基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法及检测装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法及检测装置，方法包括：计算所获取图像的光流信息；根据光流图像得到光流值掩码图像，去除光流散点和面积过小的连通域，得到运动区域掩码图像；根据光流信息，更新已跟踪目标的跟踪点信息；计算已跟踪目标新的连通域，得到目标新的掩码图像区域；在目标新的掩码图像区域中增删跟踪点信息；完成所有已跟踪目标的跟踪信息更新，所有目标的掩码图像取并集得到已跟踪区域掩码图像，已跟踪区域掩码图像取反与运动目标区域掩码图像取交集，得到未跟踪区域掩码图像；在未跟踪区域掩码图像中增加新的待跟踪目标并进行跟踪；输出已跟踪目标信息和新目标信息。本发明专利技术对光照、阴影不敏感，鲁棒性高。鲁棒性高。鲁棒性高。

【技术实现步骤摘要】
基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法及检测装置


[0001]本专利技术属于图像和视频处理
，特别涉及一种基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法及检测装置。

技术介绍

[0002]综合管廊也称“共同沟”，是地下城市管道综合走廊。集电力、通讯，燃气、供热、给排水等各种管线于一体的城市市政公用设施，实施统一规划、统一设计、统一建设和管理，是保障城市运行的重要基础设施和“生命线”。智慧管廊运用物联网、现代传感技术、云计算、计算机通信技术、虚拟现实、人工智能等综合系统集成技术，对综合管廊内管线、环境、设备及运行进行实时监控、运营管理和安全预警。而运动目标检测是智慧管廊的基础功能之一。
[0003]运动目标检测是视频处理领域的重要研究内容之一，根据摄像机是否运动，运动目标检测可以分为静态背景运动目标检测和动态背景运动目标检测。目前，静态背景运动目标检测方法主要有背景差分法、帧差法、光流法等。背景差分法是使用输入帧图像与背景图像作差，得到前景目标信息，该算法复杂度低，但是对光照敏感。帧差法是使用输入帧图像与前一帧图像作差，从而得到运动目标信息，该方法运行速度快，对光线不太敏感，但是难以提取完整的目标信息。光流法利用图像序列中像素在时间域上的变化以及相临帧之间的相关性，计算两帧图像之间的对应关系，得到运动目标信息，该方法可以避免分割目标不完整，得到了越来越广泛的应用。
[0004]然而，由于综合管廊中灯光分布不均匀、光源相对复杂(如施工人员头灯等)，因此直接使用光流算法进行运动目标检测，会因为光照变化而出现大量误检，而且当运动目标距离较近时，会出现目标粘连问题。

