CN102063614B - 一种安防监控中遗留物品的检测方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明属于视频监控领域，提供了一种安防监控中遗留物品的检测方法及装置，包括：将场景平面划分为若干区域；在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；若存在所述遗留物品，则提取所述遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测。本发明采用运动检测和两帧背景进行求差计算的方法，避免了遇到若运动目标运动过快或是为了满足硬件要求而实现的背景更新速率过快甚至目标发生畸变的时候，往往不能进行准确的跟踪或对跟踪的策略有更为严格的要求导致算法复杂度增加，也避免了因物体被暂时遮挡而导致的误判情况发生。

Description

一种安防监控中遗留物品的检测方法及装置

技术领域

本发明属于视频监控领域，尤其涉及一种安防监控中遗留物品的检测方法及装置。

背景技术

时至今日，安防监控领域飞速发展并逐步融入人们的日常生活之中，而智能视频监控是人们最为熟悉的安防监控系统。

目前在现实应用中，智能监控主要应用于对重要场合以及重要物品进行监测，以达到保障公共安全的目的，如：银行、公交车站、火车站、飞机场等人员密集地区；图书馆、档案馆、美术馆、拍卖场等重要资料保护地区；校园、住宅小区、公司企业、国家机关等重要生活场所等地区的安防监控。

场所中的遗留物品对周围环境具有危害性和非危害性双方面的性质，在国际间对危害公共安全和恐怖犯罪等的行为实行严厉打击的大形势下，安防监控已经逐渐在人们的生活着占有更为重要的地位。随着人们的安防意识逐渐提高，随着目前国家、城市之间的交流更加频繁多样，对如此这些地区的安防监控则显得更为重要。

目前的遗留物检测算法主要的方法是对视频图像进行背景、前景以及当前帧的处理得到运动目标，对运动目标进行跟踪，当运动目标静止时则要进行判定，是否为可疑的遗留物品，但是这种方法是基于对目标可以独立的稳定的跟踪前提之下才能得到可信的结果，如果目标发生畸变或被恶意遮挡的情况下，并且在实际生活中某些不法犯罪分子作案手段极其隐蔽情况下，对于目标的跟踪、分离以及判定目标是否静止的方法则显得力不从心，并且极为可能造成漏检或误检。

发明内容

本发明提供了一种安防监控中遗留物品的检测方法，旨在解决现有的方法是基于对目标可以独立的稳定的跟踪前提之下才能得到可信的结果，如果目标发生畸变或被恶意遮挡的情况下，并且在实际生活中某些不法犯罪分子作案手段极其隐蔽情况下，对于目标的跟踪、分离以及判定目标是否静止的方法则显得力不从心，并且极为可能造成漏检或误检的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种安防监控中遗留物品的检测方法，所述方法包括：

将场景平面划分为若干区域；

在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；

根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；

若存在所述遗留物品，则提取所述遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测。

本发明实施例的另一目的在于提供一种安防监控中遗留物品的检测装置，所述检测装置包括：

场景平面划分单元，用于将场景平面划分为若干区域；

背景保存计算单元，用于在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；

目标遗留判定单元，用于根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；若存在所述遗留物品，则提取所述遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测。

本发明采用运动检测的方法，避免了在视频监控中经常会遇到若运动目标运动过快或是为了满足硬件要求而实现的背景更新速率过快甚至目标发生畸变的时候，往往不能进行准确的跟踪或是对跟踪的策略有更为严格的要求导致算法复杂度增加，效率和准确率均降低此类现象的发生。此外，用小区域两帧背景进行求差计算相比于与运动前景进行匹配的方法可以避免因物体被暂时遮挡而导致的误判情况发生。

附图说明

图1为本发明实施例提供的安防监控中遗留物品的检测方法的实现流程图；

图2为本发明实施例提供的两帧背景保存并求差计算的实现流程图；

图3为本发明实施例提供的根据求差计算结果，判定相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品的的实现流程图；

图4为本发明实施例提供的安防监控中遗留物品的检测方法的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1示出了本发明实施例提供的安防监控中遗留物品的检测方法的实现流程图。

