專利名稱：一種運(yùn)動檢測方法、裝置以及一種智能監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及智能監(jiān)控技術(shù)，特別涉及一種運(yùn)動檢測方法、裝置以及一種 智能監(jiān)控系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
智能視頻監(jiān)控是基于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對監(jiān)控場景內(nèi)的視頻圖像進(jìn)行后 續(xù)分析，提取場景中的關(guān)鍵信息，并形成相應(yīng)事件和告警的監(jiān)控方式，在公 共安全保護(hù)、交通管理等方面有著極其廣泛的應(yīng)用。通常情況下，智能監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖l所示現(xiàn)有技術(shù)中一般的智能 監(jiān)控系統(tǒng)包括視頻采集裝置101和中心控制裝置102。視頻采集裝置101 用于連續(xù)采集視頻圖像，將采集到的視頻圖像作為輸入圖像發(fā)送至中心控制 裝置102;中心控制裝置102用于接收來自視頻采集裝置101的輸入圖像， 可以根據(jù)需要對接收到的輸入圖像進(jìn)行運(yùn)動檢測、目標(biāo)跟蹤和后續(xù)處理等。 目前廣泛采用的運(yùn)動4全測方法如圖2所示步驟201:將當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相減，獲得所述當(dāng)前輸入圖 像與所述當(dāng)前背景圖像的背景差分圖像。本步驟中，通過將當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相減，可以使當(dāng)前輸入 圖像中與當(dāng)前背景圖像相近的區(qū)域的像素值更小，而與當(dāng)前背景圖像不同的 區(qū)域的像素值更大。步驟202:將步驟201獲得的背景差分圖像進(jìn)行二值化處理。二值化處理的方法有很多種，例如，可以預(yù)先設(shè)定一個閾值，背景差分 圖像中高于這個閾值的區(qū)域設(shè)置為1，低于這個閾值的區(qū)域則設(shè)置為0,這 樣，背景差分圖像經(jīng)過二值化處理就變成了一個只有l(wèi)和O兩個值的二值圖
像，圖像中值為1的點(diǎn)是當(dāng)前輸入圖像中與當(dāng)前背景圖像差值高于閾值的 點(diǎn)，值為0的點(diǎn)為當(dāng)前輸入圓像中與當(dāng)前背景圖像差值低于閾值的點(diǎn)。由此， 就將當(dāng)前圖像中與背景圖像差別大于預(yù)先設(shè)定閾值的區(qū)域被認(rèn)為是前景而 凸現(xiàn)出來，而低于預(yù)先設(shè)定閾值的區(qū)域被認(rèn)為是背景而置為0 了。步驟203:對步驟202進(jìn)行二值化處理后的背景差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾 波處理，將形態(tài)學(xué)濾波處理后的背景差分圖像作為當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像輸出。所述的形態(tài)學(xué)濾波處理是指使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法，比如膨脹運(yùn)算、腐 蝕運(yùn)算、開運(yùn)算、關(guān)運(yùn)算等，填充空洞區(qū)域，去除面積較小的孤立區(qū)域、非 連通區(qū)域，只保留連通區(qū)域的面積大于給定閾值的連通區(qū)域。步驟204:根據(jù)步驟203生成的當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像和當(dāng)前輸入圖像更 新當(dāng)前背景圖像。通常采用的更新當(dāng)前背景圖像的方法包括在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中確 定經(jīng)過二值化處理而凸現(xiàn)出的前景區(qū)域；在當(dāng)前輸入圖像中確定非替換區(qū) 域，所述非替換區(qū)域在所述當(dāng)前輸入圖像中的位置與所述前景區(qū)域在所述當(dāng) 前輸出的運(yùn)動圖像中的位置相同；用當(dāng)前輸入圖像中非替換區(qū)域以外的區(qū)域 替換當(dāng)前背景圖像中相對應(yīng)的區(qū)域，將替換后生成的圖像作為當(dāng)前背景圖 像。舉例來說，如圖3所示當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像301中，區(qū)域3011為經(jīng)過二值化處理而凸現(xiàn)出來 的前景區(qū)域，也就是經(jīng)過二值化處理為1的前景區(qū)域，區(qū)域3011以外的區(qū) 域，也就是區(qū)域3012,為經(jīng)過二值化處理而置為0的背景區(qū)域。在當(dāng)前輸入圖像302中，對應(yīng)當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像301 ，確定與區(qū)域3011 坐標(biāo)相同的區(qū)域3021,將區(qū)域3021作為非替換區(qū)域。相應(yīng)的，在當(dāng)前背景圖像303中，確定出對應(yīng)的區(qū)域3031和區(qū)域3032。這樣，區(qū)域3011在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像301中的位置、區(qū)域3021在 當(dāng)前輸入圖像302中的位置以及區(qū)域3031在當(dāng)前背景圖像303中的位置是 相同的，當(dāng)然，區(qū)域3012在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像301中的位置、區(qū)域3022 在當(dāng)前輸入圖像302中的位置以及區(qū)域3032在當(dāng)前背景圖像303中的位置 也是相同的。用區(qū)域3022來替換當(dāng)前背景圖像中的區(qū)域3032,將替換后生成的圖像 304作為當(dāng)前背景圖像。這樣，當(dāng)前背景圖像304就由區(qū)域3031和區(qū)域3022 組成。實(shí)現(xiàn)了背景的更新。由此可見，現(xiàn)有技術(shù)中僅采用背景差分圖像作為運(yùn)動檢測的結(jié)果，而背 景差分圖像中只包括當(dāng)前輸入圖像的前景信息，也就是說，背景差分圖像只 能把當(dāng)前輸入圖像中與背景圖像差別大于預(yù)先設(shè)定閾值的區(qū)域作為前景凸 現(xiàn)出來。由此可見，僅采用背景差分圖像作為運(yùn)動檢測結(jié)果，不能夠?qū)⑦\(yùn)動 的前景區(qū)域凸現(xiàn)出來，也就是說，單純從背景差分圖像中不能獲得運(yùn)動的前 景信息。發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明實(shí)施例提供一種運(yùn)動檢測方法，能夠提供運(yùn)動的前景信息。 本發(fā)明實(shí)施例提供一種運(yùn)動檢測裝置，能夠提供運(yùn)動的前景信息。 本發(fā)明實(shí)施例還提供一種智能監(jiān)控系統(tǒng)，能夠提供運(yùn)動的前景信息。 為實(shí)現(xiàn)第一個發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案為 一種運(yùn)動4企測方法，該方法包括A、 分別根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，根據(jù)所述 當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一 幀輸入圖像獲取幀間差分圖像；B、 通過將步驟A獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲 取運(yùn)動圖像。為實(shí)現(xiàn)第二個發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案為 一種運(yùn)動檢測裝置，該裝置包括差分模塊和運(yùn)動提取模塊； 所述差分模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像 獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入
圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提取模塊；所述運(yùn)動提取模塊用于接收來自所述差分模塊的背景差分圖像和幀間差分 圖像，將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，輸出邏輯與 處理后得到的運(yùn)動圖像。為實(shí)現(xiàn)第三個發(fā)明目的，本發(fā)明實(shí)施例提供的技術(shù)方案為 一種智能監(jiān)控系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括視頻采集裝置、運(yùn)動檢測裝置和中心控 制裝置；所述視頻采集裝置用于連續(xù)采集視頻圖像，將當(dāng)前采集到的視頻圖像作為 當(dāng)前輸入圖像發(fā)送至運(yùn)動檢測裝置；所述運(yùn)動檢測裝置用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前 輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像輸出至中心控 制裝置；所述中心控制裝置用于接收來自運(yùn)動檢測裝置的運(yùn)動圖像，根據(jù)接收到的 運(yùn)動圖像進(jìn)行視頻監(jiān)控。由以上內(nèi)容可以看出，本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法、裝置以及智能 監(jiān)控系統(tǒng)，將現(xiàn)有的背景差分圖像與幀間差分圖像結(jié)合起來，由于背景差分圖 像中包括了當(dāng)前輸入圖像中與背景圖像相區(qū)別的前景信息，而幀間差分圖像中 包括了當(dāng)前輸入圖像中發(fā)生運(yùn)動的信息，因此將兩部分信息結(jié)合起來，能夠獲 得運(yùn)動的前景信息。


圖1為現(xiàn)有技術(shù)中智能監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖；圖2為現(xiàn)有技術(shù)中運(yùn)動檢測方法的流程圖；圖3為現(xiàn)有技術(shù)運(yùn)動檢測方法中更新當(dāng)前背景圖像的示例圖；圖4為本發(fā)明實(shí)施例一提供的運(yùn)動檢測方法的流程圖； 圖5為本發(fā)明實(shí)施例二提供的運(yùn)動檢測方法的流程圖； 圖6為本發(fā)明實(shí)施例二提供的運(yùn)動檢測方法的示例圖； 圖7為本發(fā)明實(shí)施例二提供的運(yùn)動檢測方法中更新當(dāng)前背景圖像的示 例圖；圖8為本發(fā)明實(shí)施例三提供的運(yùn)動檢測裝置結(jié)構(gòu)圖； 圖9為本發(fā)明實(shí)施例四提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖； 圖10為本發(fā)明實(shí)施例五提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)表達(dá)得更加清楚明白，下面結(jié)合附 圖及具體實(shí)施例對本發(fā)明再作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。首先對本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法進(jìn)行說明。 實(shí)施例一圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法的流程圖。如圖4所示 本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法包括步驟401:分別根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，根 據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前 一 幀輸入圖像獲取幀間差分圖 像。其中，所述根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像的方法可 以包括通過將當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相減獲得所述當(dāng)前輸入圖像的背 景差分圖像。所述根據(jù)輸入圖像與所述輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差 分圖像的方法可以包括通過將當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸 入圖像相減獲得所述當(dāng)前輸入圖像的幀間差分圖像。在獲取背景差分圖像和幀間差分圖像之后，本步驟還可以包括分別對獲 取的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行進(jìn)行二值化處理，再分別對二值化處理 后的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，將形態(tài)學(xué)濾波處理處 理后的背景差分圖像和幀間差分圖像作為步驟402進(jìn)行邏輯與操作的對象。 步驟402:通過將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理 獲取運(yùn)動圖像。在進(jìn)行所述邏輯與處理之后，本步驟還可以進(jìn)一步包括對獲取的運(yùn)動圖 像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的運(yùn)動圖像。較佳地，步驟402之后，還可以根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像 更新當(dāng)前背景圖像。所述根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像更新當(dāng)前背景圖像的方 法可以包括在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中確定運(yùn)動前景區(qū)域；在當(dāng)前輸入圖像中 確定非替換區(qū)域，所述非替換區(qū)域在所述當(dāng)前輸入圖像中的位置與所述運(yùn)動前 景區(qū)域在所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中的位置相同；用當(dāng)前輸入圖像中非替換區(qū) 域以外的區(qū)域替換當(dāng)前背景圖像中相對應(yīng)的區(qū)域，將替換后生成的圖像作為當(dāng) 前背景圖像。另外，本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法中，還可以在步驟402之后進(jìn)一 步在獲取的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，得到 目標(biāo)跟蹤后的圖像。還可以在執(zhí)行以上所述目標(biāo)跟蹤的步驟之后，對所述目標(biāo)跟蹤后的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時進(jìn)行報警。還可以在分析結(jié)果為情況異常時進(jìn)一步對獲取的目標(biāo)跟蹤后的圖像通過視 頻編碼方法進(jìn)行編碼，向中心控制裝置輸出編碼后的圖像，以便中心控制裝置 進(jìn)行視頻監(jiān)控。下面綜合上述情況，對本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法作進(jìn)一步詳細(xì)說明。實(shí)施例二圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法的流程圖。如圖5所示 本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法包括步驟501:通過將當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相減獲得所述當(dāng)前輸入圖 像的背景差分圖像，通過將當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖
