本发明专利技术公开一种猪舍监控视频中前景提取方法，先获得一个不含前景的初始背景帧和含有前景的背景帧序列，然后进行相邻对称帧差分和背景帧差分，根据相邻对称帧差分和背景帧差分进行前景运动分析，获得状态编码，以状态编码进行背景更新和前两个帧差分融合获得包含阴影在内的前景，计算局部纹理算子的背景欧式距离和ＨＳＶ颜色空间的Ｓ、Ｈ通道背景帧差，联立阴影判别条件，最后，根据像素属性值的结果提取前景帧。本发明专利技术适用于规模养猪场的猪舍监控，具有自适应性、鲁棒性和较高的前景目标分割精度，为后继工作猪视频智能分析创造有利条件。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种视频监控前景目标提取方法，尤其涉及猪舍固定摄像监控视频 猪的提取方法，具体适用于养猪场智能视频监控
，属于智能视频目标检测技 术。
技术介绍
视频监控前景目标提取是将视频帧序列中每一帧里的背景去除，检测前景目标 并分割出来的技术。前景提取方法按摄像头装置分为固定和移动两大类，按前景目标特 性分刚体和非刚体两大类。属于固定摄像的非刚体前景提 取技术。张敏博士(参见张敏.基于体态识别的动物行为自动分析研究与应用.杭 州浙江大学生物医学工程与仪器学院2005.)采用彩色图像阈值剪影获得完整的前景目 标，这种方法简单，计算代价小，属于经典背景帧差法，但这种方法要求背景是静止不 变的，且背景愈简单分割效果愈好。而现实的猪舍背景难以满足此条件，由于猪舍一般 设计成通风透光建筑，晴天光线强，猪在室内移动，会出现影子；阴天光线也会随时间 发生渐变；当投射阳光的窗户突然出现暂时性遮挡时会起室内照度突变。Xin 教授等人(Shao B ,Xin H. A real-time computer vision assessment and control of thermal comfort for group-housed pigs, Computers and Electronics in Agriculture. 2008, 62 (1)15-21.)利用实验室现场深色背景和白色猪反差大的特点，采用连续3帧的均值作为 处理帧，运用灰度阈值分割出初步的前景，再进行形态学和面积阈值处理，得到精确的 前景，此法属于图像处理分割方法获得前景目标，适用仅限于特定的实验条件。特别是 当前景运动时，连续3帧的平均值导致前景伪目标点增多。直接采用图像处理忽略了帧 序列的时域特性，不是视频帧目标检测的常用方法。一般常用的视频帧背景去除方法(参见Herrero S ,Besc6s J. Background Subtraction Techniques: Systematic Evaluation and Comparative Analysis //Proceedings of the 11th International Conference on Advanced Concepts for Intelligent Vision Systems. Springer-Verlag. 2009,5807/2009:33-42.)分为3类，即基本型，如帧差法、中值滤波；参数模型，如单高斯、混合高斯模型；非参数模型，如直方图法、核密度法。而混合高 斯模型和非参数模型计算量大，方法复杂，实时性差，因而限制了其在实际应用中的推 广。而中值滤波和单高斯模型在前景目标缓慢运动时会产生拖影；相邻帧差法计算简 单，但目标内容易产生空洞，且当猪站立不动时，会被误作背景；背景帧差法必须建立 背景更新模型，且上述3类算法都无法消除前景的影子。胡园园(参见胡园园，王让定.基于局部纹理不变性的运动阴影去除算法. 计算机应用.2008, 28 (012):3141-3143.)提出用增强的LBP算子描述局部纹理结构能很 好地区分前景目标和影子。然而，当背景图像和前景物体具有相似的纹理信息时这种方 法将会失去作用，因此，这就限制了算法的应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有的猪视频前景目标提取方法的不足，提出一种鲁棒 性好、效果好和实时性好的，能够保留精确的视频帧前景 边缘、且消除常见方法易导致前景内部空洞、拖影和阴影并存现象，并能抑制电子噪声 和地面水渍及排泄物痕迹变化对前景的影响。本专利技术采用的技术方案是在猪舍区域设置摄像系统和计算机控制系统，计算 机控制系统内部有相邻对称帧差分处理框模块、背景帧差分处理框模块、运动分析处理 框模块、前景融合模块、背景更新模块、阴影检测模块和前景提取模块。通过摄像系统获得一个不含前景的初始背景帧4a和含有前景的背景帧马序列并在计算机中保留。相 邻对称帧差分处理框模块输入背景帧乓序列中的连续3个相邻帧，将当前帧/,与前、后 帧4i、分别进行差分并将差分后的两二值化图像进行“与”运算得到相邻对称帧差 分/产。背景帧差分处理框模块输入当前帧和初始背景帧输出为二值化的背景帧 差分//，选择RGB颜色空间的B通道进行背景帧差分/f。运动分析处理框模块输入 背景帧差分/f和相邻对称帧差分进行运动状态判别，输出当前帧前景状态编码各▽，玛是当前帧A进行相邻对称帧差分运算的运动状态，为当前帧A帧进行背景帧差分运算的场景状态；当运动区域面积占总图像面积的比例小于0.04 0.12时前景运动缓慢 或静止或没有前景；当前景面积占总图像面积的比例大于0.6 0.8时背景光照发生突然变、小于0.03 0.07时场景中没有前景；前景正常运动的前景状态编码是00、前 景缓慢运动的前景状态编码S^Z是10，没有前景的前景状态编码45V是11、背景光照 突变的前景状态编码是02。前景融合模块将背景帧差分/f和相邻对称帧差分/严进 行“或”运算，经滤波、形态学操作和连通标记操作得到含有阴影的前景二值图 背景更新模块输入当前帧前景状态编码4A'、初始背景帧式h前对称帧和其前景二 值图/fb、当前帧/{和其前景二值图it,输出是背景帧马；当前景状态编码Asy是11 时重建全新背景帧马；当前景状态编码是00或10时，将当前帧/,除去前景二值图 If-u后剩余区域像素代替初始背景帧丛！