边缘点的形状上下文直方图的差异，〇、.: fc [0，1]，〇、知"昨成,',) 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0056] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帖图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[0057] , )=： max D_：(/?,, ,,>i;, ,//" ,)-min D_： ,/z" ,) x'? &
[005引c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帖图像上的边缘点的属 性，所述当前帖图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0059] 亦,".'，、'，".点 > 7；且怎，)< r,
[0060] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阔值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阔 值；
[0061] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0062] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配；
[0063] (7)警报模块，当发现可疑目标时，发出警报。
[0064] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=5,与相对技术中的监控系统相比，误检率降低了 1%，运算速度提高了 5%。
[00化]实施例2
[0066] 参见图1，本实施例的无人值守停车场监控系统包括：
[0067] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0068] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0069] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阔 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帖视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阔值包括亮度变化率参考阔值和目标尺寸参考阔值；
[0070] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帖视频图像的有 效度，有效度的计算公式为：
[0072] 其中，V表示有效度，Lm为第m帖视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帖数，m=l, .. .M,mv为原视频图像序列f目息中見度变化率大于見 度变化率参考阔值的视频图像的总帖数，d为第m帖视频图像的目标尺寸，dp为目标尺寸参 考阔值；
[0073] C、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帖图像 的有效度大于所述有效度参考阔值时，所述输出子模块输出所述当前帖图像；
[0074] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0075] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0077] 其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn,X表示第n个形状上下文直方图对应的权重，Bi表示对W背景边缘点X为极坐 标圆屯、、半径为R的圆按照对数距离建立的同屯、圆个数，说表示对圆周角划分的等份数；
[0078] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帖图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0079] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帖图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型上相对应边缘点的形状上下文直方图之间的匹配度，所述匹配度的计算公式为：
[0081] 式中，啼表示当前帖图像上的边缘点X的形状上下文直方图，。^表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，n = 1，... N ;訪表示边缘点X的邻域， (兩M'.,,,X成.、,)用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差异，E [。，]].，公、.(兩W,,.人 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0082] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帖图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[00削叫而".，.1|..".，/!" J= max D、:min D、:(听
[0084] C、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帖图像上的边缘点的属 性，所述当前帖图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0085] P(氣，扣馬，成 Tp 且;K(<、，w。',展',)< 7；
[0086] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阔值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阔 值；
[0087] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0088] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配；
[0089] (7)警报模块，当发现可疑目标时，发出警报。
[0090] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=6,与相对技术中的监控系统相比，误检率降低了 2%，运算速度提高了 4.5%。
[0091] 实施例3
[0092] 参见图1，本实施例的无人值守停车场监控系统包括：
[0093] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0094] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0095] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阔 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帖视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阔值包括亮度变化率参考阔值和目标尺寸参考阔值；
[0096] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帖视频图像的有 效度，有效度的计算公式为：
[0098] 其中，V表示有效度，Lm为第m帖视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帖数，m=l，.. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阔值的视频图像的总帖数，d为第m帖视频图像的目标尺寸，dp为目标尺寸参 考阔值；
[0099] C、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帖图像 的有效度大于所述有效度参考阔值时，所述输出子模块输出所述当前帖图像；
[0100] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0101] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0103