[發明專利]基于圖像域模板匹配的視頻監控監管區域多設備聯動方法

在審

• 申請號: 202010017961.9
• 申請日: 2020-01-08
• 公開（公告）號: CN111191631A
• 公開（公告）日: 2020-05-22
• 發明（設計）人: 代勇;化青龍;李偉
• 申請（專利權）人: 哈爾濱融智愛科智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;H04N7/18;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 哈爾濱市偉晨專利代理事務所(普通合伙) 23209
• 代理人: 韓立巖

本發明為基于圖像域模板匹配的視頻監控監管區域多設備聯動方法，涉及本發明涉及圖像處理、模式識別與深度學習，屬于智能安防領域，包括模板生成、目標定位和設備聯動，模板生成部分生成的圖像域設備控制模板是設備聯動的基礎，目標定位部分對輸入視頻監控畫面圖像進行檢測，定位出目標在視頻監控畫面中的坐標，并將坐標信息輸入到設備聯動部分，設備聯動部分根據目標坐標信息，通過設備控制模板，判別出目標是否處于監管區域，并進行相應的設備聯動。本發明利用模板匹配的方法進行視頻監控監管區域多設備聯動，并將匹配模板圖像化，減少了計算量與邏輯復雜度。在工業高危環境中，可主動預防監管區域的違規闖入，符合實際工業生產中的安全保障需求，實施方便，易于推廣應用。

技術領域

本發明涉及圖像處理、模式識別與深度學習，屬于智能安防領域。

背景技術

目前，在煤炭生產、危險品生成與存儲、冶金等高危行業中，存在一些嚴禁人員靠近的高危險區域，如危險品容器設備、高壓變電箱、皮帶通廊、高溫鍋爐等，這些危險區域一旦有人員靠近，不僅容易發生安全事故，威脅工作人員生命安全，而且影響企業正常生產運營，降低企業運行效率。

防止人員靠近危險區最直接的方法是設立警示牌與圍欄，但由于僥幸心理、麻痹心理和惰性心理的存在，一些安全意識薄弱的工作人員依然會不顧危險警示違規靠近危險區，為了保障人員安全，目前企業解決該問題的方法通常是采用實時視頻監控的方式進行安全監管，但監管水平與視頻監控值守人員的注意力息息相關，甚至值守人員工作態度消極懈怠，使監控視頻僅能發揮事故追溯的作用，而且一般事故發生時間短，僅靠視頻監控值守人員預判危險發生，存在著危險識別不準確、響應滯后等缺點。

發明內容

本發明采用深度學習、模式識別與圖像處理技術，實現實時目標監管區域判別與設備聯動，應用于工業復雜高危作業環境下的安全保障，針對視頻監控圖像進行目標定位，對目標所屬監管區域進行判別，可在第一時間發現險情，并緊急進行相應的設備聯動處理，從而降低事故的發生概率，保障企業安全生產。

本發明的技術方案：

基于圖像域模板匹配的視頻監控監管區域多設備聯動方法,包括模板生成、目標定位和設備聯動，模板生成部分生成的圖像域設備控制模板是設備聯動的基礎，目標定位部分對輸入視頻監控畫面圖像進行檢測，定位出目標在視頻監控畫面中的坐標，并將坐標信息輸入到設備聯動部分，設備聯動部分根據目標坐標信息，通過設備控制模板，判別出目標是否處于監管區域，并進行相應的設備聯動。

進一步地、所述模板生成包括模板初始化和模板填充，模板初始化部分生成一個像素值全零的灰度圖，該灰度圖的尺寸與視頻監控圖像的尺寸一致，作為初始設備控制模板；模板填充部分在視頻監控圖像中選取一個封閉區域作為監管區域，得到該監管區域像素的坐標集合，將設備控制模板中屬于該坐標集合的像素值設置為該監管區域相對應的設備編號，循環選取監管區域與設置像素值，直至模板生成結束，設備控制模板用于設備聯動部分的模板匹配。

進一步地、所述目標定位包括視頻畫面獲取模塊、圖像預處理模塊和目標定位模塊三部分，視頻畫面獲取模塊通過讀取監控攝像頭IP地址，獲取攝像頭實時視頻監控畫面圖像，并將視頻監控圖像逐幀輸入到圖像預處理模塊；圖像預處理模塊將獲取的單幀視頻監控圖像進行去噪、去霧、增亮、對比度拉伸等預處理，獲得更易于后續處理的高質量圖像；目標定位模塊通過基于深度學習的Faster R-CNN方法，利用已訓練好的目標識別模型，進行目標檢測，判斷是否有目標出現，若目標出現，則定位出目標在圖像中的坐標，獲取目標在視頻監控圖像中的坐標信息。

進一步地、所述設備聯動根據目標定位輸入的目標在視頻監控圖像中的坐標，獲取設備控制模板在相同坐標下的像素值n'，若該像素值n'＝0，則判斷目標處于非監管區域，否則判斷目標處于監管區域，且該監管區域對應的設備編號為n'，進而可進行相應設備的聯動。