第N帖視頻圖像中目標(biāo) 像素點的像素值，Pl、P2、P3W及P期為目標(biāo)像素點背景模型化，？2，？3，？4忡的元素。
[0078] 在本發(fā)明的實施例中，W第二帖視頻圖像為例進(jìn)行詳細(xì)描述。
[0079] 在所述第二帖視頻圖像中，所述目標(biāo)像素點包括所有的像素點，分別計算每個像 素點的當(dāng)前像素值與相應(yīng)的背景模型的標(biāo)準(zhǔn)差。
[0080] 同樣參見圖2,計算第五像素點對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差，則將所述第五像素點作為目標(biāo)像素 點。在第二帖視頻圖像為灰度圖時，第五像素點的像素值為在步驟S102中得出所述第 五像素點的背景模型為{Pf，巧"，巧"，巧"}，則所述第五像素點對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為
[0081] 在第二帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，第五像素點的像素值為(咚'，G產(chǎn)巧')，在 步驟S102中得出所述第五像素點的背景模型為!帖I啤成'}(畔供>成'}(嘩,種與'}似'.化1'成')!，所 述標(biāo)準(zhǔn)差可W表示為標(biāo)準(zhǔn)差組，所述標(biāo)準(zhǔn)差組中的元素分別對應(yīng)RGBS個顏色通道的標(biāo)準(zhǔn) 差。具體地，第五像素點的標(biāo)準(zhǔn)差片'二(〇"心\旅r-V皆'），其中，誠f第五像素點R顏色通 道的標(biāo)準(zhǔn)差分量，OGf第五像素點G顏色通道的標(biāo)準(zhǔn)差分量，城f第五像素點B顏色通道的 標(biāo)準(zhǔn)差分量，公式如下：
[0082]
[0083]
[0084]
[0085] W同樣的上述方式可W計算得出第二帖視頻圖像中，所有目標(biāo)像素點對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn) 差D
[0086] 如果所述標(biāo)準(zhǔn)差大于或等于預(yù)設(shè)的誤差闊值，則表示所述目標(biāo)像素點與上一帖視 頻圖像中所述目標(biāo)像素點鄰近的像素點具有很大區(qū)別，則所述目標(biāo)像素點為前景點；如果 所述標(biāo)準(zhǔn)差小于所述誤差闊值，則表示所述目標(biāo)像素點與上一帖視頻圖像中所述目標(biāo)像素 點鄰近的像素點具有較小區(qū)別，則所述目標(biāo)像素點為背景點。在具體實施時，例如在第二帖 視頻圖像為灰度圖的情況下，第五像素點對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差口產(chǎn)大于或等于誤差闊值，所述第五 像素點為前景點，否則所述第五像素點為背景點;在第二帖視頻圖像為彩色圖像的情況下， 第五像素點對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差of' =(〇成2'，〇6'產(chǎn)，O武2'|)，當(dāng)=個顏色通道的標(biāo)準(zhǔn)差分量均大于 或等于誤差闊值時，即誠P、W及誠均大于或等于誤差闊值時，將所述第五像素點 判斷為前景點，否則所述第五像素點為背景點。
[0087] 另外，為了保證前景點判斷的準(zhǔn)確性，所述誤差闊值可W為動態(tài)調(diào)整的誤差闊值。 在具體實施時，本發(fā)明根據(jù)一示例性實施例提供一種誤差闊值調(diào)整方法，該方法包括W下 步驟:計算當(dāng)前帖視頻圖像的像素值均值，所述像素值均值為當(dāng)前帖視頻圖像所有目標(biāo)像 素點對應(yīng)像素值的算術(shù)平均值;預(yù)設(shè)第一闊值和第二闊值，且所述第一闊值大于所述第二 闊值;如果所述像素值均值大于或等于所述第一闊值，增加所述誤差闊值;如果所述像素值 均值小于或等于所述第二闊值，減小所述誤差闊值。
[0088] 步驟S104:如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中，用目標(biāo)像素點對 應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模型。
[0089] 在所述目標(biāo)像素點為前景點的情況下，在當(dāng)前帖視頻圖像中，用目標(biāo)像素點對應(yīng) 鄰域像素點的像素值重建背景模型，同樣W第二帖視頻圖像為例的對本步驟進(jìn)行詳細(xì)說 明。
[0090] 如果第五像素點為前景點，所述第五像素點的鄰域內(nèi)存在上鄰域像素點、下鄰域 像素點、左鄰域像素點和右鄰域像素點，其中所述上鄰域像素點對應(yīng)第二像素點，所述下鄰 域像素點對應(yīng)第八像素點，所述左鄰域像素點對應(yīng)第四像素點，所述右鄰域像素點對應(yīng)第 六像素點。
[0091] 在第二帖視頻圖像為灰度圖的情況下，在第二帖視頻圖像中，第五像素點對應(yīng)的 上鄰域像素點的像素值、下鄰域像素點的像素值、左鄰域像素點的像素值W及右鄰域像素 點的像素值分別為巧、巧2'、巧1和巧2，，替換第五像素點背景模型的像素值集合中的像 素值，得到重建后第五像素點的背景模型為{pf，pf，pf，pf>}。
[0092] 在第二帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，在第二帖視頻圖像中，第五像素點對應(yīng) 的四鄰域像素點的像素值分別為(反；^0；^2)3產(chǎn)）、（叫>，0;幻哉:)）、（民產(chǎn)儀:，3尸）和 (民|^0：^]3^)，替換第五像素點背景模型對應(yīng)像素值集合的所有像素值，重建后第五像素 點的背景模型為{(巧\巧i，Bf)(R42)，巧>3別(r戶，巧，辟2)，Bf )}。