相应像素，被前景二值图！L遮挡的背景区域为 初始背景帧尾i对应像素值，再补偿前景二值图it的当前帧4前景边缘像素和对应的前 帧像素值差的均值；当前景状态编码谷SV是02时，由前帧/“除去前景二值图 后剩余区域对应的当前帧像素代替初始背景帧尾对应的背景像素，初始背景帧/q中 前景二值图i/u遮挡的背景区域为初始背景帧丛工对应像素值，再补偿前景二值图 前景边缘对应的前帧41像素和对应当前帧A像素值差的均值。阴影检测模块将含有阴影的前景二值图!L对应的当前帧k像素值取及颜色模型B通道的值，采用8邻域像素构建局部纹理区域，计算局部纹理结构算子￡『且比较两个结构算子￡7值的欧氏距离，若 小于0.11，则该像素点为阴影像素点，否则为前景像素点；再将含有阴影像素点的前景二值图it对应的当前帧/f像素值在HSV颜色空间对阴影进行判别，前景阴影区域的 饱和度和对应未更新的背景区域马3。的差分小于0.22且阴影区域的色度和未更新 的背景区域马差分小于0.08，则判断为阴影像素点，否则为前景像素点。计算机通过前景提取模块将当前帧中像素值为0的区域保留为当前帧原像素值，其余像素显示为黑色背景，则将不含阴影的前景提取出来。本专利技术的有益效果是1、将相邻对称帧差分和自适应背景更新的背景帧差分融合，再通过阴影检测算法， 不仅能精确检测运动前景目标区域，也适用于运动缓慢或静止的前景目标检测。而阴影 检测算法联立纹理结构zr算子和hsv颜色空间阴影双重检测，增强对阴影的识别能力。2、在执行帧处理时，所有运算模块皆由计算性能简单的算法构成，并且，算法 执行流程采用了潜在的并发结构，易于算法移植到多处理器硬件平台上时并发执行，实 现可靠的实时视频帧图像处理。3、本专利技术适用于规模养猪场的猪舍监控，在本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种猪舍监控视频中前景提取方法，在猪舍区域设置摄像系统和计算机控制系统，计算机控制系统内部有相邻对称帧差分处理框模块、背景帧差分处理框模块、运动分析处理框模块、前景融合模块、背景更新模块、阴影检测模块和前景提取模块，其特征在于包括以下具体步骤：１）通过摄像系统获得一个不含前景的初始背景帧Ｂ↓［ｔ－１］和含有前景的背景帧Ｂ↓［ｔ］序列并在计算机中保留；２）相邻对称帧差分处理框模块输入背景帧序列中的连续３个相邻帧，将当前帧ｌ↓［ｔ］与前、后帧ｌ↓［ｔ－１］、ｌ↓［ｔ＋１］分别进行差分并将差分后的两二值化图像进行“与”运算得到相邻对称帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆｅ］；３）背景帧差分处理框模块输入当前帧ｌ↓［ｔ］和初始背景帧Ｂ↓［ｔ－１］，输出为二值化的背景帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆ］，选择ＲＧＢ颜色空间的Ｂ通道进行背景帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆ］；４）运动分析处理框模块输入背景帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆ］和相邻对称帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆｅ］进行运动状态判别，输出当前帧前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］，Ｓ↓［ｔ］是当前帧ｌ↓［ｔ］进行相邻对称帧差分运算的运动状态，Ｓ′↓［ｔ］为当前帧ｌ↓［ｔ］帧进行背景帧差分运算的场景状态；当运动区域面积占总图像面积的比例小于０．０４～０．１２时前景运动缓慢或静止或没有前景；当前景面积占总图像面积的比例大于０．６～０．８时背景光照发生突然变、小于０．０３～０．０７时场景中没有前景；前景正常运动的前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是００、前景缓慢运动的前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是１０，没有前景的前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是１１、背景光照突变的前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是０２；５）前景融合模块将背景帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆ］和相邻对称帧差分ｌ↓［ｔ］↑［ｆｅ］进行“或”运算，经滤波、形态学操作和连通标记操作得到含有阴影的前景二值图ｌ↓［ｔ，ｓ］↑［ｆ］；６）背景更新模块输入当前帧前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］、初始背景帧Ｂ↓［ｔ－１］、前对称帧ｌ↓［ｔ－１］和其前景二值图ｌ↓［ｔ－１，ｓ］↑［ｆ］、当前帧ｌ↓［ｔ］和其前景二值图ｌ↓［ｔ，ｓ］↑［ｆ］，输出是背景帧Ｂ↓［ｔ］；当前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是１１时重建全新背景帧Ｂ↓［ｔ］；当前景状态编码Ｓ↓［ｔ］Ｓ′↓［ｔ］是００或１０时，将当前帧ｌ↓［ｔ］除去前景二值图ｌ↓［ｔ－１，ｓ］↑［ｆ］后剩余区域像素代替初始背景帧...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：朱伟兴，纪滨，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：32[中国|江苏]
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