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申请/专利权人：通号通信信息集团有限公司

摘要：本发明属于视频图像处理领域，涉及一种排除飞虫干扰的遗留物检测方法，包括以下步骤：S1从视频图像中获取物体的边缘；S2从视频图像中检测出移动物体，并判断其是否为飞虫，若否则直接进入下一步，若是则在步骤S1获取的物体的边缘中剔除移动物体的边缘后，进入下一步；S3对经过步骤S2处理的物体的边缘进行分类，并根据分类结果确定疑似遗留物的目标框；S4计算疑似遗留物的目标框中物体的得分，若得分大于阈值，则确认目标框中物体为遗留物，若得分小于阈值，则目标框中物体不是遗留物。其在有效提高了检测精度的同时也能够保证其实时性以及对于复杂场景的适应性，能够有效节省人力、物力以及时间成本。

主权项：1.一种排除飞虫干扰的遗留物检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1从视频图像中获取物体的边缘；所述步骤S1中从视频图像中获取物体的边缘的方法为：S1.1计算视频图像在水平方向和垂直方向的梯度值，计算背景图像在水平方向和垂直方向的梯度值；S1.2计算水平方向上视频图像和背景图像的梯度差，计算垂直方向上视频图像和背景图像的梯度差；S1.3根据水平方向和垂直方向的梯度差获得二值化的前景边缘掩膜；S1.4根据所述前景边缘掩膜和每个边缘像素的时间累计得到稳定的边缘掩膜；S2从所述视频图像中追踪移动目标，并判断其是否为飞虫，若否则直接进入下一步，若是则在步骤S1获取的物体的边缘中剔除移动物体的边缘后，进入下一步；所述步骤S2中从所述视频图像中追踪移动目标的方法为：S2.1计算视频图像中移动目标的特征信息；S2.2采用所述特征信息对卡尔曼滤波器进行初始化；S2.3采用所述卡尔曼滤波器对下一帧中对应的目标区域进行预测，当下一帧到来时，将所述目标区域内的图像与预测结果进行匹配；S2.4如果匹配成功，则更新卡尔曼滤波器；所述匹配的方法为匈牙利匹配算法，其通过最小化卡尔曼滤波得到的预测结果的质心与下一帧中实际检测到的图像的质心之间的欧氏距离之和将预测结果和检测到的图像进行匹配；所述步骤S2中判断其是否为飞虫的方法为：判断所述物体在相邻帧的质心移动距离是否大于其目标框的较短边缘的12，且移动方向为向上；或者，在相邻十帧内运动方向是否有大于等于三次的变换，若是则为飞虫，若否则判断不是飞虫；S3对经过步骤S2处理的物体的边缘进行分类，并根据分类结果确定疑似遗留物的目标框；S4计算所述疑似遗留物的目标框中物体的得分，若所述得分大于阈值，则确认所述目标框中物体为遗留物，若所述得分小于阈值，则所述目标框中物体不是遗留物。

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