【技术视界】第19期:视侦检索技术(二)——目标检测
本期,数据恢复四川省重点实验室科研人员将介绍视频检索技术重要步骤——目标检测。目标检测有很多具体方法,其中最主流的是背景建模法,具有计算量小、内存占用少、实时性和鲁棒性较高等优点。通过对具体的背景建模方法进行举例介绍,我们将了解目标检测具体过程。
近年来,在安防行业数字化进程中,DVR、DVS得到了长足发展。特别随着平安城市项目的推进,各个城市大街小巷已经布满了摄像头。存储技术的不断更新,存储了海量视频信息,如何在海量视频中快速提取有价值信息或线索,成为案件侦查或电子取证关键。
一、好的目标检测算法能大幅提升视频检索效率
目标检测是视频检索的重要步骤,简单的说就是把视频中运动变化区域抠出来,以便进行下一步处理。而其它无变化,或微小变化的无意义区域,则不需理会,这对提升视频检索效率有很大帮助。
★ 通过目标检测,可以排除无意义时间段,比如监控视频中很多静止的无运动对象画面;
★ 检测出运动对象区域,才好进行下一步跟踪操作。运动对象在相邻下一帧中可能位置、形状都不一样,检测出来的区域,可以让我们优先判断选择(判断方法请期待下一期《目标跟踪》),而不用满屏幕去匹配查找;
★ 检测出的对象,可以进行模式识别,让计算机自动标注出该区域内对象的类型,比如行人、车辆等(如图1);
★ 检测出的对象还可以进行颜色分析、图像匹配等等。
经过多年研究,进行目标检测,主要采取以下几类算法:背景建模法(也叫背景差方法)、帧差法、光流法、运动竞争、运动模板、时间熵等等。
其中,帧差法需要动态设定时间间隔进行差分,对于慢速运动物体,必须选择较大时间差,否则易产生空洞,影响检测结果。光流法抗噪性能差,如果没有特别的硬件装置,其处理速度相当慢,根本达不到视频检索的要求。目前,目标检测使用最多的是背景建模法,下面将对其进行详细介绍。
二、背景建模是进行目标检测主要方法
在视频中,背景物体是指静止或是移动非常缓慢的物体,而前景物体就是对应移动的物体。背景建模就是我们可以把物体检测看成一个分类问题,也就是来确定一个像素点是否属于背景点,根据不同的分类方法,再加上模型的更新策略,就能得到不同算法。
背景建模在实际应用中对算法的要求是:必须适应环境变化(比如光照变化);能适应相机抖动造成的画面抖动;能正确检测出图像中密集出现的物体(如树叶树技);能正确检测出背景物体的改变;还有最重要的一点就是速度越快越好。
背景建模具体的分类方法也有很多,比如单高斯模型、混合高斯模型、码本、还有SOBS、Color、VIBE、SACON、PDF等等。背景建模算法效率通常都比较高,但是每种方法都有一些小缺陷,具体应用那种算法需要根据使用环境来决定。
作为一种典型的背景建模方法,VIBE(Visual background extractor)视觉背景提取算法由Olivier Bamich等人于2009年提出,是一种像素级的背景建模、前景检测算法。该算法主要不同之处在于背景模型的更新策略,通过随机选择需要替换的像素样本,随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化模型时,随机更新策略,在一定程度上可以模拟像素变化的不确定性。
VIBE视觉背景提取算法具有计算量小、内存占用少、实时性和鲁棒性较高等优点,可以通过改进,解决光照突变和突发运动,是一种非常好的视频检测方法。
三、数据预处理
在进行目标检测过程中,通常会进行数预处理。所谓的数据预处理,是指为了减小运算或处理方便,在处理帧数据时,常使用灰度图像来进行,即先将RGB格式的图像帧转成灰度图像。数据预处理后,通常色彩的部分损失对检测结果造成影响不大,但是需要注意某些颜色在彩色模式下与背景的对比明显,而转灰度后反而不明显的情况(如图2)。
【图2:RGB模式转灰度后红色的灰度值为75%左右,而路面的灰色值在71%左右,变化过低容易造成检测困难】
通常多次实验发现RGB中的绿色通道下变化适中,比RGB直接转换的灰度更适合用于检测,且计算量更小(如图3)。
小结:学术界提出新的好算法,是需要时间和灵感的。而在实际生产中,对算法进行CPU多核并行方面的优化,以及使用GPU进行加速,可以在增加硬件的情况下,较好地提高软件处理能力,是一种非常可靠的方法。
编后语:随着监控视频越来越多,传统的“人海战术”视频检索方法已不能满足实际工作需求,进行目标检测显得十分必要。四川省重点实验室科研人员介绍的背景建模法,可以对视频中运动变化区域进行快速抓取,大大提升视频检索效率。目前,此方法已经成功应用在效率源VICP视频侦查应用平台、VIP视频侦查单兵系统等产品中,在数据恢复、视频侦查、电子取证、司法鉴定过程中发挥了重要作用。
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