CN111524158A - 水利工程复杂场景下的前景目标检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种水利工程复杂场景下的前景目标检测方法,S1,划定监测区域与图像降噪预处理;S2,图像背景建模与图形学运算处理;S3,采用累计的前景图像。本发明优点体现在以下方面:1、相较于传统人工巡查与单纯的视频监控,该方法能够有效的利用大量的监控设备与监控视频图像,降低了人工成本,提高了整体水利工程现场安全防护自动化水平。2、通过采用累计的前景图像,从一定程度上减少了环境噪声对前景目标检测结果的影响,减少了误报,提高了检测效率。
Description
技术领域
本发明涉及水利工程检测方法,尤其是涉及水利工程复杂场景下的前景目标检测方法。
背景技术
传统对水利工程现场的督查主要以人工为主,由于现场情况多变,使得巡查人工成本投入较大,且人工巡查费时费力容易出现疏漏,不能有效的对险情演变信息进行监控,工程安全预警工作存在严重的滞后与隐患。目前,部分地区采用了视频监控设备实现对水利工程实时监控和远程控制,以此来降低人工巡查成本,但没有对视频监控数据进行定量分析,只是进行简单的人工视频监控,这不仅浪费了视频数据资源,同样存在不能有效的对险情演变信息进行监控。
在数字图像领域的概念中,图像可以分为背景区域和前景区域(运动区域),前景区域中可能包含大量的有用信息,比如山体崩塌、大堤垮坝、人员入侵等。因此,如何利用计算机视觉技术与数字图像处理技术,通过对水利工程现场视频的实时分析,检测当前被监测区域内物体运动状态,以判断当前被监测区域是否存在异常情况,是本领域技术人员研究的课题,但目前未见诸有关报道。
发明内容
本发明目的在于提供一种水利工程复杂场景下的前景目标检测方法。
为实现上述目的,本发明采取下述技术方案:
本发明所述水利工程复杂场景下的前景目标检测方法,包括下述步骤:
S1,划定监测区域与图像降噪预处理:
S11,获取所述划定监测区域的视频流第一帧图像,在所述第一帧图像上以鼠标点击的方式划定多边形区域,以所述多边形区域的外接矩形区域为监测区域;
S12,为了降低图像传输中噪声的干扰,采用高斯滤波对视频流进行降噪处理,高斯滤波核元素采用3×3矩形,方差σ=0.1,均值μ=0;
S2,图像背景建模与图形学运算处理:
S21,图像背景建模:采用混合高斯模型进行背景建模,混合高斯模型检测的基本原理是:首先定义K个单高斯模型,在检测过程中,将待测像素依次带入K个单高斯分布中,若其中有一个满足高斯分布,认定该像素为背景像素;反之,认定为前景像素;
上式中,为多个单高斯分布的加权组合,K为高斯模型的数量,为在t时刻第k个高斯模型的权值;为在t时刻第K个高斯分布的概率密度函数,为t时刻第k个高斯分布概率密度函数的均值与方差;将建立好的背景模型应用于后续视频流图像,对比计算得到前景二值图像,图像中像素值为255的视为前景像素,像素值为0的视为背景像素;
S22,图形学运算处理:在实际应用环境中,混合高斯背景模型的前景区域往往不是完整连续的,经常会呈“碎片”形式出现,本发明采用闭运算对所述前景二值图像进行图形学运算处理,具体方法为:先对图像进行膨胀运算,膨胀算子为矩形3×3,然后再进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3;在进行过图形学运算处理后,得到完整的前景区域;
S3,采用累计的前景图像:
S31,由于水利工程现场环境中的噪声具有随机性,即每次噪声出现位置都是随机且离散的,而真实的所述前景区域位置相对集中且连续;根据这种特点,采用将前景图像进行累加处理:将每帧的所述前景二值图像前景像素的值设为1,以30帧为一个处理周期,将一个所述处理周期内的处理后的前景二值图像相加,对相加后的前景二值图像进行阈值化计算,大于所述阈值t的像素设为255,否则设为0,得到累加前景二值图像;
S32,闭运算去噪:对所述累加前景二值图像进行闭运算去噪处理,去除零星的图像噪点,处理方式为先进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3,然后再进行膨胀运算,膨胀算子为3×3,得到最终的前景检测结果图像。
S21中的K值设定为15,S31中的阈值t设定为3。
本发明优点体现在以下方面:
1、相较于传统人工巡查与单纯的视频监控,该技术能够有效的利用大量的监控设备视频资源,提高了整体水利工程现场安全防护自动化水平。
2、采用混合高斯背景建模,设备算力要求低,兼备一定的抗噪能力,具有较好的实时性与实用性。
3、通过使用累计的前景图像,从一定程度上减少了环境噪声对前景目标检测结果的影响,减少了误报,提高了模型前景检测效率。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例作详细说明,本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施,给出了详细的实施方式和具体的操作过程,但本发明的保护范围不限于下述实施例。
