基于机器视觉的边界入侵目标检测方法

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及基于机器视觉的边界入侵目标检测方法，其方法包括：获取边界监控视频帧序列并提取灰度图像，基于历史帧序列构建背景模型图像；根据像素点在时间窗口内的灰度变化，通过时序灰度集合的标准差及灰度差值的翻转次数获取时序波动指数；根据像素点邻域内的纹理分布特征，通过灰度直方图获取空间离散熵；通过运动梯度矢量的矢量和模与代数模和获取方向混沌指数；根据时序波动指数、空间离散熵和方向混沌指数对原始运动响应图进行修正，获取入侵置信度，并根据入侵置信度进行连通区域检测。本发明通过融合时序震荡、空间纹理及运动方向有效抑制环境动态干扰，提高边界入侵检测的准确性。