[發明專利]高空拋物檢測方法、裝置及計算機可讀存儲介質在審
| 申請號： | 202010148595.0 | 申請日： | 2020-03-05 |
| 公開（公告）號： | CN111382692A | 公開（公告）日： | 2020-07-07 |
| 發明（設計）人： | 裴植;邵煥新;孔淑萍;蔡志勇 | 申請（專利權）人： | 深學科技（杭州）有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/34;G06T7/20 |
| 代理公司： | 上海聯科律師事務所 31350 | 代理人： | 趙旭 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市余杭*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 高空 檢測 方法 裝置 計算機 可讀 存儲 介質 | ||
1.一種高空拋物檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：
S1、獲取高樓監控圖像；
S2、通過單高斯模型和雙高斯模型進行圖像檢測；
S3、設定判別式對圖像的像素點進行判別，并更新模型參數，針對亮度突變點建立自適應判別模型，結合判別式的判別結果，構造判別條件消除亮度突變點，分割得到目標點；通過連通區域約束得到目標區域。
2.如權利要求1所述的高空拋物檢測方法，其特征在于，所述單高斯模型的建模方法為：
用單高斯模型建模背景平坦區域；
S21、設任意s幀的任意像素位置(x，y)服從一維正態分布N(μ，σ2)，其中μ和σ2分別為該像素高斯分布的平均值和方差；令I(x,y,t)表示像素點(x，y)在t時刻的像素值，則其概率為：
S22、每一個像素點的背景模型由包括當前時刻的期望值μt(x,y)和標準差σt(x,y)構成；對于t時刻的像素值I(x,y,t)，令Flag(x,y,t)表示是否判定為背景，則有：
S23、檢測完畢后對被判定為背景的像素的背景模型進行更新：
3.如權利要求1所述的高空拋物檢測方法，其特征在于，所述雙高斯模型的建模方法為：
用雙高斯模型建模背景中的物體邊緣區域：
背景中物體邊緣區域一點(x,y)，(x,y)∈Q亮度Xt的變化用雙高斯模型來描述:
其中分別是t時刻第i個高斯分布的權重、均值和標準差，i＝{1,2}，Q是背景中物體邊緣區域像素；雙高斯分布的參數分為兩組，分別是和
4.如權利要求1所述的高空拋物檢測方法，其特征在于，在所述S3之后，還包括：
S4、目標跟蹤；
通過對目標區域進行跟蹤，識別目標特性，判斷是否為高空拋物。
5.一種高空拋物檢測裝置，其特征在于，包括：
獲取模塊；用于獲取高樓監控圖像；
檢測模塊；用于通過單高斯模型和雙高斯模型進行圖像檢測；
判定模塊；用于設定判別式對圖像的像素點進行判別，并更新模型參數，針對亮度突變點建立自適應判別模型，結合判別式的判別結果，構造判別條件消除亮度突變點，分割得到目標點；通過連通區域約束得到目標區域。
6.如權利要求5所述的高空拋物檢測裝置，其特征在于，所述所述單高斯模型的建模方法為：
用單高斯模型建模背景平坦區域；
S21、設任意s幀的任意像素位置(x，y)服從一維正態分布N(μ，σ2)，其中μ和σ2分別為該像素高斯分布的平均值和方差；令I(x,y,t)表示像素點(x，y)在t時刻的像素值，則其概率為：
S22、每一個像素點的背景模型由包括當前時刻的期望值μt(x,y)和標準差σt(x,y)構成；對于t時刻的像素值I(x,y,t)，令Flag(x,y,t)表示是否判定為背景，則有：
S23、檢測完畢后對被判定為背景的像素的背景模型進行更新：
7.如權利要求5所述的高空拋物檢測裝置，其特征在于，所述雙高斯模型的建模方法為：
用雙高斯模型建模背景中的物體邊緣區域：
背景中物體邊緣區域一點(x,y)，(x,y)∈Q亮度Xt的變化用雙高斯模型來描述:
其中分別是t時刻第i個高斯分布的權重、均值和標準差，i＝{1,2}，Q是背景中物體邊緣區域像素；雙高斯分布的參數分為兩組，分別是和
8.如權利要求5所述的高空拋物檢測裝置，其特征在于，還包括：
目標跟蹤模塊；用于通過對目標區域進行跟蹤，識別目標特性，判斷是否為高空拋物。
9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有多條指令，所述指令適于處理器進行加載，以執行權利要求1-4任一項所述的高空拋物檢測方法中的步驟。
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