[發明專利]基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法

有效

• 申請號: 201811244268.4
• 申請日: 2018-10-24
• 公開（公告）號: CN109492548B
• 公開（公告）日: 2021-10-01
• 發明（設計）人: 張興運;陳智龍;丘仕旺;謝振南;李嘉根;吳丹;張瀅珠
• 申請（專利權）人: 廣東佳鴻達科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 重慶強大凱創專利代理事務所(普通合伙) 50217
• 代理人: 隋金艷

1.基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，包括以下步驟：

圖像獲取步驟：獲取各個監控點的視頻監控圖像；

坐標系建立步驟：將獲取的視頻監控圖像畫面建立坐標系，坐標系的原點為畫面的某一頂點；

區域劃定步驟：將獲取的視頻監控圖像畫面制作為mask原始圖片，mask原始圖片是全黑的圖片，與獲取的視頻監控圖像畫面有完全相同的像素尺寸，并根據給定頂點坐標構建mask原始圖片的選定區域；

垂線公式計算步驟：獲取選定區域任意兩個相鄰頂點的線段的斜率，選取該線段上除兩個端點之外的任意一點為選定點，根據該斜率獲得過該選定點且垂直于該線段的垂線的公式；

測試點坐標獲取步驟：選取該垂線上位于選定點兩邊的測試點，并根據垂線公式獲得兩個測試點的坐標；

測試點判斷步驟：利用兩個測試點填充被選定區域邊界線隔開的兩個區域，根據原點顏色判斷哪個測試點位于選定區域內；

mask圖片獲取步驟：根據位于選定區域內的測試點將mask原始圖片變為mask圖片。

2.根據權利要求1所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，所述測試點坐標獲取步驟具體包括：

垂線斜率判斷步驟：預先設有最小斜率閾值和最大斜率閾值，判斷垂線斜率與最小斜率閾值和最大斜率閾值的大小，當垂線斜率小于最小斜率閾值時，則執行S1；當垂線斜率大于最大斜率閾值時，則執行S2；當垂線斜率大于最小斜率閾值且小于最大斜率閾值時，則執行S1或S2；

S1：所述測試點在線段左右兩側取點，通過改變橫坐標的值來獲得線段左右兩個測試點的坐標；

S2：所述測試點在線段上下兩側取點，通過改變縱坐標的值來獲得線段上下兩個測試點的坐標。

3.根據權利要求1所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，

所述區域劃定步驟：將獲取的視頻監控圖像畫面制作為mask1原始圖片，并根據給定頂點坐標構建mask1原始圖片的警示區域；

所述mask圖片獲取步驟：根據位于警示區域內的測試點將mask1原始圖片變為mask1圖片。

4.根據權利要求3所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，還包括：

目標物體檢測步驟：識別并檢測視頻監控圖像中是否含有目標物體；

檢測框劃定步驟：當檢測到視頻監控圖像含有目標物體時，給該目標物體劃定將目標物體包圍的檢測框；

所述區域劃定步驟：將具有目標物體的畫面制作為mask2原始圖片，并根據檢測框的頂點坐標構建mask2原始圖片的檢測區域；

所述mask圖片獲取步驟：根據位于檢測區域內的測試點將mask2原始圖片變為mask2圖片。

5.根據權利要求4所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，所述mask圖片獲取步驟之后還包括：

區域入侵檢測步驟：將mask1圖片和mask2圖片的每個像素點進行計算得到結果值，根據該結果值與預設值判斷得出檢測框是否與警示區域重合，當結果值等于預設值時，則判斷為檢測框與警示區域重合；當結果值不等于預設值時，則判斷為檢測框與警示區域不重合。

6.根據權利要求4所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，所述目標物體檢測步驟之后還包括：

運動軌跡跟蹤步驟：當檢測到視頻監控圖像含有目標物體時，跟蹤目標物體并獲取該目標物體的運動軌跡。

7.根據權利要求6所述的基于視頻分析的區域mask圖片的獲得方法，其特征在于，所述各個監控點的攝像頭處設有用于驅動攝像頭轉動的驅動機構，還包括：

運動路徑預判步驟：當目標物體與警示區域重合時，根據目標物體的運動軌跡判斷目標物體的行進路徑；

特征提取步驟：當目標物體與警示區域重合時，提取目標物體的人體特征圖像；

圖像分析步驟：對提取的人體特征圖像進行分析，得出缺少的人體特征圖像；

攝像頭控制步驟:根據缺少的人體特征圖像控制驅動機構驅動行進路徑上的攝像頭旋轉合適角度以拍攝缺少的人體特征圖像。