[發明專利]一種基于監控視頻的遺留物檢測方法

有效

• 申請號: 202010874464.0
• 申請日: 2020-08-27
• 公開（公告）號: CN112016445B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 周偉;鄭福建;郭鑫;龐一然;汪彥;易軍;黃鴻;雷友峰;辜小花;李太福
• 申請（專利權）人: 重慶科技學院
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06T7/246;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶蘊博君晟知識產權代理事務所(普通合伙) 50223
• 代理人: 韓慧芳

1.一種基于監控視頻的遺留物檢測方法，該方法包括以下步驟：

S1：通過圖像采集設備，獲取視頻流；

S2：匹配游客及其攜帶物

S21：使用YOLOv4網絡，檢測第N幀游客人體及其攜帶物，并將攜帶物作為目標物體；

S22：利用綜合距離度量對多個目標物體及其對應游客人體進行匹配；

S3：對游客及其攜帶物進行目標跟蹤，其具體包括以下步驟：

S31：利用神經網絡對多個目標物體進行表觀建模；

S32：使用遞歸卡爾曼濾波預測第N+1幀中多個目標物體的位置；

S33：檢測第N+1幀中的多個目標物體；

S34：利用步驟S31中的神經網絡，生成N+1幀中多個目標物體的表觀特征；

S35：利用卡爾曼濾波預測結果與表觀建模，對連續兩幀中的多個目標物體進行級聯匹配，實現目標物體的實時跟蹤；

S4：針對每個目標物體，根據其與對應游客的綜合距離度量，判定是否為疑似遺留物體；

S5：若疑似遺留物體的停留時間超過閾值T5，則判定為遺留物。

2.根據權利要求1所述一種基于監控視頻的遺留物檢測方法，其主要特征在于：所述步驟S22利用綜合距離度量方式，對多個目標物體及其對應游客人體進行匹配，其表達式如下：

其中P為YOLOv4網絡檢測到的人體檢測框，P_c為其中心點；O為攜帶物檢測框，O_c為其中心點；S為檢測框O與P的最小凸集，S_d為其對角線長度；ρ²(·)為歐氏距離；當目標物體與人體的綜合距離dist(P,O)大于閾值T1時，則確定其關聯關系。

3.根據權利要求1所述一種基于監控視頻的遺留物檢測方法，其主要特征在于：步驟S35所述的級聯匹配過程，其具有如下兩個步驟：

S351：使用馬氏距離，對目標物體的卡爾曼濾波預測結果P與YOLOv4檢測結果D進行運動信息關聯，其公式如下：

其中D_j表示第j個檢測框的位置，P_i表示第i個預測框的位置，Σ_i表示檢測位置與平均預測位置間的協方差矩陣；如果某對檢測框與預測框的馬氏距離d_m小于閾值T2，則判定其關聯成功；

S352：當存在遮擋時，馬氏距離的可靠性降低，此時對檢測對象的表觀特征進行匹配；對步驟S351中被成功關聯的檢測框使用S31中的神經網絡進行表觀特征提取，并逐幀將提取到的128維特征向量放置在跟蹤器r⁽ⁱ⁾中；提取當前幀所有檢測框特征向量r_j，對當前幀第j個檢測結果與第i個追蹤器中最近100個關聯成功的特征集，求取其最小余弦距離，即：

其中R_i為所有跟蹤器的集合，若某對檢測框與預測框的表觀特征具有最小余弦距離d_c，且d_c小于閾值T3，則判定其關聯成功。