[發明專利]用于監控系統的異常事件檢測方法

在審

• 申請號: 201810902505.5
• 申請日: 2018-08-09
• 公開（公告）號: CN109034092A
• 公開（公告）日: 2018-12-18
• 發明（設計）人: 聞佳;鄧佳
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產權代理事務所(普通合伙) 11474
• 代理人: 韓燕

1.一種用于監控系統的異常事件檢測方法，其特征在于：其包括

以下步驟：

S1、圖像處理：在異常事件模型訓練之前，進行圖像預處理以及圖像增強處理，以便將各種待檢測的異常事件特征進行凸顯，并將處理好的數據按照7:3的比例分為訓練集和測試集；

S2、模型訓練：用所述處理好的訓練集進行異常事件模型訓練,首先進行異常事件模型初始化，然后設計網絡結構，初始化網絡參數，根據異常事件模型的訓練要求，增加批歸一化和Dropout訓練技巧模塊，最終獲得訓練好的異常事件檢測模型；

S3、異常事件檢測：用測試集對所述訓練好的模型進行異常事件檢測，最后將檢測的結果可視化在測試集上。

2.根據權利要求1所述的用于監控系統的異常事件檢測方法，其特征在于：在所述步驟S1中的圖像處理具體包括以下子步驟：

S11數據預處理：將視頻集解析成視頻幀圖像，然后進行ROI處理、下采樣處理和光流處理；

S12數據篩選:將數據集中無事件的圖像過濾掉，保留有意義的圖像，具體方法為通過像素之間的比對，首先求得向量的模長，然后計算內積，通過內積進行像素比對，得到無事件的圖像，所述無事件的圖像像素較空，圖像內積較小；

S13數據增強:篩選出優質訓練集之后，將篩選出的圖像進行圖像翻轉變換，圖像反射變換以及圖像椒鹽噪聲處理，擴充訓練集數量。

3.根據權利要求2所述的用于監控系統的異常事件檢測方法，其特征在于：S11具體包括以下步驟：

①進行ROI處理：基于的原視頻幀大小是1920*1080，通過多次場景分析，最終確定提取ROI設置的大小為700*700；首先定義一個700*700像素全為0的三通道目的圖像Image1，然后在原視頻幀中，指定適當位置，用原視頻圖像與Image1圖像作“與”操作之后，獲得的區域圖像作為最終的ROI圖像區域；

②直接將ROI處理之后的圖像送到神經網絡中去訓練，在獲取ROI圖像區域之后又對其進行下采樣處理：先定義一個指定大小像素全為0的三通道目的圖像Image2，然后，采用最近鄰插值算法，將圖像下采樣到指定尺寸；

③在進行ROI和下采樣處理之后，給訓練圖像引入了運動信息，進行光流處理，用來捕獲運動信息。

4.根據權利要求2所述的用于監控系統的異常事件檢測方法，其特征在于：S13具體包括以下步驟：

①圖翻轉變換：將原坐標點(x₀,y₀)順時針旋轉a度之后，得到坐標(x^*,y^*)，如果原坐標為x₀＝rcosb,y₀＝rsinb，其中，r表示原坐標點到坐標軸原點(0,0)的距離，b表示原坐標點到原點的直線與x軸的夾角，則翻轉變化之后的像素點的坐標為

x^*＝rcosb-a＝rcosbcosa+rsinbsina＝x₀cosa+y₀sina，

y^*＝rsinb-a＝rsinbcosa-rcosbsina＝-x₀sina+y₀cosa；

②圖像反射變換：變換前的一個坐標點為(x,y)，則變換后的坐標x^*＝width-x-1 y^*＝y；其中，width表示圖像的寬度；

③椒鹽噪聲處理：椒鹽噪聲中一個重要的參數為信噪比D，一般情況D的取值范圍為[0,1]，指定信噪比，且獲取了整個圖像的像素數目M之后，計算加噪的像素數目；設加噪的像素數目為N，則N＝M*(1-D)，之后在原圖中隨機找到這N個像素點，將這N個像素點置225或者置0。