CN101571982B - 一种判断视频监控范围内物品失窃的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，优点在于由于在确定是否要更新原始监控图像的待监控目标区域内的图像中各个像素点的像素值时，引进了当前图像的待监控目标区域内的图像与原始监控图像的待监控目标区域内的图像的相似度，通过判定相似度是否大于相似度阈值来确定是否要更新原始监控图像的待监控目标区域内的图像中各个像素点的像素值，这样可以有效抑制光线剧烈变化导致的待监控目标区域内部分图像不稳定现象；当运动对象离开待监控目标区域后通过判断当前图像的待监控目标区域内的图像与原始监控图像的待监控目标区域内的图像的相异度来判定被监控物品是否已失窃，这样即使在光线变化剧烈情况下，也可有效的抑制误报现象。

Description

一种判断视频监控范围内物品失窃的方法 

技术领域

本发明涉及一种被监控物品失窃的判断方法，尤其是涉及一种判断视频监控范围内物品失窃的方法。 

背景技术

随着安防监控领域的不断深入发展，视频监控也从一般的简单监控发展到了智能视频监控，越来越多的智能视频监控产品被开发出来。在分析视频监控行为中，主要有穿越警戒线触发报警，运动目标进入或者离开警戒区域时触发报警，运动目标长时间在同一个地方逗留时触发报警，有物品从运动目标身上遗失时触发报警和根据划定被监控物品而有运动目标拿走该被监控物品时触发报警等。 

被监控物品失窃存在多种情况，其中最常出现的是被监控物品被人拿走。在被监控物品失窃检测识别过程中，最为原始的方式为人工识别，即要求看管人员一天24小时盯着设置于被监控物品周围的视频捕获设备传输到客户端的视频，这种人工识别方法在理论上能够保证零误报和零漏报，但这种方法存在较多的缺点：(1)、由于需看管人员时刻关注视频以防止被监控物品失窃，增加了人工管理成本；(2)、由于专人关注视频时需24小时一直盯着，但因人长时间盯着一个物体会产生视觉疲劳，这时往往容易出现打盹或开小差等现象，这样就会有可能导致有人趁看管人员不注意时实施偷窃行为。 

为解决上述人工检测识别方法存在的问题，目前较多采用的为将视频捕获设备获取的视频实时地传输到终端设备如计算机上，通过分析被监控物品附近是否有运动目标出现，如果有运动目标出现，则当运动目标离开被监控物品时，判定被监控物品是否还存在的方法，这种方法比较适用于被监控物品较多的场合，但目前的这种方法存在较高的误报率和漏报率。 

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种可有效抑制光线剧烈变化导致待监控目标区域内部分图像出现的不稳定现象，且在光线变化剧烈情况下，也可有效的抑制误报现象的判断视频监控范围内物品失窃的方法。 

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种判断视频监控范围内物品失窃 的方法，包括以下具体步骤： 

①在终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t时刻的图像中划定一个待监控目标区域，将待监控目标区域内的像素点的标记设置为1，将t时刻的图像中除待监控目标区域内的像素点之外的其他像素点的标记设置为0，然后保存t时刻的图像作为原始监控图像； 

②定义终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t+1时刻的图像为当前图像，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度为Rsim，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度为Rdif，Rsim＝ER/ET，Rdif＝1-Rsim，其中， $\mathrm{ER}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\mathrm{\&Sigma;}}(\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ $\mathrm{ET}=\sqrt{\mathrm{EB}\&times;\mathrm{EC}},$ $\mathrm{EB}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\mathrm{\&Sigma;}}(\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ $\mathrm{EC}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\text{\&Sigma;}}(\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，di和dj为偏移量； 

③采用现有技术判断当前图像中是否有运动对象，如果当前图像中没有运动对象，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②；如果当前图像中有运动对象，继续执行； 

④如果当前图像中有出现运动对象且运动对象不在待监控目标区域内，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②；如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，继续执行； 

⑤如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，则将该运动对 象的可疑标记置为1，然后将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，判断当前图像的待监控目标区域中的运动对象是否已离开，如果运动对象已离开，则再判定当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度Rdif是否大于设定的相异度阈值T_different，如果相异度Rdif大于设定的相异度阈值T_different，则表示被监控物品已失窃，否则，表示被监控物品未失窃，并将该运动对象的可疑标记置为0，再将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②，如果运动对象未离开，则将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，重复执行步骤⑤。 

所述的步骤①中待监控目标区域的大小满足条件：被监控物品在待监控目标区域中所占的面积与被监控物品的面积之比大于85％，待监控目标区域的面积与被监控物品的面积之比小于1.1。 

所述的步骤③或步骤④中的相似度阈值T_similar为0.995。 

所述的步骤⑤中的相异度阈值T_different为0.235。 

所述的步骤③或步骤④中更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值的过程为：Pback′(i+di，j+dj)＝α×Pback(i+di，j+dj)+(1-α)×Pcurr(i+di，j+dj)，其中，Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback′(i+di，j+dj)表示Pback(i+di，j+dj)更新后的像素值，di和dj为偏移量，0＜α＜1。 

所述的α＝0.7。 

与现有技术相比，本发明的优点在于通过在某时刻的图像中划定一个待监控目标区域，并将该时刻的图像作为原始监控图像，将下一时刻的图像作为当前图像，在当前图像中没有运动对象或有出现运动对象且运动对象不在待监控目标区域内时，通过当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度，确定是否更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，当当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内时，且在下一时刻的图像中运动对象已离开待监控目标区域时，再通过判定当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度，确定被监控物品是否已失窃，由于在确定是否要更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各 个像素点的像素值时，引进了相似度，通过判定相似度是否大于相似度阈值来确定是否要更新，这样可以有效抑制光线剧烈变化导致的待监控目标区域内部分图像不稳定现象；当运动对象离开后通过判断相异度来判定被监控物品是否已失窃，这样即使在光线变化剧烈情况下，也可有效的抑制误报现象。 

