联合二分思想和时空管道的监控视频运动分割_张云佐.pdf
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1、 :联合二分思想和时空管道的监控视频运动分割张云佐,郭凯娜(石家庄铁道大学 信息科学与技术学院,河北 石家庄 )摘要:监控视频运动分割是视频浓 缩、行 为 识 别 等 视 频 智 能 处 理 的 基 础 和 前 提,是 计 算 机 视 觉 领域的研究热点。现存运动分割方 法 大 多 步 骤 繁 琐、计 算 量 大,难 以 应 用 于 计 算 能 力 有 限 的 领 域。为此,提出了一种联合二分思想 和 时 空 管 道 的 监 控 视 频 运 动 分 割 方 法。该 方 法 首 先 使 用 嵌 套 椭圆时空管道模型计算初始累计时空流 量 来 判 断 目 标 轨 迹 完 整 性(,);然后结合二分
2、思想动态地调节椭圆采样线,自适应 地 捕 捉 采 样 区 域 的 运 动 目 标;最 后 提 取采样线上的全部像素点形成自 适 应 时 空 管 道 进 行 运 动 分 割。实 验 结 果 表 明,所 提 方 法 在 保 证 精度的 同 时 计 算 速 度 明 显 优 于 对 比 方 法,且 所 提 方 法 鲁 棒 性 强,对 运 动 情 况 多 变 的 监 控 场 景 同 样适用。关键词:目标轨迹完整性();二分法;自适应时空管道;运动分割;时空流量中图分类号:文献标识码:文章编号:(),(,):,(),:();引言随着智能媒体的发展,视频监控系统在日 常生活和安保安防中都得到了广泛的应用,与
3、此同时也产生了大量的监控视频数据,为人们的快速浏览和检索带来了困难,。运动分割技术可以光 电 子 激 光第 卷 第期 年月 :收稿日期:修订日期:基金项目:国家自然科学基金(,)、中央引导地方科技发展资金项目()、河北省自然科学基金(,)和河北省高等学校科学技术研究项目(,)资助项目从海量的、存在大量静止片段的监控 视 频 中提 取出运动片段,是实现冗长视频快速获 取 信 息的 有效手段,。无监督的运动分割方法大多以目标的外 观、运动特征等底层视觉信息为依据检测运动目 标,再提取存 在 运 动 目 标 的 帧 形 成 运 动 片 段。文 献 通过计算历史运动图像的能量反映视频中运动目标的时空信
4、息,实现运动分割;文献 使用混合滤波器改进 了 边 缘算 子,并 结 合高 斯混合模型检测运动目标;文献 改进了传统光流法,通过额外计算光流场个边界的平均运动 向量来提高运动分割的精度;文献 提出了基于自适应混合高斯的改进三帧差分算法,通 过 基于 边缘提取的三帧差分改进算法对视频图像的目标轮廓进行提取,保证目标信息 的完 整。使 用 上述 方法进行运动分割需要逐帧逐像素处理数据,计算量极大,耗费时间长。随着人工智能的兴起,深度学习方法被广 泛应用于目标检测和运动分割领域,。文献 提出了一个对象引导的外部存储网络,存 储效 率由对象引导的硬注意力处理,以选择性地存储 有价值的特征;文献 提出了
5、一个集成检测、时间传播和跨尺度细化的统一框架,以便 寻 求 平衡 性能和成本的策略;文献 提出了一套从零开始学习的目标检测器设计原则,其关键是深度监督,由骨干网络和预测层中的分层密集连接实现,在从头开 始 学 习 的 检 测 器 中 起 着 关 键 作 用;文 献 提 出 了 一 种 基 于 空 间通 道 注 意 力 机 制 的 ()目标检测算法来增强高层特征图语义信息,提高了目标的检 测精度。基于深度学习的方 法已 被 证明是有效 的,但仍存在许多缺陷,一方面,基于深度学习的方法需要大量的数据预先训练模型,在数 据 量 有限 的应用场景下,无法实现对数据规律的无偏差估计;另一方面,基于深度学
6、习的模型计算复杂度高,在计算能力有限的领域难以应用。针对现存方法计算量大、计算复杂度高的 问题,文献 提出了一种嵌套椭圆时空管道方法进行运动分割,该方法只处理采样线 上 的 像素 而无需处理视频空间域的全量数据,减小了计算量。但在真实的监控视频场景中,目标的运动方式 具有不确定性和随机性,嵌套椭圆时空 管 道 方法 需要人工确定采样线的数量和位置,虽然在一些 视频上取得了较为理想的效果,但对运动情况多 变的监控视频无法兼顾运算速度和精确度,鲁棒 性差。为此,本文提出一种联合 时空管 道 和 二分 思想的监控视频运动分割方法,该方法定义了用 于判断监控视频中目标运动情况的目标轨迹完整性(,),动
