杨 恒，王 超，姜文涛，刘培桢，孙小炜，纪 明

(西安应用光学研究所，陕西 西安 710065)



基于随机背景建模的目标检测算法

杨 恒，王 超，姜文涛，刘培桢，孙小炜，纪 明

(西安应用光学研究所，陕西 西安 710065)

运动目标检测是智能视频监控系统中的重要步骤和前提。提出了一种基于随机背景建模的非参数化建模算法，对场景中运动目标进行快速提取跟踪。在初始化阶段，从当前像素的邻域中随机抽取样本值作为背景模型；在模型更新阶段，引入了随机更新策略和背景传播机制，能够较好地抑制环境噪声；在后处理阶段，给出了一种基于积分图的前景滤波优化方法，进一步滤除噪声和填充前景空洞。实验结果表明，在复杂场景条件下，算法的目标检测性能明显优于其他几种同类算法，能够较好地抑制噪声干扰，具有较高的检测正确率。对于360×288像素的测试视频，算法的计算速度高达120 f/s，完全可以满足实时应用。

随机背景建模；目标检测；智能监控；积分图

引言

智能视频监控已经成为国内外研究的热点，并逐步在军事和国民生产中发挥越来越重要的作用。在智能监控系统中，视觉目标检测是一个重要的环节，是后续目标跟踪、目标识别、行为分析、场景解释的基础。目标检测的任务就是分割和提取出场景中的运动目标。国内外学者近年来提出了大量目标检测方法，综合起来大致可以分为4类[1]：1) 基于帧差法的目标检测；2) 基于背景建模法的目标检测；3) 基于特征点的目标检测；……