[發明專利]基于場景識別的入侵檢測方法

有效

• 申請號: 201310106572.3
• 申請日: 2013-03-29
• 公開（公告）號: CN103152558A
• 公開（公告）日: 2013-06-12
• 發明（設計）人: 權偉;陳錦雄;于小娟;劉彬;鄔祖全
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18
• 代理公司: 成都宏順專利代理事務所(普通合伙) 51227
• 代理人: 李順德;王睿

技術領域

本發明屬于智能視頻監控技術領域。

背景技術

入侵檢測是智能安防系統的重要組成部分，被廣泛應用于對重點區域的監視和防護，如軍事重地，鐵路，博物館，試驗場，危險區，警戒區等。與安裝特殊的傳感器設備相比（如紅外線、聲控設備），基于視頻圖像的入侵檢測具有檢測覆蓋范圍大，安裝簡單，維護方便，工程造價低，適用面廣等特點，因而成為目前入侵檢測技術研究的熱點。

基于視頻圖像的入侵檢測是利用計算機視覺技術對監控場景的視頻圖像內容進行分析，自動檢測監控畫面中的異常情況，并警報和提供有用信息，從而能夠更加有效地提醒安防人員及時處理非法入侵。目前，基于視頻圖像的入侵檢測方法主要有基于灰度比較法、背景差法、幀間差法和光流法，這些方法都是通過從視頻序列中檢測出運動目標來實現入侵檢測和報警功能。灰度比較法采用對背景和目標的灰度統計值來檢測運動目標，但它對環境光線的變化十分敏感。背景差法通過計算當前輸入幀圖像與背景圖像的差值以提取運動目標，但背景圖像需實時刷新，其檢測精度很大程度上依賴于背景圖像的可靠性。幀間差法是將相鄰兩幀或者多幀相減，對保留的運動目標信息進行檢測。盡管該方法受環境光變化影響小，但是當攝像頭的抖動而引起相鄰兩幀背景點的相應“抖動”時，該方法不能完全將背景濾除，從而引起誤判；此外，該方法對于靜止或運動速度過慢的目標，不能有效檢測。光流法是通過對圖像像素點的運動場進行分析，進而提取運動目標，該方法同樣難以處理動態背景下的目標檢測問題。以上這些方法均無法有效解決動態背景下的入侵檢測問題，如移動的攝像頭，場景切換等，且適應能力差，擴展性不強。

鑒于此，本發明提出了一種基于場景識別的入侵檢測方法。該方法將整個視頻場景劃分為多個子區域，即圖像塊，然后根據各個圖像塊的均值和標準差建立場景的各種正常模式（非入侵模式），接著在運行時對當前場景的模式進行識別，即將其與這些正常模式進行匹配，最后通過計算當前模式與對應匹配模式中各個圖像塊的偏差并比較閾值，得到被入侵的視頻區域（由多個圖像塊組成），從而實現實時地入侵檢測。

發明內容

本發明的目的是提供一種基于場景識別的入侵檢測方法，它能有效地實現實時的視頻區域入侵檢測。由于隨著視頻流的輸入，該入侵區域將根據各圖像塊被入侵情況動態地加以更新，因此該過程自動地實現了對入侵目標的運動跟蹤。因此，本發明的方法可以用于不管是靜態還是動態背景，固定攝像頭還是移動攝像頭的入侵檢測任務，不僅檢測更加準確，適應和擴展能力強，且結構簡單，易于實現。

本發明的目的是通過以下技術方案來實現的：所述技術方案包括如下步驟：

（1）初始化

將整個視頻區域劃分為N×N個圖像塊，N的大小可根據視頻所覆蓋的實際區域范圍設置，如N=30.根據圖像的像素亮度值，計算每個圖像塊的均值和標準差。設第i個圖像塊的均值和標準差分別為μ_i和σ_i，則整個場景的模式Z為這N×N個圖像塊對應的均值和標準差組成的向量，即：

Z=（μ₁,σ₁,μ₂,σ₂,…,μ_i,σ_i,…,μ_N×N,σ_N×N）.

對于動態場景，各個圖像塊在不同情況下將具有不同的均值和標準差，因此動態場景將具有多個不同的模式。設Z_k表示場景的第K個模式，該模式對應的第i個圖像塊的均值和標準差分別表示為μ_k,i和σ_k,i，則：

Z_k=（μ_k,1,σ_k,1,μ_k,2,σ_k,2,…,μ_k,i,σ_k,i,…,μ_k,N×N,σ_k,N×N）.