像相減獲得所述當(dāng)前輸入圖像的幀間差分圖像。本步驟中，通過相減，當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相區(qū)別的區(qū)域的像素 值變大了，而相近或相同的區(qū)域的像素值變小或者為0。這樣，在背景差分圖 像中，就凸現(xiàn)出當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像的區(qū)別區(qū)域。也就是說，背景差 分圖像中包括了當(dāng)前輸入圖像的前景信息。同理，在幀間差分圖像中，當(dāng)前輸入圖像與其前一幀輸入圖像相區(qū)別的區(qū) 域，即當(dāng)前輸入圖像中發(fā)生運(yùn)動的區(qū)域，被凸現(xiàn)了出來。也就是說，幀間差分 圖像中包括了當(dāng)前輸入圖像中發(fā)生運(yùn)動的信息。步驟502:分別對步驟501獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行進(jìn)行 二值化處理。本步驟中，可以采用目前廣泛使用的最大類間方差法進(jìn)行二值化處理。 通過二值化處理，可以將背景差分圖像中的前景區(qū)域置為1,其它區(qū)域置為0;將幀間差分圖像中發(fā)生運(yùn)動的區(qū)域置為1,其它區(qū)域置為0。 本步驟中，可以采用目前廣泛使用的二值化方法，這里不再贅述。 步驟503:分別對步驟502 二值化處理后的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理。本步驟中，形態(tài)學(xué)濾波處理可以采用以下方式實(shí)現(xiàn)5031、 對二值圖像進(jìn)行中值濾波，以去除孤立的噪聲點(diǎn)。5032、 然后對中值濾波后的圖像進(jìn)行的形態(tài)學(xué)膨脹操作。5033、 對形態(tài)學(xué)膨脹操作后的圖像進(jìn)行邊界跟蹤(Bound Tracking)或者邊 緣點(diǎn)連接(Edge Point Linking),得到圖像中每個連通區(qū)域的邊界，從而獲得每 個連通區(qū)域的相關(guān)信息，如大小、面積等。這樣，用戶就可以根據(jù)需要除去除 面積小于一定閾值或者形狀不規(guī)則的連通區(qū)域。5034、 將步驟5033得到的連通區(qū)域邊界內(nèi)部的像素點(diǎn)設(shè)置為前景點(diǎn)，以填 充其中可能存在的空洞。步驟504:通過將步驟503進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理后的背景差分圖像和幀間 差分圖像進(jìn)行邏輯與處理得到運(yùn)動圖像。
本步驟中，邏輯與處理后得到的運(yùn)動圖像包括了運(yùn)動的前景信息。舉例來說，如圖6所示，通過二值化處理，背景差分圖像601中的前景區(qū) 域6011為1，其它區(qū)域6012為0;幀間差分圖像中602發(fā)生運(yùn)動的區(qū)域6021 為1，其它區(qū)域6022為0。通過將背景差分圖像601與幀間差分圖像中602進(jìn)行邏輯與處理，得到運(yùn) 動圖像603。通過邏輯與處理，前景區(qū)域6011與發(fā)生運(yùn)動的區(qū)域6021重合的 區(qū)域，即運(yùn)動的前景區(qū)域6031為1,而其它區(qū)域6032為0。這樣，運(yùn)動圖像 603中就凸現(xiàn)了運(yùn)動的前景區(qū)域，也就是說，運(yùn)動圖像603包括了運(yùn)動的前景 信息 步驟505:將步驟504得到的運(yùn)動圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，將形態(tài)學(xué)濾 波處理后的運(yùn)動圖像作為當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像輸出。本步驟中，形態(tài)學(xué)濾波處理的方法可以與步驟503相同。至此，獲得了運(yùn)動的前景信息。之后可以根據(jù)獲取的運(yùn)動前景信息對當(dāng)前 背景圖像進(jìn)行更新，還可以根據(jù)獲取的運(yùn)動前景信息進(jìn)行目標(biāo)跟蹤、后續(xù)分析、 以及視頻編碼等。在步驟505之后，執(zhí)行步驟506和步驟509。步驟506:在步驟505生成的當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中確定運(yùn)動前景區(qū)域。 步驟507:在當(dāng)前輸入圖像中確定非替換區(qū)域，所述非替換區(qū)域在所述當(dāng)前輸入圖像中的位置與所述運(yùn)動前景區(qū)域在所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中的位置相同。步驟508:用當(dāng)前輸入圖像中非替換區(qū)域以外的區(qū)域替換當(dāng)前背景圖像中 相對應(yīng)的區(qū)域，將替換后生成的圖像作為當(dāng)前背景圖像，完成一次背景更新。步驟506~步驟508是背景更新的過程，下面舉例說明本發(fā)明實(shí)施例提供的 目標(biāo)4企測方法中，用當(dāng)前輸入圖像更新當(dāng)前背景圖像的過程。如圖7所示當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像701中，區(qū)域7011為經(jīng)過邏輯與處理及形態(tài)學(xué)濾 波處理后而凸現(xiàn)出來的運(yùn)動前景區(qū)域，區(qū)域7011以外的區(qū)域，也就是區(qū)域 7012,為背景區(qū)域。
在當(dāng)前輸入圖像702中，對應(yīng)當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像，確定與區(qū)域7011 坐標(biāo)相同的區(qū)域7021,將區(qū)域7021作為非替換區(qū)域。同樣的，在當(dāng)前背景圖像703中，確定出對應(yīng)的區(qū)域7031和區(qū)域7032。 這樣，區(qū)域7011在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像701中的位置、區(qū)域7021在 當(dāng)前輸入圖像702中的位置以及區(qū)域7031在當(dāng)前背景圖像703中的位置是 相同的，當(dāng)然，區(qū)域7012在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像701中的位置、區(qū)域7022 在當(dāng)前輸入圖像702中的位置以及區(qū)域7031在當(dāng)前背景圖像703中的位置 也是相同的。用當(dāng)前輸入圖像702的區(qū)域7022來替換當(dāng)前背景圖像中的區(qū)域7032,將 替換后生成的圖像作為當(dāng)前背景圖像704。這樣，更新后的當(dāng)前背景圖像704 就由區(qū)域7022和區(qū)域7031組成。實(shí)現(xiàn)了背景的更新。那么在具體算法中，可以通過以下方式來實(shí)現(xiàn)在任意時刻f，當(dāng)前的輸入圖像的像素值為/,,當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中各個 像素點(diǎn)的像素值為巧，設(shè)定更新速率"，其中"為0 1之間的常數(shù)， 一般取 0.01~0.05。