【摘要】 本发明公开了一种监控视频中的前景检测的方法，按照以下步骤实施：建立背景模型：利用视频的最近数帧图像，建立一个背景模型，以捕捉背景的快速变化；进行背景差分：在背景模型建立好以后，开始进即进行背景差分，然后利用公式抑制和消除阴影；进行后期处理：去除背景差分中存在很多误检；进行背景更新：使用选择性的方式进行背景更新；最后进行算法效率优化：在算法的初始化阶段，首先计算得到索引值的查找表，以简化背景模型的公式。本发明的有益效果是：首次使用概率核函数估计应对复杂场景进行前景检测，使用高效查找表的方法解决运算量高的问题，使本方法能适应复杂快速的背景变化，也能有效实时地检测前景。。 【专利类型】发明申请 【申请人】北京邮电大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】214000 江苏省无锡市新区菱湖大道97号大学科技园 【申请人地区】中国 【申请人城市】无锡市 【申请人区县】滨湖区 【申请号】CN201010600872.3 【申请日】2010-12-23 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102025981A 【公开公告日】2011-04-20 【公开公告年份】2011 【授权公告号】CN102025981B 【授权公告日】2013-12-04 【授权公告年份】2013.0 【发明人】明安龙; 马华东; 吴晶 【主权项内容】一种监控视频中的前景检测的方法，采用背景差分算法建立背景模型，其特征在于，所述背景模型的建立是基于概率核密度估计的背景差分算法，具体按照以下步骤实施，步骤1 :  建立一个背景模型：利用视频的最近数帧图像，假设各个通道间相互独立，抽象出一个背景模型；步骤2 : 进行背景差分：利用步骤1背景模型进行前景检测，将当前图像与背景图像进行差分，然后再通过公式的运算进一步抑制和消除阴影； 步骤3：进行后期处理：对前面的前景检测，通过概率的估算比较去除前景检测中存在大部分误检，得到更加精确地前景；步骤4 : 进行背景更新：根据适应场景的变化，使用选择性的方式，根据前面的前景检测结果，更新最新场景变化到背景模型中去；步骤5 : 进行算法效率优化：在所述算法的初始化阶段，首先计算得到一个以高斯函数的值为索引值的查找表，简化步骤1所建立的背景模型，只剩下简单的乘法和加法运算。 【当前权利人】北京邮电大学 【当前专利权人地址】江苏省无锡市新区菱湖大道97号大学科技园 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000400009952C 【被引证次数】TRUE 【家族被引证次数】TRUE

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