[發(fā)明專利]一種基于立體視覺運動場分析的打架斗毆檢測方法

有效

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• 申請日: 2012-08-24
• 公開（公告）號: CN102880444A
• 公開（公告）日: 2013-01-16
• 發(fā)明（設計）人: 尚凌輝;劉家佳;王弘玥;鮑迪鈞;高勇
• 申請（專利權）人: 浙江捷尚視覺科技有限公司
• 主分類號: G06F7/00
• 分類號: G06F7/00;G06F7/20
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 杜軍

技術領域

本發(fā)明屬于視頻智能監(jiān)控技術領域，涉及一種基于立體視覺運動場分析的打架斗毆檢測方法。

背景技術

利用二維圖像配準方法，計算視頻相鄰幀的像素運動矢量，對人體的運動矢量進行統(tǒng)計分析或者轉換成能量的形式，提取出運動方向混亂以及快速運動的像素點，這些像素的集合作為劇烈運動區(qū)域，作為多人打架斗毆的基本特征。通過對劇烈運動區(qū)域的時空分布分析，建立基于運動場的打架斗毆規(guī)則，判斷劇烈運動區(qū)域是否產(chǎn)生于打架斗毆事件，實現(xiàn)對此類人體異常行為的檢測。基于此類技術的專利有《一種人群劇烈運動的檢測方法及裝置-200910242555.6》以及《音視頻聯(lián)合分析的打架斗毆檢測系統(tǒng)-200920291779.1》。

此類技術的缺陷：對視頻鄰近幀的運動矢量計算都采用了基于灰度特征的微分光流方法，得到的是一個二維圖像上像素位置偏移量。而基于灰度特征的光流方法有很多缺陷都限制了此類技術的推廣，例如它受光照環(huán)境的變化影響很大，場景的光照變化會導致目標真實運動場計算錯誤；無法計算目標遮擋時的運動場；由于三維場景下目標距離相機遠近不同時其反應在二維平面上的運動矢量不同，因此傳統(tǒng)方法對劇烈運動的判定不夠魯棒。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明主要針對現(xiàn)有打架斗毆檢測方法的缺陷，采用立體視覺與運動場提取結合的方法，減少與過濾光照變化、目標運動混亂與交錯遮擋導致的光流計算錯誤，提升人體打架斗毆行為檢測在復雜環(huán)境下的魯棒性。

本發(fā)明的主要構思，基于雙目視覺的立體匹配算法得到場景中目標的深度信息，提取圖像灰度和梯度特征，結合微分光流算法得到魯棒的目標運動矢量場。根據(jù)目標的運動矢量場和深度圖，可以提取出感興趣的目標人體，并且過濾掉受到光照變化和遮擋引起光流計算錯誤的運動矢量場。以運動矢量場為主要特征，基于塊統(tǒng)計累積運動矢量方向直方圖，計算一段時間內(nèi)累積直方圖的熵，用來評價此塊運動的復雜程度。統(tǒng)計塊內(nèi)平均運動矢量強度，根據(jù)目標的深度信息，制定運動劇烈程度評價策略。最后，結合塊的混亂和劇烈程度評價分數(shù)，得到此塊發(fā)生打架斗毆行為的概率，經(jīng)過一段時間和空間的累積，當打架斗毆行為的概率持續(xù)大于一定閾值時，則確認打架斗毆行為發(fā)生。

本發(fā)明解決技術問題所采取的技術方案為：

第一步：獲取雙目視頻圖像，并對其灰度化處理。

第二步：對雙目視頻灰度化的同步幀做立體匹配，得到視差和深度置信圖，將視差并轉化為深度圖。

第三步：對雙目視頻中的一路視頻，提取灰度與梯度特征，計算多分辨率下的微分光流，得到運動矢量場；并根據(jù)深度置信圖對運動矢量過濾。

第四步：根據(jù)深度圖，建立遠近不同目標速度模型（運動矢量模型）。

第五步：對第三步中的該路視頻的灰度圖像中的8*8像素單位小塊，做運動矢量方向直方圖統(tǒng)計。

第六步：累積鄰近時間每個塊的運動矢量方向直方圖，計算累積后直方圖的熵作為混亂程度評價，對熵值高的塊標記為混亂塊。

第七步：統(tǒng)計混亂塊運動矢量強度均值，根據(jù)第四步建立的速度模型判定其是否為劇烈運動塊；如果混亂塊判定為劇烈運動塊，則執(zhí)行第八步，否則返回第一步，做下一幀雙目視頻圖像處理。

第八步：對劇烈運動塊，統(tǒng)計其在一定時間與一定空間范圍內(nèi)的出現(xiàn)次數(shù)，生成概率圖。對于概率較大的塊，經(jīng)過時空累積之后，滿足持續(xù)時間和面積閾值之后，則確認打架斗毆行為產(chǎn)生，輸出這些概率較大的塊，標識為打架斗毆行為發(fā)生的區(qū)域。

本發(fā)明有益效果：本發(fā)明可以過濾監(jiān)控環(huán)境下的場景光照變化、目標交錯遮擋引起運動矢量計算錯誤，克服這些不利條件的影響。根據(jù)場景深度信息對劇烈程度判定更為合理，通過建立打架斗毆概率模型，對其時空分布分析之后得到魯棒的檢測結果。

附圖說明

圖1為本發(fā)明方法流程圖；

圖2為雙目成像系統(tǒng)平面示意圖；

圖3為運動矢量計算流程圖；

圖4為混亂與劇烈報警塊檢測流程圖；

圖5為打架斗毆行為判定規(guī)則流程圖。

具體實施方式

以下結合附圖對本發(fā)明作進一步說明。

如圖1所示，本發(fā)明方法包括以下步驟：

第一步：獲取雙目視頻圖像，并對其灰度化處理。