按照公式l得到當(dāng)前的背景圖像中各象素點(diǎn)的像素值^:上式的含義是，對于當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中任意位置Oc,力處的像素點(diǎn)，如 果當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中(x，力點(diǎn)處的像素值《(x,力為1,則(x，力點(diǎn)為運(yùn)動的前景像素點(diǎn)，則當(dāng)前背景圖像中(x,力處的像素值^(;c,3;)保持與時刻1時的像素值 丑w(x,力相同，否則，A(x，力按照當(dāng)前輸入圖像在(:c,力處的像素值/Xx，力和前一 時刻卜1的背景圖像在(x,力處的像素值l (x，力加權(quán)值計(jì)算。這里，由于在對背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行二值化之后，在背景差分圖像中，前景區(qū)域的像素點(diǎn)的像素值為1,而其余像素點(diǎn)的像素值為0;在幀間差分圖像中，發(fā)生運(yùn)動區(qū)域的像素點(diǎn)的像素值為1，而其余像素點(diǎn)的像素值為0。因此在進(jìn)行邏輯與之后，如果(x,力點(diǎn)為運(yùn)動的前景象素點(diǎn)，則巧(x,力值公式1
為1，否則(x，力點(diǎn)的^(jc，力d直為0。步驟509:對步驟505獲取的運(yùn)動圖像進(jìn)行目標(biāo)跟蹤，獲得目標(biāo)跟蹤后的 圖象。所述目標(biāo)跟蹤是指，在多幅連續(xù)的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所 述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡。目標(biāo)跟蹤的方法有4艮多種，本實(shí)施例采用的目標(biāo)跟蹤的方法包括以下步驟步驟5091:預(yù)先建立一個描述運(yùn)動目標(biāo)信息的數(shù)據(jù)庫，主要負(fù)責(zé)記錄 所有運(yùn)動目標(biāo)的大小、運(yùn)動方向、瞬時速度、運(yùn)動軌跡以及運(yùn)動目標(biāo)的圖傳_ 特征等，可以根據(jù)實(shí)際需要適當(dāng)?shù)卦O(shè)置需要記錄的信息。將第一次檢測到的 所有運(yùn)動目標(biāo)的相關(guān)信息記錄到該數(shù)據(jù)庫中。步驟5092:在每一幀輸入圖像中，將當(dāng)前檢測到的運(yùn)動目標(biāo)與數(shù)據(jù)庫 的運(yùn)動目標(biāo)進(jìn)行相似性比較，比較過程如下步驟50921、設(shè)當(dāng)前幀運(yùn)動區(qū)域?yàn)镸^，數(shù)據(jù)庫中的運(yùn)動目標(biāo)為{5》^,其中4與A的圖像特征分別為A = ^U,m和A = gU,,.^ 。這里，所述4 與S,的圖像特征可以是圖像像素點(diǎn)集合，也可以是區(qū)域直方圖，此處以歸一 化的顏色直方圖為例。按照公式2計(jì)算4與的相似性定義c/(4A.^I;'min(^,g) 公式2分別計(jì)算{4}-與W》二之間的相似性W4A) , !' = 1,2，...， M ,風(fēng)2,…，iV。步驟50922、根據(jù)公式3求出所有相似度中的最大值 J(4A^max(W(4A.)f,t:::)公式3 這才羊，實(shí)現(xiàn)了4和^匹配。在公式2和公式3中，M為運(yùn)動區(qū)域的數(shù)量，N為運(yùn)動目標(biāo)的數(shù)量，H 為直方圖的區(qū)間數(shù)。x和y分別為d(4,A)最大時對應(yīng)的i和j。
步驟50923、在當(dāng)前幀運(yùn)動區(qū)域?yàn)镸^和數(shù)據(jù)庫中的運(yùn)動目標(biāo)為W》^ 中除去4和^，返回步驟步驟50921，直至沒有運(yùn)動區(qū)域或者運(yùn)動目標(biāo)剩余。如果有當(dāng)前^r測到的運(yùn)動目標(biāo)與數(shù)據(jù)庫中的某個運(yùn)動目標(biāo)匹配，則用所述 檢測到的運(yùn)動目標(biāo)信息替換數(shù)據(jù)庫中所述與之匹配的運(yùn)動目標(biāo)的信息。步驟510:對步驟509獲得的目標(biāo)跟蹤后圖象進(jìn)行后續(xù)分析，在分析結(jié)果 為情況異常時執(zhí)行步驟511。常用的后續(xù)分析包括周邊入侵分析、移走物體檢測、人群密度分析等等。 本實(shí)施例采用的后續(xù)分析的方法包括以下步驟步驟5101:在系統(tǒng)工作前，首先由用戶通過系統(tǒng)中人機(jī)交互界面，指定若 干個禁止區(qū)域，通常用任意多邊形表示這些區(qū)域。步驟5102:在系統(tǒng)運(yùn)行過程中，對經(jīng)過步驟509目標(biāo)跟蹤后得到的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，如果發(fā)現(xiàn)某一運(yùn)動目標(biāo)位于用戶指定的任意禁止區(qū)域之中，就認(rèn) 為發(fā)生了周邊入侵行為，執(zhí)行步驟511。步驟511:進(jìn)行報警的同時，將步驟509目標(biāo)跟蹤后得到的圖像通過視頻 編碼方法進(jìn)行-見頻編碼，輸出編碼后的圖象。目前廣泛使用的視頻編碼方法有很多種，例如Mepg4， H.264等。本發(fā)明實(shí)施例還提供了 一種運(yùn)動4企測裝置，下面對本發(fā)明實(shí)施例提供的 運(yùn)動4全測裝置作進(jìn)一步詳細(xì)說明。實(shí)施例三圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測裝置的結(jié)構(gòu)圖，如圖8所示 本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測裝置包括差分模塊801和運(yùn)動提取模塊802。差分模塊801用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖 像獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀 輸入圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至 運(yùn)動提取模塊802。
其中，差分模塊801可以包括背景差分模塊8011和幀間差分模塊8012。 背景差分模塊8011用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)接收到的當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，將獲取的背景差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提取模塊802。幀間差分模塊8012用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)接收到的當(dāng)前輸入圖 像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的幀間 差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提取模塊802。運(yùn)動提取模塊802用于接收來自差分模塊801的背景差分圖像和幀間差 分圖像，將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，輸出邏 輯與處理后得到的運(yùn)動圖像。本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測裝置還可以進(jìn)一步包括第三濾波模塊 803。第三濾波模塊803用于接收運(yùn)動提取模塊輸出的運(yùn)動圖像，對接收到 的運(yùn)動圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的運(yùn)動圖像。