[0093] 如果第一像素點為前景點，所述第一像素點的鄰域內(nèi)存在右鄰域像素點和下鄰域 像素點，所述右鄰域像素點對應(yīng)第二像素點，所述下鄰域像素點對應(yīng)第四像素點;所述第一 像素點的鄰域內(nèi)缺失上鄰域像素點和左鄰域像素點。
[0094] 在第二帖視頻圖像為灰度圖的情況下，在第二帖視頻圖像中，將像素值集合中第 一元素和第=元素均替換為第一像素點在第二帖視頻圖像中的像素值PP，將像素值集合 中第二元素替換為：Pf，W及將像素值集合中第四元素替換為P' '，得到重建后第一像素點 的背景模型{if、，巧2)，巧2)，巧:>}。
[00%]在第二帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，將像素值集合中第一元素和第=元素均 替換為第一像素點在第二帖視頻圖像中的像素值(R尸，G尸，B產(chǎn))，將像素值集合中第二元 素替換為(Rf，Gf ,Bf )，W及將像素值集合中第四元素替換為(Rf, Gf, Bf),得到重建 后第一像素點的背景模型批/)間。，。辟。3則(畔，巧\B;i>)l(Rf，Gf，B^}。
[0096] 步驟S105:如果所述目標(biāo)像素點不為前景點，用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的 像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，W更新背景模型。
[0097] 通過步驟S103的判斷，當(dāng)目標(biāo)像素點的標(biāo)準(zhǔn)差小于所述誤差闊值時，所述目標(biāo)像 素點為背景點，使用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的 一個元素，W更新背景模型。參見圖3,為根據(jù)一示例性實施例示出的一種背景模型更新方 法的流程示意圖，該方法包括W下步驟：
[009引步驟S1051:生成隨機(jī)數(shù)。
[0099] 生成一個隨機(jī)數(shù)，例如可W生成范圍1至4內(nèi)的整數(shù)隨機(jī)數(shù)。
[0100] 步驟S1052:根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位置。
[0101] 在一個具體實施例中，如果步驟S1051產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)為3,則在目標(biāo)像素點對應(yīng)的 背景模型中，將第3個元素所在位置作為所述更新元素位置。
[0102] 步驟S1053: W當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更新元素位置的 像素值。
[0103] 根據(jù)步驟S1052的確定結(jié)果，例如如果確定第3個元素位置為所述更新元素位置， 則將背景模型中的第=元素像素值替換為目標(biāo)像素點在當(dāng)前帖視頻圖像中的像素值。
[0104] 同樣W第二帖視頻圖像為例對本步驟進(jìn)行詳細(xì)說明，在第二帖視頻圖像中，第五 像素點為背景點。
[0105] 在第二帖視頻圖像為灰度圖的情況下，在步驟S1051中生成隨機(jī)數(shù)4;根據(jù)所述隨 機(jī)數(shù)4,確定第五像素點對應(yīng)背景模型中的第4元素位置為更新元素位置;第五像素點在第 二帖視頻圖像中的當(dāng)前像素值為Pf，將第五像素點背景模型中的第四元素巧>替換為Pf， 從而得到更新后的背景模型松 >，皆巧"，巧巧}。
[0106] 在第二帖視頻圖像為彩色圖像的情況下，在第二帖視頻圖像中，第五像素點的像 素值為(Rf, Gf, Bf),通過上述步驟確定需要更新第五像素點對應(yīng)背景模型中第四元素 位置的像素值，則將所述背景模型中的原第四元素(RL。種。誠。)替換為(Rf, Gf, Bf),得 至惕新后的背景模型{(巧，，巧討帖\巧'>，B則把"，巧，成叫批2，，巧，成-，，)}。
[0107] W上述方式，遍歷第二帖視頻圖像中的所有作為背景點的目標(biāo)像素點，對所述目 標(biāo)像素點對應(yīng)的背景模型分別進(jìn)行更新。
[0108] 步驟S106:在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng) 帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)。
[0109] 將第一帖視頻圖像中的目標(biāo)像素點均初始化為背景點，在視頻圖像的攝取過程 中，運(yùn)動目標(biāo)可能從一個位置移動到另一個位置或者環(huán)境背景中燈光發(fā)生閃動，一個目標(biāo) 像素點在不同帖視頻圖像中可能對應(yīng)為前景點或者背景點，例如目標(biāo)像素點在第二帖視頻 圖像中可能為前景點，在第=帖視頻圖像中就變?yōu)楸尘包c，在視頻帖數(shù)列中，統(tǒng)計所述目標(biāo) 像素點作為相應(yīng)帖視頻前景點的出現(xiàn)次數(shù)。
[0110] 參見圖4,為根據(jù)一示例性實施例示出的一種出現(xiàn)次數(shù)統(tǒng)計方法的流程示意圖，該 方法包括：
[0111] 步驟S1061:建立各個帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣，所述初始二值圖像矩陣的 矩陣元素與帖視頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第一數(shù)值，背景點 對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第二數(shù)值。
[0112] 在本發(fā)明的具體實施例中，例如視頻圖像序列中包括3個帖視頻圖像，每個帖視頻 圖像包括3*3的像素點陣列，則分別建立第一帖視頻圖像、第二帖視頻圖像W及第=帖視頻 圖像的初始二值圖像矩陣;所述初始二值圖像矩陣也為3*3為矩陣，且所述初始二值圖像矩 陣的第1至9矩陣元素分別對應(yīng)第一像素點至第九像素點。
