[發(fā)明專利]一種移動物體偵測的方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011074095.3
• 申請日: 2020-10-09
• 公開（公告）號: CN112364884A
• 公開（公告）日: 2021-02-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 劉月娥;汪紅星;鄧淇;吳子健;李崢嶸
• 申請（專利權(quán)）人: 北京星閃世圖科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/40;G06K9/46
• 代理公司: 西安嘉思特知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61230
• 代理人: 尹曉雪

本發(fā)明涉及一種移動物體偵測的方法，包括：S1：根據(jù)移動偵測算法獲取待測圖像中正在移動的目標，得到第一目標圖像；S2：對第一目標圖像進行濾波處理，得到濾波圖像；S3：對濾波圖像進行背景相似度過濾處理，得到第二目標圖像；S4：根據(jù)目標銳利邊緣的長度對第二目標圖像進行過濾處理，得到第三目標圖像；S5：將第三目標圖像輸入至訓(xùn)練完成的分類器中，輸出圖像分類結(jié)果。本發(fā)明的移動物體偵測的方法，通過傳統(tǒng)方法與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，能夠在很大程度上識別真實目標，有效解決室內(nèi)情況下由于地板磚反光、戶外環(huán)境下由于樹葉與其他物品產(chǎn)生的陰影導(dǎo)致的入侵檢測誤報問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于視頻圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種移動物體偵測的方法。

背景技術(shù)

變壓器作為常規(guī)電力設(shè)施，是輸配電系統(tǒng)中一種極其重要的電器設(shè)備，但由于各種原因，在運行中有時會因物體飄落在變壓器臺面或人為破壞產(chǎn)生故障。為解決以上問題，業(yè)界普遍采用自動化監(jiān)控措施，利用人工智能的方法監(jiān)控這些設(shè)備是否正常運轉(zhuǎn)。通常利用視頻監(jiān)控設(shè)備檢測是否有異物入侵，但是，現(xiàn)有的針對異物入侵檢測技術(shù)受光線變化影響較大，會出現(xiàn)由于地板磚反光、或是無法有效判斷真實目標入侵或是周圍環(huán)境影子而造成移動偵測算法誤報的現(xiàn)象。

為了降低移動偵測算法誤報的概率，通常采用基于顏色特征的陰影去除法或基于區(qū)域模糊程度計算的陰影消除算法去除陰影。但是，基于顏色特征的陰影去除法需要使用HSV色彩空間，通過判斷目標區(qū)域在H(飽和度)空間和V(亮度)空間的值來判斷該區(qū)域是否是陰影，在室內(nèi)的情況下，由于燈光在地板上會發(fā)生反射，這樣的光線變化很有可能亮度高于周邊環(huán)境，且飽和度依賴于地磚與燈光的顏色，使得該方法在室內(nèi)場景中無法有效過濾光線變化產(chǎn)生的誤檢?；趨^(qū)域模糊程度計算的陰影消除算法，是基于陰影區(qū)域內(nèi)較為模糊的原理，對圖像邊緣的信息量做出判斷，如果移動的目標是一個較為純粹的目標，比如一張白紙，或者一個純色的物體，則很有可能經(jīng)過該算法之后，檢測到的邊緣較少，方差較小，從而認為該區(qū)域沒有物體在移動。

因此，針對異物入侵檢測技術(shù)受光線變化影響較為嚴重的缺陷，設(shè)計一種可以消除陰影的移動物體偵測的方法是很有必要的。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的上述問題，本發(fā)明提供了一種移動物體偵測的方法。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：

本發(fā)明提供了一種移動物體偵測的方法，包括：

S1：根據(jù)移動偵測算法獲取待測圖像中正在移動的目標，得到第一目標圖像；

S2：對所述第一目標圖像進行濾波處理，得到濾波圖像；

S3：對所述濾波圖像進行背景相似度過濾處理，得到第二目標圖像；

S4：根據(jù)目標銳利邊緣的長度對所述第二目標圖像進行過濾處理，得到第三目標圖像；

S5：將所述第三目標圖像輸入至訓(xùn)練完成的分類器中，輸出圖像分類結(jié)果。

在本發(fā)明的一個實施例中，所述S1包括：

采用高斯混合模型和VIBE算法獲取所述待測圖像中正在移動的目標，并對所述正在移動的目標進行標記，得到標記目標區(qū)域的所述第一目標圖像。

在本發(fā)明的一個實施例中，所述S2包括：

使用中值濾波器對所述第一目標圖像的噪聲進行濾波處理，得到所述濾波圖像。

在本發(fā)明的一個實施例中，所述S3包括：

S31：對所述濾波圖像的所述目標區(qū)域進行裁剪，獲取第一目標區(qū)域圖片以及其對應(yīng)的背景圖片；

S32：利用matchTemplate函數(shù)計算所述第一目標區(qū)域圖片以及其對應(yīng)的所述背景圖片的相似度；