[發(fā)明專(zhuān)利]基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910608029.0
• 申請(qǐng)日: 2019-07-08
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110309804B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-03-17
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 魏曉林;許凱翔;陳宏亮;黃平
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海天誠(chéng)比集科技有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06V20/30
• 分類(lèi)號(hào): G06V20/30;G06V10/75;G06T7/11;G06T7/136
• 代理公司: 上海德悅知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 31344
• 代理人: 吳慶

1.基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、設(shè)定相似度閾值n；將視頻幀圖像按規(guī)律劃分為多個(gè)圖片區(qū)域；設(shè)定出現(xiàn)在檢測(cè)區(qū)物體的最小閾值圖片區(qū)域數(shù)量為m；

S2、在檢測(cè)區(qū)域正常情況下啟動(dòng)檢測(cè)程序，獲取底圖模板；

S3、獲取監(jiān)控圖像的視頻幀frame；

S4、利用SSIM算法，分別將所述底圖模板和所述視頻幀frame上劃分為九宮格；針對(duì)所述底圖模板和所述視頻幀frame所有對(duì)應(yīng)位置的對(duì)應(yīng)格圖片計(jì)算相似度，并計(jì)算最后整體圖片相似度，判斷檢測(cè)區(qū)域是否正常；

所述步驟S4包括以下步驟：

S4a、利用SSIM算法對(duì)底圖模板和視頻幀frame計(jì)算九宮格上位置對(duì)應(yīng)的宮格的九個(gè)相似度值；

S4b、初始化圖片格相似度小于0.65的格子數(shù)sum為0，九個(gè)圖片格的權(quán)值集合simily_tuple；

S4c、依次遍歷9個(gè)相似度值，若相似度值大于n，判斷該圖片格沒(méi)有物體入侵；若相似度值小于n，則將該相似度值加入權(quán)值集合simily_tuple，此時(shí)，若相似度值小于0.65，則sum加1；

S4d、當(dāng)9個(gè)圖片相似度值遍歷判斷結(jié)束后，若sum大于m，則計(jì)算底圖模板與視頻幀的整體相似度all_simily，執(zhí)行步驟S4e，否則，認(rèn)為檢測(cè)區(qū)域正常；

S4e、計(jì)算整體相似度公式為：

當(dāng)整體相似度all_simily小于0.73時(shí)，判斷視頻幀內(nèi)有其他物體出現(xiàn)，否則認(rèn)為檢測(cè)區(qū)域正常。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法，其特征在于：當(dāng)檢測(cè)區(qū)域正常時(shí)，根據(jù)時(shí)間變化更新底圖模板。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟S1中相似度閾值n為0.8。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟S1中“將視頻幀圖像按規(guī)律劃分為多個(gè)圖片區(qū)域”具體方法為將視頻幀圖像劃分為九宮格。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于九宮格賦權(quán)算法的降低光線干擾圖像相似度檢測(cè)方法，其特征在于：所述步驟S1“設(shè)定出現(xiàn)在檢測(cè)區(qū)物體的最小閾值圖片區(qū)域數(shù)量為m”中m的數(shù)值不大于視頻幀圖像劃分的圖片區(qū)域的數(shù)量。