如图1所示,本发明所述水利工程复杂场景下的前景目标检测方法,包括下述步骤:
S1,划定监测区域与图像降噪预处理:
S11,获取所述划定监测区域的视频流第一帧图像,在所述第一帧图像上以鼠标点击的方式划定多边形区域,以所述多边形区域的外接矩形区域为监测区域;
S12,为了降低图像传输中噪声的干扰,采用高斯滤波对视频流进行降噪处理,高斯滤波核元素采用3×3矩形,方差σ=0.1,均值μ=0;
S2,图像背景建模与图形学运算处理:
S21,图像背景建模:采用混合高斯模型进行背景建模,混合高斯模型检测的基本原理是:首先定义K个单高斯模型,在检测过程中,将待测像素依次带入K个单高斯分布中,若其中有一个满足高斯分布,认定该像素为背景像素;反之,认定为前景像素;
上式中,为多个单高斯分布的加权组合,K为高斯模型的数量,K值设定为15,为在t时刻第k个高斯模型的权值;为在t时刻第K个高斯分布的概率密度函数,为t时刻第k个高斯分布概率密度函数的均值与方差;将建立好的背景模型应用于后续视频流图像,对比计算得到前景二值图像,图像中像素值为255的视为前景像素,像素值为0的视为背景像素;
S22,图形学运算处理:在实际应用环境中,混合高斯背景模型的前景区域往往不是完整连续的,经常会呈“碎片”形式出现,这里采用闭运算对所述前景二值图像进行图形学运算处理,具体方法为:先对图像进行膨胀运算,膨胀算子为矩形3×3,然后再进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3;在进行过图形学运算处理后,得到完整的前景区域;
S3,采用累计的前景图像:
S31,由于水利工程现场环境中的噪声具有随机性,即每次噪声出现位置都是随机且离散的,而真实的所述前景区域位置相对集中且连续;根据这种特点,采用将前景图像进行累加处理:将每帧的所述前景二值图像前景像素的值设为1,以30帧为一个处理周期,将一个所述处理周期内的处理后的前景二值图像相加,对相加后的前景二值图像进行阈值化计算,阈值t设定为3,大于所述阈值t的像素设为255,否则设为0,得到累加前景二值图像;
S32,闭运算去噪:对所述累加前景二值图像进行闭运算去噪处理,去除零星的图像噪点,处理方式为先进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3,然后再进行膨胀运算,膨胀算子为3×3,得到最终的前景检测结果图像。
Claims (2)
1.一种水利工程复杂场景下的前景目标检测方法,其特征在于:包括下述步骤:
S1,划定监测区域与图像降噪预处理:
S11,获取所述划定监测区域的视频流第一帧图像,在所述第一帧图像上以鼠标点击的方式划定多边形区域,以所述多边形区域的外接矩形区域为监测区域;
S12,为了降低图像传输中噪声的干扰,采用高斯滤波对所述视频流进行降噪处理,高斯滤波核元素采用3×3矩形,方差σ=0.1,均值μ=0;
S2,图像背景建模与图形学运算处理:
S21,图像背景建模:采用混合高斯模型进行背景建模,混合高斯模型检测的基本原理是:首先定义K个单高斯模型,在检测过程中,将待测像素依次带入K个单高斯分布中,若其中有一个满足高斯分布,认定该像素为背景像素;反之,认定为前景像素;
上式中,为多个单高斯分布的加权组合,K为高斯模型的数量,为在t时刻第k个高斯模型的权值;为在t时刻第K个高斯分布的概率密度函数,为t时刻第k个高斯分布概率密度函数的均值与方差;将建立好的背景模型应用于后续视频流图像,对比计算得到前景二值图像,图像中像素值为255的视为前景像素,像素值为0的视为背景像素;
S22,图形学运算处理:采用闭运算对所述前景二值图像进行图形学运算处理,具体方法为:先对图像进行膨胀运算,膨胀算子为矩形3×3,然后再进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3;在进行过图形学运算处理后,得到完整的前景区域;
S3,采用累计的前景图像:
S31,采用将前景图像进行累加处理:将每帧的所述前景二值图像前景像素的值设为1,以30帧为一个处理周期,将一个所述处理周期内的处理后的前景二值图像相加,对相加后的前景二值图像进行阈值化计算,大于所述阈值t的像素设为255,否则设为0,得到累加前景二值图像;
S32,闭运算去噪:对所述累加前景二值图像进行闭运算去噪处理,去除零星的图像噪点,处理方式为先进行腐蚀运算,腐蚀算子为矩形3×3,然后再进行膨胀运算,膨胀算子为3×3,得到最终的前景检测结果图像。
2.根据权利要求1所述水利工程复杂场景下的前景目标检测方法,其特征在于:S21中的K值设定为15,S31中的阈值t设定为3。
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