[0113] 第一帖視頻圖像的所有像素點初始化為背景點，則第一帖視頻圖像的初始二值圖 像矩陣中，每個矩陣元素均設(shè)置為第二數(shù)值，所述第二數(shù)值可W為0;第二帖視頻圖像中的 目標(biāo)像素點通過步驟S103的判斷，如果所述目標(biāo)像素點為前景點，則將所述前景點對應(yīng)矩 陣元素設(shè)置為第一數(shù)值，所述第一數(shù)值可W為1，如果所述目標(biāo)像素點為背景點，相應(yīng)設(shè)置 所述背景點對應(yīng)矩陣元素為第二數(shù)值0,得到第二帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣；同樣， 按照上述方式建立第=帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣。
[0114] 步驟S1062:對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得到優(yōu)化二值圖像矩陣。
[0115] 對所述初始二值圖像矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，所述形態(tài)學(xué)開操作包括腐蝕和膨脹 兩個過程，得到優(yōu)化二值圖像矩陣;所述形態(tài)學(xué)開操作使得優(yōu)化二值圖像矩陣對應(yīng)的圖像 具有更光滑的輪廓，從而更好表征運(yùn)動目標(biāo)的有效運(yùn)動。
[0116] 步驟S1063:累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣，所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣 的矩陣元素與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。
[0117] 累加第一帖視頻圖像、第二帖視頻圖像W及第=帖視頻圖像的優(yōu)化二值圖像矩 陣，從而得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣。所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)，具體 地，如果所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的第一矩陣元素為3,則在整個視頻圖像序列中，所述第一像素 點均是前景點且相應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)為3;如果所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的第五矩陣元素為2,則在整 個視頻圖像序列中，所述第五像素點的前景點出現(xiàn)次數(shù)為2;如果所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的第= 矩陣元素為0,則在整個視頻圖像序列中，所述第=像素點均是背景點且相應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)為 0。
[0118] 步驟S107:根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，獲得運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測結(jié)果。
[0119] 所述出現(xiàn)次數(shù)表征相應(yīng)的像素點在整個視頻圖像序列中作為前景點的次數(shù)，即由 前景點組成的運(yùn)動目標(biāo)在相應(yīng)像素點位置上顯示的次數(shù)，通過所述出現(xiàn)次數(shù)，能夠得到運(yùn) 動頻率熱力圖，將所述運(yùn)動頻率熱力圖作為所述運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測結(jié)果從而更直觀地標(biāo)識 運(yùn)動目標(biāo)頻率。
[0120] 參見圖5,為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動頻率熱力圖生成方法的流程示 意圖，該方法包括W下步驟：
[0121] 步驟S1071:預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，W及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示顏色。
[0122] 預(yù)設(shè)=個次數(shù)范圍，例如設(shè)置第一次數(shù)范圍為0至20,第二次數(shù)范圍為21至50,第 =次數(shù)范圍為50-100;設(shè)置第一次數(shù)范圍對應(yīng)的顯示顏色為藍(lán)色，第二次數(shù)范圍對應(yīng)的顯 示顏色為黃色，第=次數(shù)范圍對應(yīng)的顯示顏色為紅色。
[0123] 步驟S1072:當(dāng)所述出現(xiàn)次數(shù)與所述次數(shù)范圍相匹配時，在所述出現(xiàn)次數(shù)對應(yīng)的像 素點位置W相應(yīng)顯示顏色顯示。
[0124] 如果第一像素點對應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)為10,所述出現(xiàn)次數(shù)與第一次數(shù)范圍相匹配，貝U 調(diào)整第一像素點的顯示顏色為藍(lán)色;如果第五像素點對應(yīng)的出現(xiàn)次數(shù)為45,所述出現(xiàn)次數(shù) 與第二次數(shù)范圍相匹配，則調(diào)整第五像素點的顯示顏色為黃色;如果第六像素點對應(yīng)的出 現(xiàn)次數(shù)為80,則所述出現(xiàn)次數(shù)與第=次數(shù)范圍相匹配，則調(diào)整第六像素點的顯示顏色為紅 色。在具體實施時，可W W所述視頻圖像序列中的任意一個帖視頻圖像為基礎(chǔ)，通過上述過 程匹配設(shè)置每個像素點的顯示顏色，從而得到所述下運(yùn)動頻率熱力圖。