技术实现思路

[0005]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，包括以下步骤：
[0006]S1，获取第K帧图像和第K
‑
i帧图像，并根据获取的图像计算第K帧图像的光流图像；其中，i的取值范围为1～4，光流图像中包括光流值大小和光流方向；
[0007]S2，根据光流图像得到光流值掩码图像，并去除光流值掩码图像中的光流散点和面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像；
[0008]S3，根据光流图像中的光流信息，更新运动区域掩码图像已跟踪目标的跟踪点信息；
[0009]S4，根据更新后的已跟踪目标的跟踪点信息，计算已跟踪目标新的连通域，得到目标新的掩码图像区域；
[0010]S5，在目标新的掩码图像区域中增删跟踪点信息；
[0011]S6，完成所有已跟踪目标的跟踪信息更新，所有目标的掩码图像取并集得到已跟
踪区域掩码图像，已跟踪区域掩码图像取反与运动目标区域掩码图像取交集，得到未跟踪区域掩码图像；
[0012]S7，在未跟踪区域掩码图像中增加新的待跟踪目标并进行跟踪；
[0013]S8，输出已跟踪目标信息和新目标信息。
[0014]优选地，在上述S2步骤中，所述根据光流图像得到光流值掩码图像，并去除光流值掩码图像中的光流散点和面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像的具体过程为：
[0015]S21，对光流图像进行二值化处理，得到运动目标的掩码图像；
[0016]S22，基于光流方向直方图，去除运动目标的掩码图像中的光流散点；
[0017]S23，计算像素值为255的连通域，并统计每个连通域的面积大小，删除面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像。
[0018]优选地，在上述S21步骤中，所述对光流图像进行二值化处理，得到运动目标的掩码图像的具体过程为：
[0019]S211，预设光流值阈值T
v
；
[0020]S212，判断光流图像在坐标(x,y)处的光流值V(x,y)是否小于光流值阈值T
v
；如果V(x,y)小于T
v
，则将光流值掩码图像在坐标(x,y)处的值M
o
(x,y)置为0；否则，将光流值掩码图像在坐标(x,y)处的值M
o
(x,y)置为255。
[0021]优选地，在上述S22步骤中，所述基于光流方向直方图，去除运动目标的掩码图像中的光流散点的具体过程为：
[0022]S221，预设光流方向直方图阈值T；
[0023]S222，根据光流方向直方图判断光流值掩码图像中各光流方向的光流点数是否小于光流方向直方图阈值T；如果某光流方向的光流点数小于光流方向直方图阈值T，则移除该光流方向的光流点信息。
[0024]优选地，在上述S3步骤中，所述根据光流图像中的光流信息，更新运动区域掩码图像已跟踪目标的跟踪点信息的具体过程为：
[0025]S31，基于目标的所有跟踪点信息和当前帧图像的光流信息，计算得到目标运动方向直方图和目标光流方向直方图；
[0026]S32，根据目标运动方向直方图和目标光流方向直方图，统计各跟踪点的光流方向得到光流主方向，统计各跟踪点的整体运动方向得到目标主运动方向；
[0027]S33，将光流方向与光流主方向不一致的跟踪点或者运动方向与目标主运动方向不一致的跟踪点均置为低置信度跟踪点，如果一个跟踪点连续N帧均为低置信度跟踪点，则移除该跟踪点。
[0028]优选地，在上述S4步骤中，所述根据更新后的已跟踪目标的跟踪点信息，计算已跟踪目标新的连通域，得到目标新的掩码图像区域的具体过程为：
[0029]S41，基于有效目标的掩码图像中去除低置信度跟踪点目标后的有效跟踪点信息，生成目标跟踪区域掩码图像M
t
；
[0030]S42，基于目标光流方向，计算目标跟踪区域掩码图像M
t
中与目标光流主方向O
f
一致的区域掩码图像M
a
，并使区域掩码图像M
a
与运动区域掩码图像M
o1
取交集得到目标可能区域掩码图像M
p
；
[0031][0032]M
p
＝M
a
∩M
o1
[0033]式中，t表示用户预设的方向阈值，F(x,y)表示光流在坐标(x,y)处的方向；
[0034]S43，以目标跟踪区域掩码图像M
t
上的一点为种子点，在目标可能区域掩码图像M
p
上找连通域，得到目标新的掩码图像区域M
n
。
[0035]优选地，在上述S5步骤中，所述在目标新的掩码图像区域中增删跟踪点信息的具体过程为：
[0036]S51，遍历目标的所有跟踪点，假设跟踪点坐标为(x
t
,y
t
)，如果M
n
(x
t
,y
t
)为0，则将该点标记为隐藏的跟踪点；如果该跟踪点连续N帧均为隐藏的跟踪点，则删除该跟踪点；
[0037]S52，将目标跟踪区域掩码图像M
t<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，其特征在于，本方法包括以下步骤：S1，获取第K帧图像和第K
‑
i帧图像，并根据获取的图像计算第K帧图像的光流图像；其中，i的取值范围为1～4，光流图像中包括光流值大小和光流方向；S2，根据光流图像得到光流值掩码图像，并去除光流值掩码图像中的光流散点和面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像；S3，根据光流图像中的光流信息，更新运动区域掩码图像已跟踪目标的跟踪点信息；S4，根据更新后的已跟踪目标的跟踪点信息，计算已跟踪目标新的连通域，得到目标新的掩码图像区域；S5，在目标新的掩码图像区域中增删跟踪点信息；S6，完成所有已跟踪目标的跟踪信息更新，所有目标的掩码图像取并集得到已跟踪区域掩码图像，已跟踪区域掩码图像取反与运动目标区域掩码图像取交集，得到未跟踪区域掩码图像；S7，在未跟踪区域掩码图像中增加新的待跟踪目标并进行跟踪；S8，输出已跟踪目标信息和新目标信息。2.根据权利要求1所述的基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，其特征在于，在上述S2步骤中，所述根据光流图像得到光流值掩码图像，并去除光流值掩码图像中的光流散点和面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像的具体过程为：S21，对光流图像进行二值化处理，得到运动目标的掩码图像；S22，基于光流方向直方图，去除运动目标的掩码图像中的光流散点；S23，计算像素值为255的连通域，并统计每个连通域的面积大小，删除面积小于预设面积阈值的连通域，得到运动区域掩码图像。3.根据权利要求2所述的基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，其特征在于，在上述S21步骤中，所述对光流图像进行二值化处理，得到运动目标的掩码图像的具体过程为：S211，预设光流值阈值T
v
；S212，判断光流图像在坐标(x，y)处的光流值V(x，y)是否小于光流值阈值T
v
；如果V(x，y)小于T
v
，则将光流值掩码图像在坐标(x，y)处的值M
o
(x，y)置为0；否则，将光流值掩码图像在坐标(x，y)处的值M
o
(x，y)置为255。4.根据权利要求2所述的基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，其特征在于，在上述S22步骤中，所述基于光流方向直方图，去除运动目标的掩码图像中的光流散点的具体过程为：S221，预设光流方向直方图阈值T；S222，根据光流方向直方图判断光流值掩码图像中各光流方向的光流点数是否小于光流方向直方图阈值T；如果某光流方向的光流点数小于光流方向直方图阈值T，则移除该光流方向的光流点信息。5.根据权利要求1所述的基于光流算法的智慧管廊运动目标检测方法，其特征在于，在上述S3步骤中，所述根据光流图像中的光流信息，更新运动区域掩码图像已跟踪目标的跟踪点信息的具体过程为：
S31，基于目标的所有跟踪点信息和当前帧图像的光流信息，计算得到目标运动方向直方图和目标光流方向直方图；S32，根据目标运动方向直方图和目标光流方向直方图，统计各跟踪点的光流方向得到光流主方向，统计各跟踪点的整体运动方向得到目标主运动方向；S33，将光流方向与光流主方向不一致的跟踪点或者运动方向与目标主运动方向不一致的跟踪点均置为低置信度跟踪点，如果一个跟踪点连续N帧均为低置信度跟...

【专利技术属性】
技术研发人员：任刚，
申请(专利权)人：炜呈智能电力科技杭州有限公司，
类型：发明
国别省市：