(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211394729.2 (22)申请日 2022.11.09 (71)申请人 慧视云创 （北京） 科技有限公司 地址 100024 北京市朝阳区三间房双桥路3 号九层90 33 (72)发明人 戴健　 (74)专利代理 机构 北京艾格律诗专利代理有限 公司 11924 专利代理师 王子溟 (51)Int.Cl. G06T 7/20(2017.01) G06T 7/10(2017.01) G06T 7/70(2017.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01)G06F 5/06(2006.01) (54)发明名称 一种视频流动态背景构造方法、 装置及检测 运动目标 方法 (57)摘要 本发明公开了一种视频流动态背景构造方 法、 装置及检测运动目标方法， 涉及图像处理技 术领域。 所述视频流动态背景构造方法包括： 获 取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧， 所 述运动周期为视频流中的动态背景进行一次周 期变化所需的时间， 各帧所述视频帧中包括当前 时刻视频帧； 根据各帧视频帧预估当前时刻的下 一时刻的低频周期变化动态背景。 本申请的视频 流动态背景构造方法通过一个运动周期内的各 帧视频帧预估出当前时刻 的下一时刻 的低频周 期变化动态背景， 从而消除了具有周期性有规律 的运动的背景对图像中目标运动物体识别所带 来的干扰。 权利要求书3页 说明书11页 附图1页 CN 115439501 A 2022.12.06 CN 115439501 A 1.一种视频流动态背景构造方法， 其特 征在于， 所述视频流动态背景构造方法包括： 获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧， 所述运动周期为视频流中的动态背景 进行一次周期变化所需的时间， 各帧所述视频帧中包括当前时刻视频帧； 根据各帧视频帧预估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景。 2.如权利要求1所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述根据 各帧视频帧预 估当前时刻的下一时刻的低频周期变化动态背景包括： 分别对每帧视频帧以预设 分割条件进行分割， 从而将每帧视频帧分割成多个宏块； 分别获取每 个宏块的模糊亮度值； 将各个宏块的模糊亮度值分别进行缓存， 从而获取多个缓存数据序列， 每个缓存数据 序列包括一个运动周期 内的不同视频帧中每个视频帧的具有相同位置的宏块的模糊亮度 值； 分别对每个缓存数据序列进行傅里叶变换， 从而获取每个缓存数据序列的频谱数据， 其中， 一个频谱数据对应一个视频帧图像位置； 获取频谱数据中符合第二预设条件的频谱数据作为低频 数据； 对各个低频数据进行傅里叶逆变换， 从而获取各个低频周期函数， 其中， 一个低频周期 函数对应一个视频帧图像位置； 根据每个低频周期函数计算其所对应的视频帧图像位置的当前时刻的下一时刻的模 糊亮度预测值； 根据各个视频帧图像位置以及每个视频帧图像位置的模糊亮度预测值生成当前时刻 的下一时刻的低频周期变化动态背景。 3.如权利要求2所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述分别对每帧视频帧 以预设分割条件进行分割， 从而将每帧视频帧分割成多个宏块包括： 以基本分割单 元为16×16像素对每帧视频帧进行分割。 4.如权利要求3所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述将各个宏块的模糊 亮度值分别进行缓存， 从而获取多个缓存数据 序列包括： 将各个宏块的模糊亮度值进行 FIFO缓存， 从而缓存成多个缓存数据 序列。 5.如权利要求4所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述获取频谱数据中符 合第二预设条件的频谱数据作为低频 数据包括： 获取频谱数据中1H z以下的频谱数据作为低频 数据。 6.如权利要求5所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述运动周期采用如下 方式获取： 获取当前时刻视频帧； 获取经过训练的图像分类 器； 提取所述视频帧的图像特 征； 将所述图像特 征输入至所述经 过训练的图像分类 器， 从而获取物体分类标签； 获取预设运动周期数据库， 所述运动周期数据库包括至少一个预设物体分类标签以及 每个物体分类标签对应的预设运动周期； 获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期作为所述 运动周期。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115439501 A 27.如权利要求6所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述提取所述视频帧的 图像特征包括： 将获取的视频帧进行分割， 从而分割成多个图像块； 分别提取每 个图像块的图像特 征； 所述将所述图像特征输入至所述经过训练的图像分类器， 从而获取物体分类标签包 括： 将各个图像块的图像特征分别属于至所述经过训练 的图像分类器， 从而获取每个图像 块所对应的物体分类标签， 其中， 一个物体分类标签为未识别标签； 所述获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期作为 所述运动周期包括： 获取输入至所述经 过训练的图像分类 器内的图像块的数量； 获取未识别标签数量； 判断输入至所述经过训练的图像分类器内的图像块的数量减去所述未识别标签数量 是否大于1， 若是， 则 分别获取与各个所述物体分类标签相同的预设物体分类标签所对应的预设运动周期； 获取各个预设运动周期中时间最长的预设运动周期作为 运动周期。 8.如权利要求7所述的视频流动态背景构造方法， 其特征在于， 所述运动周期采用如下 方式获取进一 步包括： 获取当前时刻的视频流周侧风速信息； 获取权重数据库， 所述权重数据库包括至少一个预设风速范围以及一个权重时间， 一 个权重时间对应一个预设风速范围； 获取当前时刻的视频流周侧风速信息所位于的预设风速范围所对应的权 重时间； 为所述运动周期数据库中的预设物体分类标签进行分类， 从而将各个预设物体分类标 签分为加量预设物体分类标签以及减量预设物体分类标签； 获取与所述物体分类标签相同的预设物体分类标签以及该预设物体分类标签对应的 运动周期； 若获取的与 所述物体分类标签相同的预设物体分类标签为加量预设物体分类标签， 则 将该预设物体分类标签对应的预设运动周期加上权 重时间后所获取的时间作为 运动周期； 若获取的与 所述物体分类标签相同的预设物体分类标签为减量预设物体分类标签， 则 将该预设物体分类标签对应的预设运动周期减去权 重时间后所获取的时间作为 运动周期。 9.一种视频流动态背景构造装置， 其特 征在于， 所述视频流动态背景构造装置包括： 获取模块， 所述获取模块用于获取视频流中的一个运动周期内的各帧视频帧， 所述运 动周期为视频流中的动态背景进 行一次周期 变化所需的时间， 各帧所述视频帧中包括当前 时刻视频帧； 预估模块， 所述预估模块用于根据 各帧视频帧预估当前时刻的下一 时刻的低频周期变 化动态背景。 10.一种检测运动目标 方法， 其特 征在于， 所述检测运动目标 方法包括： 采用如权利要求1至8中任意一项所述的视频流动态背景构造方法获取当前时刻的下 一时刻的低频周期变化动态背景；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115439501 A 3