具体实施方式

以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。 

一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，包括以下具体步骤： 

①在终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t时刻的图像中划定一个待监控目标区域，将待监控目标区域内的像素点的标记设置为1，将t时刻的图像中除待监控目标区域内的像素点之外的其他像素点的标记设置为0，然后保存t时刻的图像作为原始监控图像。在此，划定的待监控目标区域的大小需满足条件：被监控物品在待监控目标区域中所占的面积与被监控物品的面积之比大于75％～85％，待监控目标区域的面积与被监控物品的面积之比小于1.1～1.3。 

②定义终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t+1时刻的图像为当前图像，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度为Rsim，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度为Rdif，Rsim＝ER/ET，Rdif＝1-Rsim，其中， $\mathrm{ER}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\mathrm{\&Sigma;}}(\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ $\mathrm{ET}=\sqrt{\mathrm{EB}\&times;\mathrm{EC}},$ $\mathrm{EB}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\mathrm{\&Sigma;}}(\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pback}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ $\mathrm{EC}=\underset{(-3<\mathrm{di}<3,-3<\mathrm{dj}<3)}{\mathrm{\&Sigma;}}(\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})\&times;\mathrm{Pcurr}(i+\mathrm{di},j+\mathrm{dj})),$ Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，di和dj为偏移量。 

③采用现有技术判断当前图像中是否有运动对象，如果当前图像中没有运动对象，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②； 如果当前图像中有运动对象，继续执行。在此具体实施例中相似度阈值T_similar为0.995，该阈值是通常大量的实验取得的。在此更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值的过程为：Pback′(i+di，j+dj)＝α×Pback(i+di，j+dj)+(1-α)×Pcurr(i+di，j+dj)，其中  ，Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback′(i+di，j+dj)表示Pback(i+di，j+dj)更新后的像素值，di和dj为偏移量，0＜α＜1，在此取α＝0.7。 

④如果当前图像中有出现运动对象且运动对象不在待监控目标区域内，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②；如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，继续执行。 

⑤如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，则将该运动对象的可疑标记置为1，然后将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，判断当前图像的待监控目标区域中的运动对象是否已离开，如果运动对象已离开，则再判定当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度Rdif是否大于设定的相异度阈值T_different，如果相异度Rdif大于设定的相异度阈值T_different，则表示被监控物品已失窃，否则，表示被监控物品未失窃，并将该运动对象的可疑标记置为0，再将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②，如果运动对象未离开，则将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，重复执行步骤⑤。在此具体实施例中相异度阈值T_different的值为0.235，该阈值是通过大量实验取得的。 

Claims (6)

1.一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于包括以下具体步骤：

①在终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t时刻的图像中划定一个待监控目标区域，将待监控目标区域内的像素点的标记设置为1，将t时刻的图像中除待监控目标区域内的像素点之外的其他像素点的标记设置为0，然后保存t时刻的图像作为原始监控图像；

②定义终端设备实时接收到的由视频捕获设备获取的t+1时刻的图像为当前图像，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度为Rsim，记当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度为Rdif，Rsim＝ER/ET，Rdif＝1-Rsim，其中，

Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，di和dj为偏移量；

③采用现有技术判断当前图像中是否有运动对象，如果当前图像中没有运动对象，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②；如果当前图像中有运动对象，继续执行；

④如果当前图像中有出现运动对象且运动对象不在待监控目标区域内，判断当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相似度Rsim是否大于设定的相似度阈值T_similar，如果相似度Rsim大于设定的相似度阈值T_similar，则更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值，否则，对原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值不进行更 新，并将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②；如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，继续执行；

⑤如果当前图像中有出现运动对象且运动对象在待监控目标区域内，则将该运动对象的可疑标记置为1，然后将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，判断当前图像的待监控目标区域中的运动对象是否已离开，如果运动对象已离开，则再判定当前图像的待监控目标区域内的部分图像与原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像的相异度Rdif是否大于设定的相异度阈值T_different，如果相异度Rdif大于设定的相异度阈值T_different，则表示被监控物品已失窃，否则，表示被监控物品未失窃，并将该运动对象的可疑标记置为0，再将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，返回执行步骤②，如果运动对象未离开，则将终端设备实时接收到的下一帧图像作为当前图像，重复执行步骤⑤。

2.根据权利要求1所述的一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于所述的步骤①中待监控目标区域的大小满足条件：被监控物品在待监控目标区域中所占的面积与被监控物品的面积之比大于85％，待监控目标区域的面积与被监控物品的面积之比小于1.1。

3.根据权利要求1所述的一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于所述的步骤③或步骤④中的相似度阈值T_similar为0.995。

4.根据权利要求1所述的一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于所述的步骤⑤中的相异度阈值T_different为0.235。

5.根据权利要求1所述的一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于所述的步骤③或步骤④中更新原始监控图像的待监控目标区域内的部分图像中各个像素点的像素值的过程为：Pback′(i+di，j+dj)＝α×Pback(i+di，j+dj)+(1-α)×Pcurr(i+di，j+dj)，其中，Pcurr(i+di，j+dj)表示当前图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback(i+di，j+dj)表示原始监控图像中坐标为(i+di，j+dj)的像素点的像素值，Pback′(i+di，j+dj)表示Pback(i+di，j+dj)更新后的像素值，di和dj为偏移量，0＜α＜1。

6.根据权利要求5所述的一种判断视频监控范围内物品失窃的方法，其特征在于所述的α＝0.7。