[0125] 當(dāng)然，在具體實施時，也可W根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)出現(xiàn)次數(shù)的比例設(shè)置所述目標(biāo) 像素點的顯示顏色，其中所述比例可W理解為在出現(xiàn)次數(shù)矩陣中，所述目標(biāo)像素點對應(yīng)出 現(xiàn)次數(shù)與所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣元素和的比值。根據(jù)所述比例的高低，設(shè)置不同的顯示顏色。
[0126] 通過上述實施例的描述，本發(fā)明提供的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法通過從視頻圖像序 列中獲取第一帖視頻圖像，在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的 像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合;獲取下一帖視頻圖 像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素 點是否為前景點；如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中，使用目標(biāo)像素點對 應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模型；如果所述目 標(biāo)像素點不為前景點，使用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集 合中的一個元素，W更新背景模型;在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像 素點作為相應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，最后根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率 熱力圖。在整個運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測過程中，當(dāng)背景環(huán)境發(fā)生擾動時，例如無關(guān)物體的移入移 出或者光線變化等，在對應(yīng)發(fā)生擾動的帖視頻圖像中，根據(jù)前景點的判斷背景模型立即W 不同的更新策略進(jìn)行重建或更新，能夠?qū)⒈尘碍h(huán)境的干擾及時納入背景模型，從而保證運(yùn) 動目標(biāo)提取的精度，進(jìn)而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的準(zhǔn)確性;而且，所述背景模型是基于第一 帖視頻圖像的鄰域像素點像素值建立的像素值集合，無需復(fù)雜的數(shù)值計算，方便背景模型 的構(gòu)建或更新，從而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的效率。
[0127] 關(guān)于上述實施例中的裝置，其中各個模塊執(zhí)行操作的具體方式已經(jīng)在有關(guān)該方法 的實施例中進(jìn)行了詳細(xì)描述，此處將不做詳細(xì)闡述說明。
[0128] 圖6為根據(jù)一示例性實施例示出的一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖，該 裝置包括：
[0129] 第一帖視頻圖像獲取模塊11，用于從視頻圖像序列中獲取第一帖視頻圖像；
[0130] 背景模型建立模塊12,用于在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域 像素點的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合；
[0131] 前景判斷模塊13,用于獲取下一帖視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點 像素值和目標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點；
[0132] 背景模型重建模塊14,用于如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中， 用目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模 型；
[0133] 背景模型更新模塊15,用于如果所述目標(biāo)像素點為背景點，用當(dāng)前帖視頻圖像中 目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，W更新背景模型；
[0134] 統(tǒng)計計算模塊16,用于在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素 點作為相應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)；
[0135] 運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊17,用于根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱 力圖。