另外，本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測裝置還可以進(jìn)一步包括背景更新模 塊804。背景更新模塊804用于接收當(dāng)前輸入圖像與第三濾波模塊803當(dāng)前 輸出的運(yùn)動圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像更新當(dāng)前背 景圖像。其中，背景更新模塊可以采用本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法中 更新當(dāng)前背景圖像的方法來實(shí)現(xiàn)對當(dāng)前背景圖像的更新。本發(fā)明實(shí)施例還提供了 一種智能監(jiān)控系統(tǒng)，下面對本發(fā)明實(shí)施例提供的 智能監(jiān)控系統(tǒng)作進(jìn)一步詳細(xì)說明。實(shí)施例四圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖，如圖9所示本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)包括視頻采集裝置901、運(yùn)動檢測 裝置902和中心控制裝置903。視頻采集裝置901用于連續(xù)采集視頻圖像，將當(dāng)前采集到的視頻圖像作 為當(dāng)前輸入圖像發(fā)送至運(yùn)動;險測裝置902。運(yùn)動檢測裝置902用于接收來自視頻采集裝置901的當(dāng)前輸入圖像，獲 取當(dāng)前輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像 和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至 中心控制裝置903。其中，運(yùn)動檢測裝置902可以采用本發(fā)明實(shí)施例三提供的運(yùn)動檢測裝置 來實(shí)現(xiàn)。中心控制裝置903用于接收來自運(yùn)動檢測裝置902的運(yùn)動圖像，根據(jù)接 收到的運(yùn)動圖像進(jìn)行視頻監(jiān)控。另外，在本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)中，運(yùn)動檢測裝置902還可 以采用以下方式實(shí)現(xiàn)方式一運(yùn)動檢測裝置902包括運(yùn)動檢測模塊和目標(biāo)跟蹤模塊。 所述運(yùn)動檢測模塊用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前 輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至目標(biāo)跟蹤模 塊。所述目標(biāo)跟蹤模塊用于接收目標(biāo)檢測模塊輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收到 的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo)跟 蹤后的圖像至中心控制裝置903。方式二運(yùn)動檢測裝置902包括運(yùn)動檢測模塊、目標(biāo)跟蹤模塊、后續(xù)分析模塊和 報警模塊。所述運(yùn)動檢測模塊與方式一 中的運(yùn)動檢測模塊相同。所述目標(biāo)跟蹤模塊用于接收目標(biāo)檢測模塊輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收到 的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo)跟 蹤后的圖像至后續(xù)分析模塊。所述后續(xù)分析模塊用于接收來自目標(biāo)跟蹤模塊的圖像，對接收到的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時通知報警模塊進(jìn)行報警，輸出接收到的 圖像至中心控制裝置903。所述報警模塊用于接收來自后續(xù)分析模塊的通知，接收到來自后續(xù)分析模塊的通知后進(jìn)行報警903。 方式三運(yùn)動檢測裝置902包括運(yùn)動檢測模塊、目標(biāo)跟蹤模塊、后續(xù)分析模塊、 報警模塊和視頻編碼模塊。所述運(yùn)動檢測模塊與方式二中的運(yùn)動檢測模塊相同。所述目標(biāo)跟蹤模塊與方式二中的運(yùn)動檢測模塊相同。所述后續(xù)分析模塊用于接收來自目標(biāo)跟蹤模塊的圖像，對接收到的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時通知報警模塊進(jìn)行報警，輸出接收到的 圖像至視頻編碼模塊。所述報警模塊與方式二中的報警模塊相同。所迷視頻編碼模塊用于接收來自后續(xù)分析模塊的圖像，對接收到的圖像 通過視頻編碼方法進(jìn)行編碼，將編碼后的圖像通過IP網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心控制 裝置903。以上所述的智能監(jiān)控系統(tǒng)中，運(yùn)動檢測裝置902可以采用嵌入式芯片實(shí) 現(xiàn)，放在中心控制裝置903的前端。下面對本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)作進(jìn)一 步的詳細(xì)說明。 實(shí)施例五本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)包括視頻采集裝置901、運(yùn)動檢測 裝置902和中心控制裝置903。視頻采集裝置901用于連續(xù)采集視頻圖像，將當(dāng)前采集到的視頻圖像作 為當(dāng)前輸入圖像發(fā)送至運(yùn)動4企測裝置902。運(yùn)動檢測裝置902用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng) 前輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所 述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像。其中，運(yùn)動檢測裝置902包括運(yùn)動檢測模塊Ol、目標(biāo)跟蹤模塊02、
后續(xù)分析模塊03、報警模塊04、視頻編碼模塊05。運(yùn)動檢測模塊Ol用于接收來自視頻采集裝置901的當(dāng)前輸入圖像，獲 取當(dāng)前輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像 和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至 目標(biāo)跟蹤模塊02。運(yùn)動檢測模塊Ol包括差分模塊801、運(yùn)動提取模塊802、第三濾波模 塊803和背景更新模塊804。差分模塊801用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖 像獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀 輸入圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至 運(yùn)動提取模塊802。其中，差分模塊801包括背景差分模塊8011和幀間差分模塊8012。背景差分模塊8011包括背景存儲模塊ll、第一相減模塊12、第一二 值化模塊13和第一濾波模塊14。背景存儲模塊11用于存儲當(dāng)前背景圖像，將存儲的當(dāng)前背景圖像輸出 到第一相減模塊。第一相減模塊12用于接收當(dāng)前輸入圖像，將接收到的當(dāng)前輸入圖像與 背景存儲模塊11中的當(dāng)前背景圖像相減，將相減后得到的背景差分圖像輸 出至所述第一二值化模塊13。第一二值化模塊13用于接收來自所述第一相減模塊12的背景差分圖 像，將接收到的背景差分圖像進(jìn)行二值化處理，輸出二值化處理后的背景差 分圖像至第一濾波模塊14。第一濾波模塊14用于接收來自第一二值化模塊13二值化處理后的背景 差分圖像，對接收到的背景差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波 處理后的背景差分圖像至運(yùn)動提取模塊802。幀間差分模塊8012包括延遲模塊21、第二相減模塊22、第二二值化 模塊23和第二濾波模塊24。
