基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法.PDF

福建农林大学学报(自然科学版) 第４５卷 第 １期 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｆｕｊｉａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ (Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ) ２０１６年１月 基于马尔可夫随机场的运动物体检测方法 １ １ １ ２ １ 魏丽芳 ꎬ林甲祥 ꎬ杨长才 ꎬ董　 恒 ꎬ周术诚 (１.福建农林大学计算机与信息学院ꎬ福建福州３５０００２ꎻ２.福州大学 物理与信息工程学院ꎬ福建福州３５０００２) 摘要:智能监控的实现是避免和防范变电站内各种潜在危险的一种有效途径.为了更准确判定变电站工作人员的运动状 态ꎬ提出一种基于高斯混合模型结合马尔可夫随机场的运动物体检测方法.在图像的ＨＳＶ颜色空间通过混合高斯背景建模 实现对运动物体的初步检测ꎬ采用区域性马尔可夫随机场与运动物体模板匹配实现运动物体的精确检测ꎬ并根据模板去除 存在的阴影.结果表明ꎬ该方法可在变电站不同背景条件下有效检测出运动物体ꎬ为运动物体的行为分析及运动场景拼接奠 定了良好的基础. 关键词:视频图像ꎻ高斯混合模型ꎻ运动检测ꎻ马尔可夫随机场 中图分类号:ＴＰ３９１.９ 文献标识码:Ａ 文章编号:１６７１￣５４７０(２０１６)０１￣０１１６￣０５ ＤＯＩ:１０.１３３２３/ ｊ.ｃｎｋｉ.ｊ.ｆａｆｕ(ｎａｔ.ｓｃｉ.).２０１６.０１.０２０ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｒｋｏｖ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄ ｆｏｒ ｍｏｖｉｎｇ ｏｂｊｅｃｔ １ １ １ ２ １ ＷＥＩ Ｌｉｆａｎｇ ꎬＬＩＮＪｉａｘｉａｎｇ ꎬＹＡＮＧ Ｃｈａｎｇｃａｉ ꎬＤＯＮＧ Ｈｅｎｇ ꎬＺＨＯＵ Ｓｈｕｃｈｅｎｇ ((１.Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＳｃｉｅｎｃｅｓꎬＦｕｊｉａｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒｅ ａｎｄ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕꎬＦｕｊｉａｎ ３５０００２ꎬＣｈｉｎａꎻ ２.Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｐｈｙｓｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＦｕｚｈｏｕ ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙꎬＦｕｚｈｏｕꎬＦｕｊｉａｎ ３５０００２ꎬＣｈｉｎａ) Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｍａｒｔｓｕｒｖｅｉｌｌａｎｃｅｉｓａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｗａｙｔｏａｖｏｉｄｐｏｔｅｎｔｉａｌｈａｚａｒｄｗｉｔｈｉｎｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ.Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｍｏｒｅａｃｃｕ￣ ｒａｔｅｌｙ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｔｈｅ ｓｔａｔｅｏｆ ｓｕｂｓｔａｔｉｏｎ ｓｔａｆｆꎬｗｈｉｃｈｗａｓａｍｏｔｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｉｎｔｈｉｓｃａｓｅꎬａｎｏｖｅｌ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｂａｓｅｄｏｎ Ｇａｕｓｓｍｉｘ￣ ｔｕｒｅｍｏｄｅｌ ａｎｄ Ｍａｒｋｏｖ ｒａｎｄｏｍｆｉｅｌｄｍｏｔｉｏｎｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ. Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ａｌｌꎬｔｈｅｈｕｅꎬｓａｔｕｒａｔｉｏｎꎬｖａｌｕｅ (ＨＳＶ) ｃｏｌｏｒ ｓｐａｃｅｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｅｒｅ ｐｒｅｌｉｍｉｎａｒｉｌｙ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ ｂｙ Ｇａｕｓｓ ｍｉｘｔｕｒｅ ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ ｍｏｄｅｌｉｎｇ. Ｔｈｅｎ ａ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ａｐｐｒｏａｃｈ ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍａｒｋｏｖ ｒａｎｄｏｍ ｆｉｅｌｄ ｍｏｔｉｏｎ ｗａｓａｐｐｌｉｅｄｔｏｒｅ￣ｅｘｔｒａｃｔ ｔｈｅ ＨＳＶ ｉｍａｇｅꎬｗｈｉｃｈｗａｓｆｏｌｌｏｗｅｄｂｙ ｓｈａｄｏｗ ｅｌｉｍｉｎａｔｉｏｎｒｅｆｅｒｒｉｎｇｔｏｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｍｏｔｉｏｎｔｅｍｐｌａｔｅｓ. Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓｃｏｍｆｉｒｍｅｄｔｈａｔｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｍｅｔｈｏｄｗａｓｃａｐａｂ