[0136] 可選地，所述背景模型建立模塊12包括四鄰域背景模型建立模塊，用于當(dāng)所述目 標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點為四鄰域像素點，且目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在所有的四鄰域像素 點時，將像素值集合中相應(yīng)位置的元素設(shè)置為所述四鄰域像素點像素值，W建立背景模型； 或者，當(dāng)目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在部分四鄰域像素點時，將像素值集合中缺失四鄰域像素 點對應(yīng)位置的元素設(shè)置為目標(biāo)像素點的像素值，將像素集合中存在四鄰域像素點對應(yīng)位置 的元素設(shè)置為存在四鄰域像素點的像素值，W建立背景模型。當(dāng)然，所述背景模型建立模塊 還可W包括八鄰域背景模型建立模塊，用于根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)的八鄰域像素點建立所述 背景模型。
[0137] 參見圖7,為根據(jù)一示例性實施例示出的背景更新模塊的結(jié)構(gòu)示意圖，可選地，所 述背景更新模塊15包括：
[0138] 隨機(jī)數(shù)生成模塊151，用于生成隨機(jī)數(shù)；
[0139] 更新元素位置確定模塊152,用于根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位 置；
[0140] 像素值替換模塊153,用于W當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更 新元素位置的像素值。
[0141] 參見圖8,為根據(jù)一示例性實施例示出的統(tǒng)計計算模塊的結(jié)構(gòu)示意圖，可選地，統(tǒng) 計計算模塊16包括：
[0142] 初始二值圖像矩陣建立模塊161，用于建立各個帖視頻圖像的初始二值圖像矩陣， 所述初始二值圖像矩陣的矩陣元素與帖視頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素 設(shè)置為第一數(shù)值，背景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第二數(shù)值；
[0143] 優(yōu)化二值圖像矩陣獲得模塊162,用于對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得 到優(yōu)化二值圖像矩陣；
[0144] 出現(xiàn)次數(shù)矩陣獲得模塊163,用于累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩 陣，所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。
[0145] 參見圖9,為根據(jù)一示例性實施例示出的運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊的結(jié)構(gòu)示 意圖，可選地，所述運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊17包括：
[0146] 顯示預(yù)設(shè)模塊171，用于預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，W及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示 顏色；
[0147] 顯示模塊172,用于當(dāng)所述出現(xiàn)次數(shù)與所述次數(shù)范圍相匹配時，將所述出現(xiàn)次數(shù)對 應(yīng)的像素點調(diào)整為相應(yīng)顯示顏色。
[0148] 通過上述實施例的描述，本發(fā)明提供的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置通過從視頻圖像序 列中獲取第一帖視頻圖像，在所述第一帖視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的 像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合;獲取下一帖視頻圖 像，根據(jù)當(dāng)前帖視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素 點是否為前景點；如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前帖視頻圖像中，使用目標(biāo)像素點對 應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，W重建背景模型；如果所述目 標(biāo)像素點不為前景點，使用當(dāng)前帖視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集 合中的一個元素，W更新背景模型;在視頻圖像序列的所有帖視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像 素點作為相應(yīng)帖視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，最后根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率 熱力圖。在整個運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測過程中，當(dāng)背景環(huán)境發(fā)生擾動時，例如無關(guān)物體的移入移 出或者光線變化等，在對應(yīng)發(fā)生擾動的帖視頻圖像中，根據(jù)前景點的判斷背景模型立即W 不同的更新策略進(jìn)行重建或更新，能夠?qū)⒈尘碍h(huán)境的干擾及時納入背景模型，從而保證運(yùn) 動目標(biāo)提取的精度，進(jìn)而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的準(zhǔn)確性;而且，所述背景模型是基于第一 帖視頻圖像的鄰域像素點像素值建立的像素值集合，無需復(fù)雜的數(shù)值計算，方便背景模型 的構(gòu)建或更新，從而提高運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測的效率