延遲模塊21用于接收輸入圖像，通過將接收到的輸入圖像進(jìn)行延遲處 理得到當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像，將所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像發(fā)送至第二相減模塊22。由此可見，延遲模塊21的作用在于，使得當(dāng)前輸入圖像和當(dāng)前輸入圖 像的前一幀輸入圖像可以同時發(fā)送至第二相減模塊22。舉例來說，假設(shè)輸入圖像a為輸入圖像a，的前一幀輸入圖像，在沒有延 遲模塊21的情況下，輸入圖像a和輸入圖像a，將分別在T-l時刻和T時刻 先后發(fā)送至第二相減模塊22;如果將輸入圖像通過延遲裝置21后再發(fā)送至 第二相減模塊22,那么本該在T-1時刻發(fā)送至第二相減模塊22的a就會在 T時刻才能發(fā)送至第二相減模塊22。由此可以得出，在T時刻，第二相減 模塊22將同時接收到視頻采集裝置901直接發(fā)送過來的輸入圖像a，以及來 自延遲模塊21的輸入圖像a。第二相減模塊22用于接收當(dāng)前輸入圖像和來自延遲模塊21的當(dāng)前輸入 圖像的前一幀輸入圖像，將接收到的當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前 一幀輸入圖像相減，將相減后得到的差值圖像輸出至第二二值化模塊23 。第二二值化模塊23用于接收來自第二相減模塊22的差值圖像，將接收 到的差值圖像進(jìn)行二值化處理，輸出二值化處理后得到的幀間差分圖像至第 二濾波模塊24。第二濾波模塊24用于接收來自第二二值化模塊23 二值化處理后的幀間 差分圖像，對接收到的幀間差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波 處理后的圖像至運(yùn)動提取模塊802。運(yùn)動提取模塊802用于接收來自差分模塊801的背景差分圖像和幀間差 分圖像，將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，輸出邏 輯與處理后得到的運(yùn)動圖像至第三濾波模塊803。第三濾波模塊803用于接收來自運(yùn)動提取模塊802的運(yùn)動圖像，對接收 到的運(yùn)動圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的運(yùn)動圖像至中 心控制裝置903和背景更新模塊804。
背景更新模塊804用于接收來自視頻采集裝置901的當(dāng)前輸入圖像與第 三濾波模塊803當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及所述當(dāng)前輸出的 運(yùn)動圖像更新當(dāng)前背景圖像，所述更新當(dāng)前背景圖像是指，根據(jù)本發(fā)明實(shí)施 例提供的運(yùn)動檢測方法中更新當(dāng)前背景圖像的方法，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像以及 當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像更新背景存儲模塊11中的當(dāng)前背景圖像。目標(biāo)跟蹤模塊02用于接收運(yùn)動檢測模塊01輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收 到的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo) 跟蹤后的圖像至后續(xù)分析模塊03 。本實(shí)施例中目標(biāo)跟蹤模塊02可以采用本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法 中目標(biāo)跟蹤的方法來進(jìn)行目標(biāo)跟蹤。后續(xù)分析模塊03用于接收來自目標(biāo)跟蹤模塊02的圖像，對接收到的圖像 進(jìn)行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時通知報警模塊04進(jìn)行報警，輸出接收 到的圖像至視頻編碼模塊05。報警模塊04用于接收來自后續(xù)分析模塊的通知，接收到來自后續(xù)分析模塊 的通知后進(jìn)行報警。視頻編碼模塊05用于接收來自后續(xù)分析模塊的圖像，對接收到的圖像 通過視頻編碼方法進(jìn)行編碼，將編碼后的圖像通過IP網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心控制 裝置903。-阮頻編碼才莫塊05可以采用的視頻編碼方法有4艮多種，例如Mepg4， H.264等編碼方式。中心控制裝置903用于接收來自視頻編碼模塊05的圖像，根據(jù)接收到 的圖像進(jìn)行視頻監(jiān)控。以上所述的智能監(jiān)控系統(tǒng)中，運(yùn)動檢測裝置902可以采用嵌入式芯片實(shí) 現(xiàn)，放在中心控制裝置903的前端。由以上內(nèi)容可以看出本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法、裝置及智能監(jiān)控系統(tǒng)，將現(xiàn)有的背 景差分圖像與幀間差分圖像結(jié)合起來，由于背景差分圖像中包括了當(dāng)前輸入
圖像中與背景圖像相區(qū)別的前景信息，而幀間差分圖像中包括了當(dāng)前輸入圖 像中發(fā)生運(yùn)動的信息，因此將兩部分信息結(jié)合起來，能夠獲得運(yùn)動的前景信 息。另外，在現(xiàn)有技術(shù)中，如果某一次運(yùn)動檢測錯誤，將某個靜止的背景區(qū) 域作為前景區(qū)域而凸現(xiàn)了出來且經(jīng)過形態(tài)學(xué)濾波處理后輸出，那么在更新當(dāng) 前背景圖像的過程中，這個被凸現(xiàn)出來的背景區(qū)域所在的區(qū)域就不能夠得到 更新，導(dǎo)致下一次的運(yùn)動檢測還可能會出現(xiàn)錯誤，周而復(fù)始，使運(yùn)動檢測進(jìn) 入了一個死循環(huán)。本發(fā)明實(shí)施例提供的運(yùn)動檢測方法、裝置及智能監(jiān)控系統(tǒng)， 根據(jù)獲取的運(yùn)動的前景信息來更新當(dāng)前背景圖像，降低了將靜止的背景區(qū)域 誤識為前景區(qū)域的概率。而且，如果本次檢測錯誤，將某個靜止的背景區(qū)域 誤識為前景區(qū)域，那么在下一次的運(yùn)動檢測中，通過將背景差分圖像和幀間 差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，就能夠重新獲得運(yùn)動的前景信息，用這個新的運(yùn) 動前景信息來更新當(dāng)前背景圖像，就能夠糾正上次的誤識造成的當(dāng)前背景更 新錯誤，不會進(jìn)入死循環(huán)。最后，由于現(xiàn)有技術(shù)中的智能監(jiān)控系統(tǒng)將所有采集到的視頻圖像全部輸 出至中心控制裝置來進(jìn)行處理，因此占用帶寬大，線路鋪設(shè)成本高，中心控 制裝置需要儲存并處理海量視頻圖像，對中心控制裝置性能要求高，成本高 昂。本發(fā)明實(shí)施例提供的智能監(jiān)控系統(tǒng)，通過將現(xiàn)有技術(shù)中中心控制裝置的 運(yùn)動檢測、目標(biāo)跟蹤、后續(xù)分析以及視頻編碼等功能采用嵌入式芯片放在前 端來實(shí)現(xiàn)，大大降低了對中心控制裝置的性能要求，而由于減少了中心控制 裝置的工作量，使得系統(tǒng)的延時小，實(shí)時性好。也使系統(tǒng)集成度高，使用方 便，更易于安裝維護(hù)，提高了系統(tǒng)整體的穩(wěn)定性和可靠性。另外，后續(xù)分析 裝置只有在檢測到異常時才將視頻輸出至中心控制裝置，占用帶寬小，節(jié)省 了線路鋪設(shè)成本。綜上所述，以上僅為本發(fā)明的較佳實(shí)施例而已，并非用于限定本發(fā)明的 保護(hù)范圍。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改 進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
