[發(fā)明專利]基于視頻監(jiān)控的越界檢測方法及越界監(jiān)控系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510076355.3
• 申請日: 2015-02-13
• 公開（公告）號(hào): CN104680555B
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄒見效;陳樺;徐紅兵;于力
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/20
• 分類號(hào): G06T7/20;H04N7/18
• 代理公司: 成都行之專利代理事務(wù)所(普通合伙)51220
• 代理人: 溫利平

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種基于視頻監(jiān)控的越界檢測方法及越界監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)

作為現(xiàn)代安防的主要手段之一，智能視頻監(jiān)控有著非常良好的發(fā)展前景。其中越界檢測是智能視頻監(jiān)控的一個(gè)重要方面。

目前流行的越界檢測主要采用紅外線對射感應(yīng)器、激光反射傳感器等工具來實(shí)現(xiàn)。紅外線對射感應(yīng)器利用人體紅外線使檢測電流發(fā)生變化準(zhǔn)確率高，但容易受強(qiáng)太陽光等多種含有紅外線的光源干擾。激光反射傳感器通過發(fā)射激光光束并接收該激光光束的反射波來確定被測物體距離，精度高，抗光、電干擾能力強(qiáng)，但不適用于地形起伏的復(fù)雜環(huán)境且激光對人體有傷害。如果采用普通的視頻監(jiān)控，需要配置工作人員來進(jìn)行判斷，成本較高且容易發(fā)生失誤。

而計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的智能圖像處理能準(zhǔn)確檢測越界，對人體無害且受環(huán)境地形影響小。目前常用的越界檢測方法有幀間差分法、背景減法和光流法等，這些方法都是從視頻序列中檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)來實(shí)現(xiàn)越界報(bào)警功能，因此其針對的視頻圖像的地域范圍比較小，例如僅為倉庫大門處的監(jiān)控圖像。如果區(qū)域邊界較大，特別是對于一些位于野外、地勢復(fù)雜的大面積區(qū)域，就需要配置數(shù)量較多的監(jiān)控設(shè)備，且不能很好的適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境變化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種基于視頻監(jiān)控的越界檢測方法及越界監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)設(shè)定的邊界進(jìn)行越界檢測，能夠?qū)崿F(xiàn)較大區(qū)域和復(fù)雜場地的越界檢測。

為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供一種基于視頻監(jiān)控的越界檢測方法，包括以下步驟：

S1：用戶在視頻監(jiān)控圖像上沿警示區(qū)域的邊沿依次設(shè)置警示區(qū)域的邊界頂點(diǎn)，將相鄰邊界頂點(diǎn)連接得到警示區(qū)域封閉邊界線，并在封閉邊界線的兩個(gè)相鄰端點(diǎn)之間設(shè)置安全通道線段的端點(diǎn)，連接安全通道線段端點(diǎn)得到安全通道線段；根據(jù)實(shí)際需要設(shè)置跟蹤目標(biāo)位于邊界線內(nèi)部和外部的安全標(biāo)識(shí)，至少將其中一種情況的安全標(biāo)識(shí)設(shè)置為1，其余為0；

S2：對封閉邊界線進(jìn)行擴(kuò)大和縮小，得到擴(kuò)大邊界線和縮小邊界線，將擴(kuò)大邊界線和縮小邊界線所圍區(qū)域作為跟蹤區(qū)域；初始化跟蹤目標(biāo)集合O為空集，每個(gè)跟蹤目標(biāo)對應(yīng)一個(gè)坐標(biāo)隊(duì)列；

S3：對每幀視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，篩選出位于跟蹤區(qū)域的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域，再將篩選得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域與跟蹤目標(biāo)集合O的跟蹤目標(biāo)進(jìn)行匹配跟蹤，分為以下情況：

(1)如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域無法找到匹配的跟蹤目標(biāo)，將該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域作為新的跟蹤目標(biāo)加入跟蹤目標(biāo)集合O，將其質(zhì)心坐標(biāo)加入坐標(biāo)隊(duì)列；

(2)如果有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域與跟蹤目標(biāo)一一對應(yīng)匹配，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)加入跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)隊(duì)列；

(3)如果有一個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域與X個(gè)跟蹤目標(biāo)匹配，其中X＞1，將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)分別加入X個(gè)跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)隊(duì)列；

(4)如果有Y個(gè)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域與跟蹤目標(biāo)匹配，其中Y＞1，將該跟蹤目標(biāo)分離成Y個(gè)跟蹤目標(biāo)，每個(gè)跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)隊(duì)列均復(fù)制分離前跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)隊(duì)列，然后將本幀中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的質(zhì)心坐標(biāo)分別加入對應(yīng)跟蹤目標(biāo)的坐標(biāo)隊(duì)列；

(5)目標(biāo)消失：如果沒有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域與跟蹤目標(biāo)匹配，將該跟蹤目標(biāo)從跟蹤目標(biāo)集合Q中刪除，并刪除對應(yīng)的坐標(biāo)隊(duì)列；

S4：每幀視頻監(jiān)控圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測和匹配跟蹤后，進(jìn)行目標(biāo)行為分析，具體包括以下步驟：

S4.1：對于跟蹤目標(biāo)集合O中的每個(gè)跟蹤目標(biāo)，首先判斷質(zhì)心到邊界線各條邊的垂心是否位于對應(yīng)頂點(diǎn)之間，如果不是，計(jì)算對應(yīng)兩個(gè)頂點(diǎn)與跟蹤目標(biāo)質(zhì)心的距離，選擇其中較小值作為質(zhì)心到該條邊的距離，否則計(jì)算質(zhì)心到該條邊的距離；從所有距離中篩選出最小距離D_min；

S4.2：判斷是否D_min＜H_D1，H_D1表示預(yù)設(shè)閾值，如果不是，目標(biāo)安全，不作任何操作，否則進(jìn)入步驟S4.3；

S4.3：計(jì)算質(zhì)心到安全通道線段的垂心如果垂心在安全通道線段上，進(jìn)入步驟S4.4，否則進(jìn)入步驟S4.5。

S4.4：計(jì)算質(zhì)心到安全通道線段的距離D_l，如果D_l≤D_min，目標(biāo)安全，不作任何操作，否則進(jìn)入步驟S4.5；