[發(fā)明專利]基于幀差法和減背景法的人員離崗檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410607637.7
• 申請日: 2014-11-03
• 公開（公告）號: CN104408406A
• 公開（公告）日: 2015-03-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 孫登第;楊大寨;辛一
• 申請（專利權(quán)）人: 安徽中科大國禎信息科技有限責任公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 合肥天明專利事務(wù)所 34115
• 代理人: 張祥騫;奚華保

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技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻識別技術(shù)領(lǐng)域，具體來說是基于幀差法和減背景法的人員離崗檢測方法。

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背景技術(shù)

政務(wù)中心是集中辦理行政許可事項和服務(wù)項目、集信息與咨詢、管理與協(xié)調(diào)、投訴與監(jiān)督于一體的綜合性行政服務(wù)機構(gòu)，在最短時間內(nèi)辦結(jié)事務(wù)是其基本要求。近年來，政務(wù)中心的辦事窗口經(jīng)常出現(xiàn)工作人員離崗、服務(wù)窗口無人值守的情況，不僅影響了辦事效率，也影響了政務(wù)形象。在此同時，政務(wù)中心由于部門較多，利用人工記錄人員到崗情況需要花費較多人力、物力和時間。目標檢測與跟蹤是計算機視覺研究的主要問題之一，它融合了圖像處理、模式識別、自動控制、人工智能以及計算機等許多領(lǐng)域的先進技術(shù)，在軍事視覺制導(dǎo)、視頻監(jiān)控、醫(yī)療診斷、智能交通等方面都有廣泛應(yīng)用。

現(xiàn)有技術(shù)中雖有部分技術(shù)從硬件和軟件上都提出人員離崗的監(jiān)測，但都存在較多問題，例如：使用電子觸發(fā)設(shè)備（紅外線）對窗口位置進行實時監(jiān)測，若人員在崗則遮擋了紅外線，表明此時為在崗狀態(tài)。但這種方式需要每個窗口均安裝一套硬件監(jiān)測裝置，而且人體長期處于電子設(shè)備干擾中，對人體存在一定的傷害。

再如，有的技術(shù)提出可以利用人臉識別技術(shù)來識別工作人員工作狀態(tài)，這種技術(shù)利用攝像頭記錄視頻，再對視頻進行數(shù)據(jù)處理以實現(xiàn)識別功能。但這種技術(shù)并不適用于離崗情況的監(jiān)測，離崗情況的監(jiān)測只需要實現(xiàn)人體的模糊監(jiān)測，而不需要具體識別出個體。而且人臉識別技術(shù)過于復(fù)雜，需要工作人員刻意地將面孔貼向攝像頭才可以進行識別，這在政務(wù)中心的服務(wù)窗口中顯然無法做到。

如何開發(fā)出一種適用于政務(wù)中心服務(wù)窗口的人體識別方法已經(jīng)成為急需解決的技術(shù)問題。

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發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了解決現(xiàn)有技術(shù)中尚無適用于人員離崗檢測方法的缺陷，提供一種基于幀差法和減背景法的人員離崗檢測方法來解決上述問題。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

基于幀差法和減背景法的人員離崗檢測方法，包括以下步驟：

設(shè)置檢測區(qū)域和背景圖像，讀取視頻流圖像，在圖像上人工標記出檢測區(qū)域，將檢測區(qū)域的坐標存放到數(shù)據(jù)庫中；提取一張原始圖像作為背景幀圖像b(x,y)；

人物目標的判斷，利用減背景法計算出每一幀圖像與背景幀圖像的差值圖像id(x,y,i)，將差值圖像id(x,y,i)在每一幀圖像中框出作為標記，判斷差異圖像id(x,y,i)是否出現(xiàn)在檢測區(qū)域中；

背景幀圖像b(x,y)的更新，利用幀差法計算出視頻流中每一幀圖像的運動目標F(x,y)，在一定時間周期T內(nèi)判斷運動目標F(x,y)是否出現(xiàn)在檢測區(qū)域中，判斷是否進行背景幀圖像b(x,y)的更新；

人員在崗狀態(tài)檢測，針對每一幀圖像，若檢測區(qū)域內(nèi)未出現(xiàn)運動目標F(x,y)且未出現(xiàn)差值圖像id(x,y,i)，則表示當前幀人員未在崗；否則表示當前幀人員在崗。

所述的人物目標的判斷包括以下步驟：

計算差值圖像id(x,y,i)，其計算公式如下：

id(x,y,i)=f(x,y,i)-b(x,y)，

其中，b(x,y)為背景幀圖像，f(x,y,i)為視頻圖像序列；

若差值圖像id(x,y,i)達到閾值，對差值圖像id(x,y,i)進行標記，判斷差異圖像id(x,y,i)是否出現(xiàn)在檢測區(qū)域中。

所述的背景幀圖像b(x,y)的更新包括以下步驟：

對視頻圖像序列f(x,y,i)進行3×3中值濾波預(yù)處理，去掉圖像隨機噪聲，其中?(x,y)為圖像位置坐標，i為圖像幀數(shù)；

從視頻圖像序列f(x,y,i)中選取連續(xù)的前一幀圖像pk-1(x,y)和當前幀圖像pk(x,y)；

計算當前幀與背景幀的當前差得FD(x,y)，其計算公式如下：

FD(x,y)=pk(x,y)-b(x,y)；

計算前一幀圖像pk-1(x,y)與背景幀b(x,y)的幀差FG(x,y)，

其計算公式如下：

FG(x,y)=pk-1(x,y)-b(x,y)；

計算運動目標F(x,y)，其計算公式如下：

F(x,y)=?FD（x,y）????????????????????????????????????????????????FG(x,y)；

對運動目標F(x,y)進行標記，在時間周期T內(nèi)判斷運動目標F(x,y)是否出現(xiàn)在檢測區(qū)域中；