[發(fā)明專利]基于嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物實(shí)時檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310745099.3
• 申請日: 2013-12-30
• 公開（公告）號: CN103714325B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 胡斌;王飛躍;熊剛;李逸岳;陳鵬;蔣劍;田秋常
• 申請（專利權(quán)）人: 中國科學(xué)院自動化研究所;東莞中國科學(xué)院云計(jì)算產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新與育成中心
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 中科專利商標(biāo)代理有限責(zé)任公司11021
• 代理人: 宋焰琴

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理和視頻智能分析在安防領(lǐng)域以及智能交通方面的應(yīng)用，具體涉及一種基于嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物實(shí)時檢測方法。

背景技術(shù)

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，人們對安全防范的需求也越來越大。例如，機(jī)場、銀行、地鐵、候車廳等人多密集的重要場所，容易被恐怖分子等利用，通常具有很大的安全隱患，因此需要進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測。而傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)基本只能用于事后證據(jù)呈現(xiàn)，卻不能夠?qū)崟r檢測異常事件的發(fā)生。遺留物和遺失物的實(shí)時檢測用于輔助監(jiān)控人員監(jiān)察場景中是否有可疑物體遺留，以及場景中的重要物體是否被挪動或移走，具有主動監(jiān)測、預(yù)警的功能。

目前相關(guān)的遺留物檢測技術(shù)方案中，主要是通過前端攝像機(jī)設(shè)備獲取實(shí)時畫面，通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)椒?wù)器平臺后端實(shí)現(xiàn)分析，分析結(jié)束后再輸出實(shí)時畫面。基于后臺智能分析服務(wù)器和監(jiān)控平臺的視頻智能監(jiān)視系統(tǒng)復(fù)雜，成本高昂，而且隨著720P、1080P高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)的普及，網(wǎng)絡(luò)傳輸延時的滯后問題需要正視。隨著嵌入式系統(tǒng)軟硬件功能和性能的不斷提高，基于嵌入式系統(tǒng)的前端智能分析逐漸顯露出優(yōu)勢，集成的智能分析算法可以滿足實(shí)時性檢測的要求，并且大大緩解后端的處理壓力，使得應(yīng)用場合更加廣泛。

目前已有的檢測技術(shù)只是將場景變化的區(qū)域判斷為可疑遺留目標(biāo)，沒有嚴(yán)格區(qū)分遺留物和遺失物的智能分析環(huán)節(jié)，遺留物是指被人遺留下的、無人照看的靜態(tài)物體；遺失物是指場景中被挪動或移走的靜態(tài)物體。目前的檢測方法中，主要存在兩方面的問題：一是算法主要面向服務(wù)器端，占用的內(nèi)存和CPU運(yùn)行量較大，無法移植到嵌入式平臺上進(jìn)行實(shí)時檢測，嵌入式平臺對智能分析的方法要求更高；二是目前的檢測方法性能依然不足，大多只適應(yīng)于室內(nèi)不變場景的檢測，無法實(shí)現(xiàn)全天候檢測，對于室外復(fù)雜的場景變化穩(wěn)定性較差，特別是光照變化和暫留行人車輛的出現(xiàn)容易造成誤測和虛報(bào)警情況的發(fā)生，這些問題還需要進(jìn)一步的解決。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述的技術(shù)問題，針對目前基于前端嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物實(shí)時檢測技術(shù)領(lǐng)域上的空白，本發(fā)明提出一種實(shí)時有效的檢測方法。本發(fā)明可以集成在智能高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)前端，有較高的實(shí)時性、準(zhǔn)確性，以及魯棒性，本發(fā)明適用于各種遺留物和遺失物自動檢測的場所，并能達(dá)到理想的檢測效果。

本發(fā)明提出的一種遺留物和遺失物檢測方法包括以下步驟：

步驟1、獲取視頻數(shù)據(jù)；

步驟2、基于長短周期混合高斯模型學(xué)習(xí)視頻數(shù)據(jù)每一待檢測圖像中的背景，提取其目標(biāo)前景，即可疑靜止目標(biāo)物區(qū)域，并得到目標(biāo)前景二值圖；

步驟3、根據(jù)所述目標(biāo)前景二值圖對于所述可疑靜止目標(biāo)物區(qū)域的存留時間進(jìn)行累積計(jì)時，在預(yù)設(shè)報(bào)警時間內(nèi)，若存留時間T(x,y)超過一預(yù)定閾值Th_max，則觸發(fā)報(bào)警，并把可疑靜止目標(biāo)物的大小尺寸和具體位置信息在原圖像中標(biāo)示出來，并輸出顯示；

步驟4、通過分析所述可疑靜止目標(biāo)物區(qū)域的邊緣抖動情況確定該區(qū)域是否包含檢測目標(biāo)，最終得到目標(biāo)矩形區(qū)域；

步驟5、對包含有檢測目標(biāo)的目標(biāo)矩形區(qū)域進(jìn)行遺留物和遺失物的區(qū)分，并進(jìn)行報(bào)警。本發(fā)明基于前端嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物檢測方法具有以下幾點(diǎn)有益效果：

（1）視頻捕獲、實(shí)時檢測和觸發(fā)報(bào)警等所有功能都是在嵌入式設(shè)備前端實(shí)現(xiàn)，大幅降低后臺PC服務(wù)器的負(fù)荷，方便大型監(jiān)控系統(tǒng)的集成和擴(kuò)展。

（2）對前景區(qū)域進(jìn)行分析和歸類，過濾掉不符合靜止目標(biāo)特征的前景區(qū)域（主要是暫留行人），減低誤檢率，并實(shí)現(xiàn)遺留物和遺失物的區(qū)分。

（3）本發(fā)明考慮到了場景光線突變的情況并作了相應(yīng)處理，從而提高了檢測的穩(wěn)定性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明基于嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物檢測方法的流程圖；

圖2為遺失物的檢測效果圖；

圖3為遺留物的檢測效果圖。

具體實(shí)施方式

為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，以下結(jié)合具體實(shí)施例，并參照附圖，對本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。

圖1是本發(fā)明基于嵌入式系統(tǒng)的遺留物和遺失物檢測方法的流程圖，如圖1所示，所述方法包括以下步驟：

步驟1、獲取視頻數(shù)據(jù)；

該步驟利用高性能嵌入式系統(tǒng)Soc硬件架構(gòu)支持的DMA技術(shù)直接讀寫內(nèi)存，從視頻數(shù)據(jù)內(nèi)存池里直接訪問數(shù)據(jù)，取出經(jīng)ISP優(yōu)化后的每一幀圖像數(shù)據(jù)來進(jìn)行實(shí)時處理，從而減輕了處理器運(yùn)算負(fù)載，大大提高了CPU的效率。