[0149] 本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實踐運(yùn)里發(fā)明的發(fā)明后，將容易想到本發(fā)明的其 它實施方案。本申請旨在涵蓋本發(fā)明的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，運(yùn)些變型、用途或 者適應(yīng)性變化遵循本發(fā)明的一般性原理并包括本發(fā)明未發(fā)明的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識 或慣用技術(shù)手段。說明書和實施例僅被視為示例性的，本發(fā)明的真正范圍和精神由下面的 權(quán)利要求指出。
[0150] 應(yīng)當(dāng)理解的是，本發(fā)明并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并 且可W在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本發(fā)明的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。
【主權(quán)項】
1. 一種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，其特征在于，包括： 從視頻圖像序列中獲取第一幀視頻圖像； 在所述第一幀視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值，建立所述目標(biāo) 像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合； 獲取下一幀視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前幀視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值和目標(biāo)像素點背景模 型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點； 如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前幀視頻圖像中，用目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點 的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，以重建背景模型;或者， 如果所述目標(biāo)像素點不為前景點，用當(dāng)前幀視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換 所述像素值集合中的一個元素，以更新背景模型； 在視頻圖像序列的所有幀視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng)幀視頻圖像前景 點的出現(xiàn)次數(shù)； 根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，其特征在于，所述根據(jù)目標(biāo)像素點對 應(yīng)鄰域像素點的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，包括： 當(dāng)所述目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點為四鄰域像素點，且目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在所有 的四鄰域像素點時，將像素值集合中相應(yīng)位置的元素設(shè)置為所述四鄰域像素點像素值，以 建立背景模型;或者， 當(dāng)目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在部分四鄰域像素點時，將像素值集合中缺失四鄰域像素點 對應(yīng)位置的元素設(shè)置為目標(biāo)像素點的像素值，將像素集合中存在四鄰域像素點對應(yīng)位置的 元素設(shè)置為存在四鄰域像素點的像素值，以建立背景模型。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，其特征在于，所述目標(biāo)像素點為背景 點，使用當(dāng)前幀視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素， 以更新所述背景模型，包括： 生成隨機(jī)數(shù)； 根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位置； 以當(dāng)前幀視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更新元素位置的像素值。