[發明專利]一種基于視頻的運動物體入侵報警方法

有效

• 申請號: 201510082799.8
• 申請日: 2015-02-15
• 公開（公告）號: CN104658152B
• 公開（公告）日: 2017-10-20
• 發明（設計）人: 鄒建華;李朋帥;趙璽;張志廣;王斌
• 申請（專利權）人: 西安交通大學;廣東順德西安交通大學研究院
• 主分類號: G08B13/196
• 分類號: G08B13/196
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司61200
• 代理人: 安彥彥

1.一種基于視頻的運動物體入侵報警方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)連續采集室內實時監控圖像，并存儲；

2)將采集的室內實時監控圖像通過場景模式計算算法計算場景復雜度；當場景復雜度大于閾值時，則為復雜場景，否則為簡單場景；

3)針對不同的場景模式分別采用不同的背景參數估計算法估計背景參數，然后利用背景參數提取前景特征；

4)計算前景特征復雜度，當前景特征復雜度大于閾值時，則有運動物體侵入室內，發送報警信息，更新圖像背景參數后進行步驟1）；當前景特征復雜度小于等于閾值時，則無運動物體侵入室內，更新圖像背景參數后進行步驟1）；

所述步驟3）中利用背景參數提取前景特征的具體過程為：

當為簡單場景時，將單高斯背景模型估計法得到的背景參數與當前圖像相減，獲取前景特征；

當為復雜場景時，滿足下面三個公式中任何一個公式的樣本點像素值為前景特征，

或或

其中，為1.1，為0.9，為每個背景高斯分布均值，＝2.5，為高斯分布標準差，取值范圍為1～，取值范圍為3～5；

所述計算場景復雜度的具體過程為，采集20-40秒的視頻作為樣本數據，在該20-40秒時間內視頻含有300-600幀圖片，按正態分布參數的計算公式，，計算場景復雜度；其中為樣本點像素值，為樣本集的大小，與分別為均值和場景復雜度。

2.根據權利要求1所述的基于視頻的運動物體入侵報警方法，其特征在于，所述步驟1）中連續采集室內實時監控圖像的速率為每秒7.5幀-30幀。

3.根據權利要求1所述的基于視頻的運動物體入侵報警方法，其特征在于，步驟3）中，如果室內監控場景為復雜場景，則采用混合高斯背景模型法估計背景參數；若為簡單場景，則采用單高斯背景模型法估計背景參數。

4.根據權利要求1所述的基于視頻的運動物體入侵報警方法，其特征在于，根據公式，計算簡單場景的背景參數；其中，為樣本點像素值，為學習率，為當前背景圖像中像素點的灰度值，為簡單場景的背景參數；

根據視頻幀像素值將混合高斯模型的所有參數更新，然后將所有高斯函數的權值歸一化，并把各個高斯分布按從大到小排列，其中為第個高斯分布在時刻的權重，為第個高斯函數在時刻的標準差；設是樣本點像素值各高斯分布在時刻按由大到小的排列次序，若前個分布滿足式，取值范圍為，取值范圍為3～5，其中是權重閾值，取值區間為[0.01,0.99]，則這個高斯分布即為復雜場景的背景參數。