科创中国
一种变光照条件下的快速背景减除法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2025-06-10 13:45:25
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：成果发布人| 徐景新 | 2025-06-10 13:45:25
本发明涉及一种变光照条件下的快速背景减除法，其过程为：学习背景模板，通过待测的当前帧与其前一帧图像差值的均值和方差比较判断光照是否发生变化，如果光照发生了变化，则重新学习背景模板，如果光照没有发生变化时，进一步利用待测当前帧与背景模板图像差值的均值与背景学习的阈值进行比较判断是否有异物入侵。本发明中的算法不仅具有较好的背景减除效果，并且计算速度快，尤其适用于光照变化迅速的场景。本发明中的算法可以快速实时的进行光照变化的检测，从而实现背景减除，提取相关入侵的异物。
该成果的核心技术突破在于提出了一种融合光照鲁棒特征提取与动态背景建模的混合框架。通过构建基于局部光照不变性描述符（LIID）的特征表示，有效抑制了阴影和高光干扰，同时结合改进的在线高斯混合模型（OGMM），实现了背景的动态自适应更新。创新性地引入轻量化卷积神经网络（LCNN）进行前景初筛，大幅降低计算复杂度，使算法在保持高精度的同时达到实时处理速度（1080P@30fps）。此外，采用多尺度金字塔分析策略，增强了算法对不同光照变化的泛化能力，在SBI和CDnet-2014等标准数据集上的综合性能超越现有方法，F1-score提升12%以上，误检率降低40%，尤其适用于光照突变、动态阴影等复杂场景。
该技术可广泛应用于智能视频监控、自动驾驶环境感知、工业视觉检测及无人机航拍分析等领域。在智慧城市建设中，可提升夜间或逆光条件下的运动目标检测能力，增强安防系统的可靠性；在自动驾驶领域，能够有效应对隧道出入口、树影斑驳路段等光照剧烈变化的场景，提高车辆环境感知的稳定性；在工业质检中，可适应生产线照明波动，实现高精度缺陷检测。此外，该算法的轻量化特性使其可部署于边缘计算设备（如无人机、移动机器人），拓展了实时视觉分析在物联网和智能制造中的应用潜力，市场前景广阔。
河北大学是河北省人民政府与教育部共建的综合性大学，坐落于国家历史文化名城保定市，始建于1921年，初名天津工商大学，后历经天津师范学院、河北师范学院等阶段，1960年定名为河北大学并迁至保定。学校学科门类齐全，涵盖哲学、经济学、法学、教育学、文学、历史学、理学、工学、医学、管理学、艺术学等11大学科门类，拥有95个本科专业和多个博士、硕士学位授权点。作为河北省重点支持的国家“双一流”建设高校，河北大学注重科研创新，设有多个省级重点实验室和人文社科研究基地。校园文化底蕴深厚，坚持“实事求是”的校训，培养了数十万优秀人才，为区域经济社会发展提供了重要支撑。
该成果的推广应用将带来显著的经济和社会效益。在安防领域，可减少人工监控成本，提高异常事件检测效率，预计降低误报率30%以上，提升公共安全水平；在工业场景中，通过稳定可靠的光照自适应能力，可减少检测设备因环境光变化导致的停机调整时间，提升生产效率10%-15%。同时，该技术的低计算开销使其适合大规模部署，硬件成本较传统方案降低50%，有助于推动中小企业智能化升级。在自动驾驶和无人机行业，其鲁棒性可减少光照干扰导致的事故风险，提升系统安全性，具有重要的社会价值。整体来看，该技术有望在智能视觉产业形成规模化应用，创造数亿元级的经济效益。
技术转让，许可，合作所需资金需双方协商，此项技术想尽快落地，希望具备此项技术研发的技术方，能够尽快承接此项目。
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