權(quán)利要求
1、一種運(yùn)動檢測方法，其特征在于，該方法包括分別根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分圖像；通過將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像。
2、 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng) 前背景圖像獲取背景差分圖像的方法包括通過將當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像相減獲得所述當(dāng)前輸入圖像的背景差 分圖像；所述根據(jù)輸入圖像與所述輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分圖像的 方法包4舌通過將當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像相減獲得所述 當(dāng)前輸入圖像的幀間差分圖像。
3、 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在執(zhí)行所述相減的步驟之后 進(jìn)一步包括分別對相減后獲得的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行進(jìn)行二值化處理， 再分別對二值化處理后的背景差分圖像和幀間差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理， 將形態(tài)學(xué)濾波處理處理后的背景差分圖像和幀間差分圖像作為進(jìn)行邏輯與操作 的對象。
4、 根據(jù)權(quán)利要求1 3所述的方法，其特征在于，在進(jìn)行所述邏輯與處理之 后進(jìn)一步包括對獲取的運(yùn)動圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理 后的運(yùn)動圖像。
5、 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的 運(yùn)動圖像之后進(jìn)一步包括根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像更新當(dāng)前背景圖像。
6、 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述更新當(dāng)前背景圖像包括 在當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中確定運(yùn)動前景區(qū)域；在當(dāng)前輸入圖像中確定非替換區(qū)域，所述非替換區(qū)域在所述當(dāng)前輸入圖像 中的位置與所述運(yùn)動前景區(qū)域在所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像中的位置相同；用當(dāng)前輸入圖像中非替換區(qū)域以外的區(qū)域替換當(dāng)前背景圖像中相對應(yīng)的區(qū) 域，將替換后生成的背景圖像作為當(dāng)前背景圖像。
7、 根據(jù)權(quán)利要求l所述的方法，其特征在于，在獲取運(yùn)動圖像之后進(jìn)一步 包括在獲取的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，得 到目標(biāo)跟蹤后的圖像。
8、 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在得到目標(biāo)跟蹤后的圖像之 后進(jìn)一步包括對所述目標(biāo)跟蹤后的圖像進(jìn)行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時進(jìn)行才艮寧
9、 根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其特征在于，在所述分析結(jié)果為情況異常 時進(jìn)一步包括對獲取的目標(biāo)跟蹤后的圖像通過視頻編碼方法進(jìn)行編碼，輸出編碼后的圖像。
10、 一種運(yùn)動檢測裝置，其特征在于，該裝置包括差分模塊和運(yùn)動提取模塊；所述差分模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像 獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入 圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提取模塊；所述運(yùn)動4是取模塊用于接收來自所述差分模塊的背景差分圖像和幀間差分 圖像，將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，輸出邏輯與 處理后得到的運(yùn)動圖像。
11、 根據(jù)權(quán)利要求IO所述的裝置，其特征在于，所述差分模塊包括背景差分模塊和幀間差分模塊；所述背景差分模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)接收到的當(dāng)前輸入圖像與 當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，將獲取的背景差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提取模塊；所述幀間差分模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)接收到的當(dāng)前輸入圖像與 所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的幀間差分圖 像發(fā)送至運(yùn)動提Ip^莫塊。
12、 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述背景差分模塊包括 背景存儲模塊、第一相減模塊、第一二值化模塊和第一濾波模塊；所述背景存儲模塊用于存儲當(dāng)前背景圖像，將存儲的當(dāng)前背景圖像輸出到 第一相減模塊；所述第一相減模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，將接收到的當(dāng)前輸入圖像與背 景存儲模塊中的當(dāng)前背景圖像相減，將相減后得到的背景差分圖像輸出至所述 第一二值化^f莫塊；所述第一二值化模塊用于接收來自所述第一相減模塊的背景差分圖像，將 接收到的背景差分圖像進(jìn)行二值化處理，輸出二值化處理后的背景差分圖像至 第一濾波模塊；所述第一濾波模塊用于接收來自差分模塊的背景差分圖像，對接收到的背 景差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的圖像至所述運(yùn)動提 取模塊。
13、 根據(jù)權(quán)利要求11所述的裝置，其特征在于，所述幀間差分模塊包括 延遲模塊、第二相減模塊、第二二值化模塊和第二濾波模塊；所述延遲模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，將接收到的當(dāng)前輸入圖像通過延遲 處理得到當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像，將所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入 圖像發(fā)送至第二相減模塊；所述第二相減模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像和來自延遲模塊的當(dāng)前輸入圖像 的前一幀輸入圖像，將接收到的當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸 入圖像相減，將相減后得到的差值圖像輸出至所述第二二值化模塊；所述第二二值化模塊用于接收來自所述第二相減模塊的差值圖像，將接收 到的差值圖像進(jìn)行二值化處理，輸出二值化處理后得到的幀間差分圖^f象至第二 濾波^莫塊；所述第二濾波模塊用于接收來自差分模塊的幀間差分圖像，對接收到的幀 間差分圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的圖像至所述運(yùn)動提 輔塊。
