[發明專利]用于視頻監控系統的圖像穩定技術

在審

• 申請號: 201380062287.4
• 申請日: 2013-11-11
• 公開（公告）號: CN104823444A
• 公開（公告）日: 2015-08-05
• 發明（設計）人: 基肖爾·阿迪納斯·塞特沃;韋斯利·肯內斯·科布;楊韜
• 申請（專利權）人: 行為識別系統公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18;G06T7/20;G06T5/00
• 代理公司: 北京律誠同業知識產權代理有限公司 11006
• 代理人: 徐金國;吳啟超

背景

技術領域

本文所提供的實施方案公開用于分析視頻幀的序列的技術。更具體地，實施方案提供用于使由視頻監控系統捕獲的攝像機圖像穩定的技術。

相關技術的描述

一些當前可用的視頻監控系統提供了簡單的對象識別能力。例如，視頻監控系統可以被配置來將給定幀中的一組像素(稱為“色斑(blob)”)分類為具體的對象(例如人或車輛)。一旦確認，就可以逐幀地跟蹤“色斑”，以便跟蹤隨時間的推移在場景中移動的“色斑”，例如，在視頻監控攝像機的視野中穿行的人。另外，這類系統可以被配置來確定對象何時參與某些預定義的行為。例如，系統可以包括用于識別許多預定義事件的發生的定義，例如，系統可以評估分類為描繪汽車的對象的出現(車輛出現事件)，所述對象在數幀內停止(車輛停車事件)。此后，新的前景對象可能出現并且被分類為人(人出現事件)，人隨后從幀中離開(人消失事件)。另外，系統可以將前兩個事件的組合識別為“停車事件”。

然而，這類監視系統通常要求可由系統識別的對象和/或行為應預先定義。因此，在實踐中，這些系統依賴于對象和/或行為的預定義的定義來評估視頻序列。除非基本的系統包括對具體對象或行為的描述，否則系統一般無法識別所述行為(或至少描述具體對象或行為的模式的示例)。更一般地，這類系統通常不能通過觀察場景中隨時間的推移所發生的事情來確認對象、事件、行為或模式(或將這類對象、事件、行為等分類為是正常的或異常的)；相反，這類系統依賴于預先定義的靜態模式。

概述

本文所提供的一個實施方案包括一種用于使由視頻記錄設備捕獲并且由視頻分析應用程序評估的攝像機圖像穩定的方法。所述方法一般包括確認參考幀內的候選區域以用于校準由視頻攝像機捕獲的幀流。按每個候選區域內被跟蹤特征的密度的降序來排列候選區域。所述方法還包括將候選區域中具有最高被跟蹤特征密度的候選區域指明為每個所捕獲幀的校準區域。當基于當前幀中的被跟蹤特征相對于參考幀的對應特征失準而確定流不穩定之后，基于校準區域確定當前幀的仿射變換矩陣。另外，使用仿射變換矩陣扭曲當前幀，使得當前幀的校準區域中的特征匹配參考幀的對應特征。此外，確認扭曲的當前幀與參考幀之間的配準誤差，并且在確定配準誤差在容限閾值內之后，將扭曲的當前幀指明為穩定幀。

本文所提供的另一個實施方案包括一種用于使由視頻記錄設備捕獲的攝像機圖像穩定的方法。所述方法一般包括確認參考幀內的候選區域以用于校準由視頻攝像機所捕獲的幀。按每個候選區域內被跟蹤特征的密度的降序來排列候選區域。所述方法一般還包括將候選區域中具有最高被跟蹤特征密度的候選區域指明為每個所捕獲幀的校準區域。在基于當前幀中的被跟蹤特征相對于參考幀的對應特征失準而確定流不穩定之后，校準當前幀。

其它實施方案包括但不限于：計算機可讀介質，所述計算機可讀介質包括使處理單元能夠實現所公開方法的一或多個方面的指令；以及系統，所述系統具有被配置來實現所公開方法的一或多個方面的處理器、存儲器和應用程序。

附圖簡述

因此，獲得并可詳細地理解本發明的上述特征、優點和目標的方式，即上文簡要概述的較為具體的本發明的描述可參照附圖所示的實施方案進行。

然而，應注意，附圖僅示出本發明的典型實施方案，并且因此附圖不應被視為對本發明范圍的限制，因為本發明可以允許其它同等有效的實施方案。

圖1例示根據一個實施方案的視頻分析系統的部件。

圖2進一步例示根據一個實施方案的在圖1中所示的視頻分析系統的部件。

圖3例示根據一個實施方案的由攝像機捕獲的參考圖像和當前圖像的圖形表示。

圖4例示一種用于使由攝像機捕獲的失準圖像穩定的方法

發明詳述

本文所提供的實施方案公開一種用于分析所采集的視頻幀流以確認視頻幀何時失準的方法和系統。一旦檢測到失準幀，基于行為識別的視頻監控系統就可校準幀。