技术特征：
技术总结
本发明公开了一种监测视频图像中运动目标的方法，可用于对监控视频进行智能分析的场合。视频图像是由背景图像和前景运动目标叠加而成的，根据背景图像序列间存在的强相关性和前景图像存在的稀疏性特点，可以采用鲁棒主成分分析的方法实现背景和前景的分离。本发明采用加权核范数作为矩阵的低秩约束，使得压缩阈值与相应奇异值的大小呈单调递减关系，从而大奇异值得以较小幅度压缩。使用结构稀疏范数作为前景稀疏约束，有效利用了前景运动目标的空间区域连续性的先验知识。由加权核范数和结构稀疏范数组成新的代价函数并用交替方向乘子法进行优化，实现了对监控视频中运动目标的更有效、更精确的检测与跟踪。
技术研发人员：张延良;李兴旺;李赓;卢冰
受保护的技术使用者：河南理工大学
技术研发日：2017.08.18
技术公布日：2018.02.09