14、 根據(jù)權(quán)利要求10 13任一所述的裝置，其特征在于，該裝置進(jìn)一步包 括第三濾波模塊；所述第三濾波模塊用于接收運(yùn)動提取模塊輸出的運(yùn)動圖像，對接收到的運(yùn) 動圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波處理后的運(yùn)動圖像。
15、 根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，該裝置進(jìn)一步包括背景更 新模塊；所述背景更新模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像與第三濾波模塊當(dāng)前輸出的運(yùn)動 圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像及所述當(dāng)前輸出的運(yùn)動圖像更新當(dāng)前背景圖像。
16、 一種智能監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括視頻采集裝置、運(yùn)動 檢測裝置和中心控制裝置；所述視頻采集裝置用于連續(xù)采集視頻圖像，將當(dāng)前采集到的視頻圖像作為 當(dāng)前輸入圖像發(fā)送至運(yùn)動檢測裝置；所述運(yùn)動檢測裝置用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前 輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至中心控制裝置；所述中心控制裝置用于接收來自運(yùn)動檢測裝置的運(yùn)動圖像，根據(jù)接收到的 運(yùn)動圖像進(jìn)行視頻監(jiān)控。
17、 根據(jù)權(quán)利要求16所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)動檢測裝置包括 運(yùn)動檢測模塊和目標(biāo)跟蹤模塊； 所述運(yùn)動檢測模塊用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前 輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至目標(biāo)跟蹤模 塊；所述目標(biāo)跟蹤模塊用于接收目標(biāo)檢測模塊輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收到 的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo)跟 蹤后的圖像至中心控制裝置。
18、 根據(jù)權(quán)利要求16所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)動檢測裝置包括 運(yùn)動檢測模塊、目標(biāo)跟蹤模塊、后續(xù)分析模塊和報警模塊； 所述運(yùn)動檢測模塊用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至目標(biāo)跟蹤模 塊；所述目標(biāo)跟蹤模塊用于接收目標(biāo)檢測模塊輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收到 的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo)跟 蹤后的圖像至后續(xù)分析模塊；所述后續(xù)分析模塊用于接收來自目標(biāo)跟蹤模塊的圖像，對接收到的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時通知報警模塊進(jìn)行報警，輸出接收到的 圖像至中心控制裝置；所述報警模塊用于接收來自后續(xù)分析模塊的通知，接收到來自后續(xù)分析模 塊的通知后進(jìn)行報警。
19、 根據(jù)權(quán)利要求16所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)動檢測裝置包括 運(yùn)動檢測模塊、目標(biāo)跟蹤模塊、后續(xù)分析模塊、報警模塊和視頻編碼模塊； 所述運(yùn)動檢測模塊用于接收來自視頻采集裝置的當(dāng)前輸入圖像，獲取當(dāng)前輸入圖像的背景差分圖像與幀間差分圖像，通過將所述背景差分圖像和所述幀 間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像，輸出獲取的運(yùn)動圖像至目標(biāo)跟蹤模 塊； 所述目標(biāo)跟蹤模塊用于接收目標(biāo)檢測模塊輸出的運(yùn)動圖像，在連續(xù)接收到 的運(yùn)動圖像中識別出運(yùn)動目標(biāo)，并記錄所述運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動軌跡，輸出目標(biāo)跟蹤后的圖像至后續(xù)分析模塊；所述后續(xù)分析模塊用于接收來自目標(biāo)跟蹤模塊的圖像，對接收到的圖像進(jìn) 行后續(xù)分析，在分析結(jié)果為情況異常時通知報警模塊進(jìn)行報警，輸出接收到的 圖像至視頻編碼模塊；所述報警模塊用于接收來自后續(xù)分析模塊的通知，接收到來自后續(xù)分析模 塊的通知后進(jìn)行報警；所述視頻編碼模塊用于接收來自后續(xù)分析模塊的圖像，對接收到的圖像通 過視頻編碼方法進(jìn)行編碼，將編碼后的圖像通過IP網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至中心控制裝置。
20、 根據(jù)權(quán)利要求16所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)動檢測裝置包括 差分模塊和運(yùn)動提取模塊；所述差分模塊用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像 獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入 圖像獲取幀間差分圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至運(yùn)動提 W莫塊；所述運(yùn)動提取模塊用于接收來自所述差分模塊的背景差分圖像和幀間差分 圖像，將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理，將邏輯與處 理后得到的運(yùn)動圖像輸出至中心控制裝置。
21、 根據(jù)權(quán)利要求16 20任一所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述運(yùn)動檢測裝 置采用嵌入式芯片實(shí)現(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種運(yùn)動檢測方法、裝置以及一種智能監(jiān)控系統(tǒng)，分別根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分圖像；通過將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理獲取運(yùn)動圖像。由于背景差分圖像中包括了當(dāng)前輸入圖像中與背景圖像相區(qū)別的前景信息，而幀間差分圖像中包括了當(dāng)前輸入圖像中發(fā)生運(yùn)動的信息，因此將兩部分信息結(jié)合起來，能夠獲得運(yùn)動的前景信息。
文檔編號H04N7/18GK101159859SQ200710178409
公開日2008年4月9日 申請日期2007年11月29日 優(yōu)先權(quán)日2007年11月29日
發(fā)明者磊 王, 英 黃 申請人:北京中星微電子有限公司