[發(fā)明專利]一種油田實(shí)時(shí)視頻智能檢測(cè)與跟蹤方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710046060.0
• 申請(qǐng)日: 2017-01-22
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106846368A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-06-13
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳圣波;劉炎
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 吉林大學(xué)
• 主分類號(hào): G06T7/254
• 分類號(hào): G06T7/254;G06Q50/02
• 代理公司: 北京易捷勝知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11613
• 代理人: 齊勝杰

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種視頻智能檢測(cè)與跟蹤方法，尤其是涉及一種油田實(shí)時(shí)視頻智能檢測(cè)與跟蹤方法及裝置。

背景技術(shù)

油田的井場(chǎng)、站庫(kù)等設(shè)施有時(shí)會(huì)受到一些不安定因素的威脅，例如行人或動(dòng)物目標(biāo)的闖入等。為了保障油田的勘探、開(kāi)發(fā)、生產(chǎn)安全，有必要對(duì)傳回的實(shí)時(shí)視頻進(jìn)行智能分析。如果發(fā)現(xiàn)有不明目標(biāo)的闖入，及時(shí)檢測(cè)出來(lái)，以便后續(xù)的處理。

現(xiàn)有的各種視頻檢測(cè)方法都能對(duì)人們所需要的各種場(chǎng)所，提供一種實(shí)時(shí)、形象、真實(shí)的反映被監(jiān)控對(duì)象的畫(huà)面，這些視頻監(jiān)控系統(tǒng)集成了預(yù)防、監(jiān)視、控制取證和管理等多種功能，可用作即時(shí)處理或事后分析。

然而，現(xiàn)有的視頻檢測(cè)與跟蹤方法并沒(méi)有針對(duì)油田業(yè)務(wù)的。例如針對(duì)車(chē)輛的檢測(cè)與跟蹤方法：檢測(cè)視頻中的車(chē)輛，對(duì)標(biāo)記出的車(chē)輛編號(hào)，并記錄車(chē)輛信息，若駕駛員要求對(duì)車(chē)輛進(jìn)行跟蹤，則切換到跟蹤模式。但是這種方法主要是針對(duì)車(chē)輛的檢測(cè)與跟蹤。再例如針對(duì)水利防控的檢測(cè)與跟蹤方法，如CN103325216A公開(kāi)的“基于視頻監(jiān)控的水利防汛監(jiān)控預(yù)警方法與系統(tǒng)”，該方法將智能高速球型攝像機(jī)連接到視頻行為分析服務(wù)器，用戶登錄到監(jiān)控預(yù)警平臺(tái)軟件當(dāng)中，在監(jiān)控預(yù)警平臺(tái)的存儲(chǔ)單元設(shè)置預(yù)警圖像、信息的存儲(chǔ)路徑與存儲(chǔ)方式，視頻行為分析服務(wù)器逐次調(diào)用關(guān)聯(lián)的智能高速球機(jī)預(yù)置位，其涉及視頻監(jiān)控與河流防汛排污檢測(cè)的結(jié)合。但這種方法僅是用于水利防控，目前并沒(méi)有在油田領(lǐng)域進(jìn)行嘗試與探索。

對(duì)于油田而言，主要是針對(duì)分布在野外的油井、輸油管道以及站庫(kù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，任何運(yùn)動(dòng)體都可能對(duì)這些設(shè)施造成破壞，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，油田應(yīng)急監(jiān)測(cè)會(huì)更關(guān)注運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和其后續(xù)的動(dòng)向。

發(fā)明內(nèi)容

(一)要解決的技術(shù)問(wèn)題

為了解決現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種油田實(shí)時(shí)視頻智能檢測(cè)與跟蹤方法及裝置，將目標(biāo)檢測(cè)、實(shí)時(shí)跟蹤、油田業(yè)務(wù)相結(jié)合，提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)快速、準(zhǔn)確，同時(shí)算法簡(jiǎn)單，實(shí)施方便，可以實(shí)時(shí)捕捉、定位目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)位置，了解目標(biāo)的動(dòng)向，保障油田勘探開(kāi)發(fā)生產(chǎn)安全。

(二)技術(shù)方案

為了達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括：

一種油田實(shí)時(shí)視頻智能檢測(cè)與跟蹤方法，其包括：

101，獲取視頻流；

102，對(duì)所述視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；

103，當(dāng)目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果中存在目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤。

可選地，步驟102，具體包括：

102-1，對(duì)于所述視頻流中的任意一幀，獲取所述任意一幀的上一幀圖像和所述任意一幀的下一幀圖像；

102-2，計(jì)算所述任意一幀與所述上一幀的差D(n,n-1)以及所述下一幀與所述任意一幀的差D(n+1,n)；

102-3，根據(jù)所述D(n,n-1)、所述D(n+1,n)與預(yù)設(shè)閾值A(chǔ)之間的關(guān)系提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的二值化圖像D(n)。

可選地，步驟102-2，具體包括：

D(n,n-1)＝|I_n(x,y)-I_n-1(x,y)|；

D(n+1,n)＝|I_n+1(x,y)-I_n(x,y)|；

其中，(x,y)為像素點(diǎn)的坐標(biāo)，I_n(x,y)為任意一幀圖像的像素值。

可選地，步驟102-3，具體包括：

可選地，步驟103，具體包括：

103-1，根據(jù)所述任意一幀圖像S的大小建立模板；

103-2，從所述S左上角開(kāi)始遍歷每一像素點(diǎn)(i,j)，計(jì)算所述模板在(i,j)所覆蓋的圖像區(qū)域S(x,y)的歸一化相關(guān)NC。

可選地，步驟103-1，具體包括：所述模板的大小＝0.39·S的大小。

可選地，步驟103-2，具體包括：

其中，T(i,j)為所述模板在(i,j)處的亮度值，S(x+i,y+j)為所述S在(x+i,y+j)處的亮度值。

可選地，步驟103執(zhí)行之后，還包括：

若對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤后未發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則重新執(zhí)行步驟101及后續(xù)步驟。

除此之外，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案還包括：

一種油田實(shí)時(shí)視頻智能檢測(cè)與跟蹤裝置，所述裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取視頻流；

檢測(cè)模塊，用于對(duì)所述獲取模塊獲取的視頻流進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；

跟蹤模塊，用于當(dāng)所述檢測(cè)模塊的目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果中存在目標(biāo)時(shí)，對(duì)所述目標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤；