[發(fā)明專(zhuān)利]一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中遺留物品的檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201310690147.3
• 申請(qǐng)日: 2013-12-13
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN103729858A
• 公開(kāi)（公告）日: 2014-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 冷斌;賀慶;胡友盼;吳文凱;陳東杰;梁綸飛;官冠;王海濱
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 廣州中國(guó)科學(xué)院先進(jìn)技術(shù)研究所
• 主分類(lèi)號(hào): G06T7/20
• 分類(lèi)號(hào): G06T7/20
• 代理公司: 深圳匯智容達(dá)專(zhuān)利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 44238
• 代理人: 熊賢卿

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中遺留物品的檢測(cè)方法。

背景技術(shù)

在公共活動(dòng)場(chǎng)所進(jìn)行可疑遺留物檢測(cè)對(duì)保護(hù)人民群眾的財(cái)產(chǎn)安全和人身安全均具有重要意義。遺留物檢測(cè)屬于智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域中異常行為研究的范疇，它交叉運(yùn)用了計(jì)算機(jī)視覺(jué)、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別和人工智能等學(xué)科的知識(shí)，使得計(jì)算機(jī)能夠在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中自動(dòng)檢測(cè)從運(yùn)動(dòng)變?yōu)殪o止的物體，并提取物體的顏色、位置、輪廓等信息，從而可以實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地識(shí)別物體遺留事件的發(fā)生。遺留物的檢測(cè)是視頻監(jiān)控系統(tǒng)中安全方面的一個(gè)重要應(yīng)用分支，對(duì)于遺留物的自動(dòng)檢測(cè)不僅可以提高異常事物處理部門(mén)的工作效率，避免危險(xiǎn)事件的發(fā)生，同時(shí)也有助于失主尋找丟失的物品。

目前視頻監(jiān)控中常見(jiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法主要有三類(lèi):光流法、幀間差分法和背景減除法。光流法在算法執(zhí)行時(shí)以視頻中像素灰度的時(shí)空變化為處理對(duì)象，對(duì)先驗(yàn)場(chǎng)景信息的依賴(lài)度很低，由此帶來(lái)的弊端是算法的復(fù)雜度較高，往往難以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性的要求；幀間差分法的優(yōu)點(diǎn)是算法的實(shí)現(xiàn)比較簡(jiǎn)單，實(shí)時(shí)性較好，并且對(duì)光照的緩慢變化不敏感，但是由于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)上像素的紋理、灰度等信息比較相近，幀間差分法通常只能得到部分運(yùn)動(dòng)信息，不能完整地分割運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；背景減除法是目前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)中應(yīng)用最廣泛的一種方法，在已得到視頻背景圖像的前提下，利用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來(lái)檢測(cè)出運(yùn)動(dòng)區(qū)域，但是，現(xiàn)有的大多數(shù)背景減除法很容易將靜止的物體更新到背景模型中，當(dāng)運(yùn)動(dòng)的物體停止一段時(shí)間后，現(xiàn)有的背景減除法將檢測(cè)不到遺留的物體。

遺留物是指與運(yùn)動(dòng)主體分離后迅速變?yōu)殪o止的、并且在場(chǎng)景中的停留時(shí)間超過(guò)一定閾值的物體。遺留物檢測(cè)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的主要功能之一，對(duì)于遺留物檢測(cè)算法研究的時(shí)間并不長(zhǎng)，但實(shí)際應(yīng)用中遇到的問(wèn)題卻很多，因此，至今仍未得到很好的解決，特別是如何提高算法的抗干擾能力，降低算法實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度以及提高檢測(cè)的精度。

不難看出，現(xiàn)有技術(shù)還存在一定的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是提供一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中遺留物品的檢測(cè)方法，其算法簡(jiǎn)單，且能及時(shí)更新背景模型，使遺留物品的檢測(cè)更為準(zhǔn)確。

為此，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：

一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)中遺留物品的檢測(cè)方法，包括：

獲取視頻監(jiān)控畫(huà)面；

獲取背景模型；

檢測(cè)監(jiān)控畫(huà)面中是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；

有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)則記錄其運(yùn)動(dòng)軌跡，沒(méi)有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)則返回繼續(xù)獲取視頻監(jiān)控畫(huà)面；

當(dāng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從運(yùn)動(dòng)變?yōu)殪o止?fàn)顟B(tài)時(shí)，計(jì)算其靜止的時(shí)間t；

設(shè)定時(shí)間閾值T；

判定t與T的大小，確定所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為遺留物品；

更新背景模型，繼續(xù)監(jiān)測(cè)監(jiān)控畫(huà)面中是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

進(jìn)一步的，當(dāng)監(jiān)控視頻畫(huà)面中不存在背景模型時(shí)，則初始化背景模型。

進(jìn)一步的，所述時(shí)間閾值T依據(jù)不同的場(chǎng)景設(shè)置不同值。

進(jìn)一步的，當(dāng)t＞T時(shí)，則判斷所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為遺留物品。

進(jìn)一步的，所述更新背景模型包括：

保存視頻監(jiān)控畫(huà)面的第一幀背景幀圖像Img_bgf；

用傳統(tǒng)Vibe的檢測(cè)方法檢測(cè)出前景像素，得到當(dāng)前幀的二值圖像

對(duì)中值濾波法，去除圖像中的孤立點(diǎn)和其它噪聲，并用形態(tài)學(xué)膨脹的方法填充二值圖像中前景像素塊不連續(xù)的點(diǎn)或者空洞的地方，得到新的二值圖像

根據(jù)找出前景像素塊的最小輪廓矩形，并以此矩形為中心，長(zhǎng)寬各增長(zhǎng)5個(gè)像素，得到新的輪廓rect；

遍歷rect內(nèi)所有的背景像素p(x.y)，以p(x.y)為中心，在中取以p(x.y)為中心的5*5鄰域像素作為模板1，以p(x.y)對(duì)應(yīng)Img_bgf中的位置p^bgf(x',y')為中心，在Img_bgf中取以p^bgf(x',y')為中心的5*5鄰域像素作為模板2，將模板1和模板2按如下公式計(jì)算匹配率：