7、态地调节采样线来构建自适应时空管道,最后根据累计时空流量进行运动分割。嵌套椭圆时空管道模型时空管道是通过对视频序列采样并提取采样线上的像素点形成的,是一种结合空间维度与时间维度 的 视 频 分 析 方 法。嵌 套 椭 圆 时 空 管 道根据不同宽高比的视频序列,由内切的椭圆采样线递进采样产生。在如图所示监控视频中,利用条椭圆采样线将视频分割为个采样区域并在每一帧的相同位置上采样,提取采样线上的像素并按照时间顺序排列。一条采样线上的像素产生一个时空管道,递进椭圆采样即形成了嵌套椭圆时空管道。图嵌套椭圆时空管道的形成 该模型提取每个时空管道上的像素以便进行运动分析,为了计算每条采样线上的像素点坐标
8、,首先假设某一采样线的周长为,定义图中为:,(,),()式中,是的对应弧长,根据式()()计算采样线上的像素点坐标(,):或 时:,()时,()时,()时,光 电 子 激 光 年第 卷,()式中,、分别表示椭圆采样线长轴和短轴的长度。将提取出的像素自顶向下排列形成长度为的列向量,将每一帧提取的列向量依次排列生成时空平面图:(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,),()式中,(,)表示视频序列第帧上第行第列的像素。为了分析监控视频中目标的运动方向,对时空平面图进行混合高斯建模提取运动前景,通过次采样线 确定目标在采样区域的进入和退出。将进入采样区域的运动目标像素值赋为、退出采样区域
9、的 运 动 目 标 像 素 值 赋 为计 算 累 计 时 空 流量。将视频帧中采样线上的像素值求和可以得到视频帧的瞬时时空流量,累加第帧到第帧的瞬时时空流量即为第帧的累计时空流量(),其计算式为:(),()式中,表示像素点(,)对应的像素值,表示输 入 视频 的 第帧,为 采 样 线 的 周 长。不 同 于传统的对监控视频逐帧逐像素分析的前景提取方法,嵌套椭圆时空管道模型通过提取采样像素的方式只分析视频帧的小部分像素,大大减少了计算量。结合二分思想的自适应时空管道本文提出了一种联合时空管道和二分思想的监控视频运动分割方法,该方法的整体流程图如图所示,主要包括个部分:)判断输入视频的 ;)二分法
10、动态调节采样线;)生成自适应时空管道分割运动片段。以下将对其具体过程进行阐述。在监控视频中,运动目标可能只跨越采样线一次,如图所示,目标由采样区域右侧边界进入,沿图中虚线运动至采样区域中的门内并退出采样区域,此时嵌套椭圆时空管道模型的内侧采样线只能捕捉到目标进入采样区域,无法捕捉到目标退出采样区域,因为该模型需人工确定采样线,难以应对运动情况多变的监控场景,鲁棒性差。类似的情况还包括目标由门后进入采样区域再运动至采样区域边界并退出,本文将此类情形定义为目标的运动轨迹不完整,即不满足 。图本文所提方法流程图 图目标轨迹不完整 在现实需求中,检索监控视频中的运动目标时,针对的多为人、车、宠物等具有
11、一定体积的目标,占据监控视频中的多个像素而不是一个,因此对于大小为的视频序列,定义运动分割的容差值:,()式中,(,),为视频序列的帧率,、分别为视频帧的宽、高和视频序列的长度。设置 向量,将不满足 的视频定义为第期张云佐等:联合二分思想和时空管道的监控视频运动分割,满足 的视频定义为。计算视频的初始累计时空流量,利用判断视频的 :,(),()式中,为当前子视频段的结束帧,为初始累计时空流量,为容差值。二分思想划分采样线二分查找是一种快速检索方法,其原理是将待查找的元素与有序数列的中间元素进行比较,分析比较结果舍弃不符合条件的一半元素,再将待查找元素与保留部分的中间元素进行比较,反复循环搜索直
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