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，其特征在于，所述在視頻圖像序列的 所有幀視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為相應(yīng)幀視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)，包括： 建立各個幀視頻圖像的初始二值圖像矩陣，所述初始二值圖像矩陣的矩陣元素與幀視 頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第一數(shù)值，背景點對應(yīng)的矩陣元素 設(shè)置為第二數(shù)值； 對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得到優(yōu)化二值圖像矩陣； 累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣，所述出現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素與所 述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測方法，其特征在于，根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生 成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖，包括： 預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，以及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示顏色； 當(dāng)所述出現(xiàn)次數(shù)與所述次數(shù)范圍相匹配時，將所述出現(xiàn)次數(shù)對應(yīng)的像素點調(diào)整為相應(yīng) 顯示顏色。6. -種運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，其特征在于，包括： 第一幀視頻圖像獲取模塊，用于從視頻圖像序列中獲取第一幀視頻圖像； 背景模型建立模塊，用于在所述第一幀視頻圖像中，根據(jù)目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰域像素點 的像素值，建立所述目標(biāo)像素點的背景模型，所述背景模型為像素值集合； 前景判斷模塊，用于獲取下一幀視頻圖像，根據(jù)當(dāng)前幀視頻圖像的目標(biāo)像素點像素值 和目標(biāo)像素點背景模型，判斷所述目標(biāo)像素點是否為前景點； 背景模型重建模塊，用于如果所述目標(biāo)像素點為前景點，在當(dāng)前幀視頻圖像中，用目標(biāo) 像素點對應(yīng)鄰域像素點的像素值替換所述像素值集合中的全部元素，以重建背景模型； 背景模型更新模塊，用于如果所述目標(biāo)像素點為背景點，用當(dāng)前幀視頻圖像中目標(biāo)像 素點的像素值隨機(jī)替換所述像素值集合中的一個元素，以更新背景模型； 統(tǒng)計計算模塊，用于在視頻圖像序列的所有幀視頻圖像中，統(tǒng)計所述目標(biāo)像素點作為 相應(yīng)幀視頻圖像前景點的出現(xiàn)次數(shù)； 運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖生成模塊，用于根據(jù)所述出現(xiàn)次數(shù)，生成運(yùn)動目標(biāo)頻率熱力圖。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，其特征在于， 所述背景模型建立模塊包括四鄰域背景模型建立模塊，用于當(dāng)所述目標(biāo)像素點對應(yīng)鄰 域像素點為四鄰域像素點，且目標(biāo)像素點的鄰域內(nèi)存在所有的四鄰域像素點時，將像素值 集合中相應(yīng)位置的元素設(shè)置為所述四鄰域像素點像素值，以建立背景模型;或者，當(dāng)目標(biāo)像 素點的鄰域內(nèi)存在部分四鄰域像素點時，將像素值集合中缺失四鄰域像素點對應(yīng)位置的元 素設(shè)置為目標(biāo)像素點的像素值，將像素集合中存在四鄰域像素點對應(yīng)位置的元素設(shè)置為存 在四鄰域像素點的像素值，以建立背景模型。8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，其特征在于，所述背景模型更新模塊 包括： 隨機(jī)數(shù)生成模塊，用于生成隨機(jī)數(shù)； 更新元素位置確定模塊，用于根據(jù)所述隨機(jī)數(shù)，確定背景模型的更新元素位置； 像素值替換模塊，用于以當(dāng)前幀視頻圖像中目標(biāo)像素點的像素值替換所述更新元素位 置的像素值。9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，其特征在于，所述統(tǒng)計計算模塊包 括： 初始二值圖像矩陣建立模塊，用于建立各個幀視頻圖像的初始二值圖像矩陣，所述初 始二值圖像矩陣的矩陣元素與幀視頻圖像的像素點相對應(yīng);前景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為 第一數(shù)值，背景點對應(yīng)的矩陣元素設(shè)置為第二數(shù)值； 優(yōu)化二值圖像矩陣獲得模塊，用于對所述初始二值矩陣進(jìn)行形態(tài)學(xué)開操作，得到優(yōu)化 二值圖像矩陣； 出現(xiàn)次數(shù)矩陣獲得模塊，用于累加各個優(yōu)化二值圖像矩陣，得到出現(xiàn)次數(shù)矩陣，所述出 現(xiàn)次數(shù)矩陣的矩陣元素與所述出現(xiàn)次數(shù)相對應(yīng)。10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的運(yùn)動目標(biāo)頻率檢測裝置，其特征在于，所述運(yùn)動目標(biāo)頻率熱 力圖生成模塊包括： 顯示預(yù)設(shè)模塊，用于預(yù)設(shè)多個次數(shù)范圍，以及與所述次數(shù)范圍分別對應(yīng)的顯示顏色；
【文檔編號】G06T7/20GK106023259SQ201610362076
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年5月26日
【發(fā)明人】史方, 周震, 雷章明
【申請人】史方