[發明專利]一種視頻中打架的偵測方法

有效

• 申請號: 201210164916.1
• 申請日: 2012-05-25
• 公開（公告）號: CN103428407B
• 公開（公告）日: 2017-08-25
• 發明（設計）人: 劉忠軒
• 申請（專利權）人: 信幀機器人技術（北京）有限公司
• 主分類號: H04N5/14
• 分類號: H04N5/14;H04N7/18
• 代理公司: 北京律遠專利代理事務所(普通合伙)11574
• 代理人: 全成哲

技術領域

本發明涉及一種視頻偵測方法，尤其是一種視頻中打架的偵測方法。

背景技術

近年來，視頻監控技術越來越多地應用在安防領域，隨著監控數據量的不斷增長，使得監控人員需要花掉大量的時間對數據進行人工過濾，從中選擇有用的視頻信息，而繁復、重復的工作常常使他們力不從心。監控人員迫切需要有一種工作起來更輕松，更易于操作和管理的產品來替代原有系統。于是，智能視頻技術應運而生，進入人們的生活。

智能視頻是將計算機視覺方法引入到智能監控中。這一技術包括由視頻圖像序列自動的進行運動或靜止目標的檢測、目標分類和行為理解等方面的內容，目的是在圖像和圖像描述之間建立映射關系，從而使計算機能夠分析和理解視頻畫面中的內容。

打架檢測技術是智能視頻分析中的重要技術，在廣場、賓館、監獄等場所安全監控應用中具有廣闊的應用場景。但目前大部分研究者都將注意力集中在解決較理想場景中的打架檢測技術。然而，對于復雜光線場景，傳統方法打架檢測效果往往不佳，出現大量誤報。如果提高檢測閾值，又造成較多漏報。

發明內容

本發明提供了一種適合于復雜光線條件下的打架檢測的視頻中打架的偵測方法。

實現本發明目的的視頻中打架的偵測方法，包括如下步驟：

(1)有效特征點值獲取：進行特征點檢測，特征點運動估計和量化；

(2)劇烈運動塊獲取：將圖像分塊，統計每塊特點方向直方圖，計算直方圖熵值，如果直方圖熵值超過一定閾值就認為是劇烈運動塊；

(3)累計劇烈運動分數：當某幀某塊是劇烈運動塊時，其劇烈運動分數加一定值；如果不是，就將此塊劇烈運動分數縮減一定比例；

(4)劇烈運動連通區域輸出：若某塊劇烈可信值超過設定閾值，就認為是劇烈運動塊，并將連通的劇烈運動塊組成連通區域，如果連通區域面積大于設定閾值，就作為劇烈運動連通區域輸出。

本發明的視頻中打架的偵測方法的有益效果如下：

本發明的視頻中打架的偵測方法，提高了打架檢測的準確性，減少了誤報率，尤其是復雜光線情況下效果好。

附圖說明

圖1為本發明的視頻中打架的偵測方法的流程圖。

具體實施方式

如圖1所示，本發明的視頻中打架的偵測方法，包括如下步驟：

(1)有效特征點值獲取：進行特征點檢測，特征點運動估計和量化；

(2)劇烈運動塊獲取：將圖像分塊，統計每塊特點方向直方圖，計算直方圖熵值，如果直方圖熵值超過一定閾值就認為是劇烈運動塊；

(3)累計劇烈運動分數：當某幀某塊是劇烈運動塊時，其劇烈運動分數加一定值；如果不是，就將此塊劇烈運動分數縮減一定比例；

(4)劇烈運動連通區域輸出：若某塊劇烈可信值超過設定閾值，就認為是劇烈運動塊，并將連通的劇烈運動塊組成連通區域，如果連通區域面積大于設定閾值，就作為劇烈運動連通區域輸出。

有效特征點值獲取步驟如下：

所述特征點檢測單元，順序讀入各幀圖像；對于第N幀圖像，計算圖像的Harr i s角點，N為大于等于1的整數；

所述特征點運動估計單元，對第N幀圖像，計算第N-1幀圖像與本幀圖像特征點對應的特征點，組成特征點對，并將特征點對作為運動矢量的起始與終止點從而形成運動矢量，N為大于1的整數；

所述特征點運動方向量化單元，首先將運動矢量幅值小于一定閾值的特征點對濾除；再將剩下的點對根據角度量化為0-(A-1)的數；

劇烈運動塊獲取步驟如下：

所述統計直方圖單元，首先將圖像劃分為等大小的KxK的塊，統計在本圖像(第N幀)之前的N1幀(即取N-N1+1，N-N1+2，...，N幀)本塊中各方向特征點的數目，形成長為A的直方圖，如果直方圖各值的和小于某閾值，則處理下一圖像塊；

所述求取熵值單元，將本圖像本塊的直方圖歸一化(即除以直方圖各值的和)，對歸一化的值求取熵值；

所述劇烈運動塊判定單元，當熵值超過某閾值，就確定本幀本塊為劇烈運動塊；

劇烈運動連通區域輸出步驟如下：

所述連續劇烈運動幀數清零單元，將第一幀圖像所有圖像塊連續劇烈運動幀數設為零；

所述連續劇烈運動幀數累加單元，對一幀輸入圖像，對每一圖像塊，如果其劇烈運動分數大于某閾值，就將本幀本塊連續劇烈運動幀數設為上幀本塊連續幀數加一，否則將本幀本塊幀數設為零。