该方法包括以下步骤：

在步骤S101中，将场景平面划分为若干区域。

该步骤可以采取得实现方法为，以显示设备为参考，将显示设备的平面大小的图像划分成16*16个大小相等的小区域或按不同需求有不同划分方法。

同时对每一个小区域设置2个标志位，第一个标志位有两个值，分别为0、1，两个值分别代表：0——区域没有运动目标，1——区域有运动目标；第二个标志位也有两个值分别为0、1，分别代表：0——区域未保存过背景，1——区域保存过背景。即如若小区域的标志位为01时，则表示小区域没有运动目标且保存过背景。初始化时设置每个小区域的初始标志位为00，即没有运动物体且未保存过背景。

在步骤S102中，在某一时间间隔内，将若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算。

在本发明实施例中，应根据公式(1)判定小区域是否存在运动目标。

其中，s₁/s₂为前景中，在对应的划分的区域s₂中，像素值为255的点的数目s₁所占百分比，τ为给定的阈值。

若当前小区域1号标志位中的值为1则继续，若为0则修改为1，；若小区域2号标志位为1，即当前小区域有运动物体且保存过背景，则不做处理，继续对小区域进行运动检测，若小区域2号标志位为0，即当前小区域存在运动物体但未保存过背景，则需要保存一帧背景。

在本发明实施例中，只有当小区域的标志位为01时，要保存第二帧背景。

选择此时保存第二帧背景的原因是由运动物体从前景中消失的原因推出，根据背景更新策略以及混合高斯模型建立背景、前景方法，只有物体在离开当前小区域或者物体长时间静止于当前区域而导致物体融入背景时，才会在前景消失。

在步骤S103中，根据求差计算结果，判定相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品。

将保存了两帧背景的小区域的两帧背景进行做差计算，若求差结果的统计值大于阈值则认为目前小区域有目标遗留，可以判定为疑似遗留物，即或者是遗留物，或者是遗留的人或其他，记录当前小区域的相关信息，包括区域宽度，长度，中心点坐标等。

如果统计值小于阈值则认为目前小区域不符合条件，即没有目标遗留或目标过小即可能是噪点或者其它，则此时修改小区域标志位为00即未保存过背景且没有运动物体。

在本发明实施例中，区域连通性判定即合并判定可以采取以下方法：

将平面划分成16*16的相同大小的区域或按其他需求有不同的划分，由于区域划分自行确定，则区域大小及形状由自身确定，这里本发明给出一种简单普遍的算法，即首先设定区域为规则矩形，两个规则矩形区域的长度分别为h1、h2，宽度为w1、w2，区域1的中心点坐标为(x1，y1)，区域2的中心点坐标为(x2，y2)，两矩形的中心相距为d，两矩形的中心分别距自己的角点距离为c1、c2，则有如下公式：

$d=\sqrt{{(x_1-x_2)}^2+{(y_1-y_2)}^2}---\left(2\right)$

$c_1=\frac{\sqrt{{w_1}^2+{h_1}^2}}{2}---\left(3\right)$

$c_2=\frac{\sqrt{{w_2}^2+{h_2}^2}}{2}---\left(4\right)$

定义如下判定公式：

其中τ为自定义的阈值，如若希望合并能力强则将此阈值根据实际测试结果逐渐扩大，否则将阈值减少。

此公式基本适应所有规则矩形，其他规则或非规则多边形连通性判定算法也可由此推出。

将具有连通性的区域合并，合并后的区域继续参与连通性判定操作，最终找到不能继续合并的几个合并后的大区域。

在步骤S104中，若存在遗留物品，则提取遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测。

将得到的各个大区域分别作边缘检测，找到可疑目标的轮廓。将目标轮廓通过模式识别的方法和人形进行匹配，判定是为人还是为物，若为物则在屏幕上凸显或框出，并提示监控后端人员有物品遗留。

作为本发明实施例的一优选方案，如图2所示，在在某一时间间隔内，将若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算包括以下步骤：

在步骤S201中，逐帧获取场景的视频信息；

在步骤S202中，对获取的视频信息进行处理，区分出运动物体作为前景图像和静止物体作为背景图像；

在步骤S203中，对视频保存两帧背景图像；

在步骤S204中，对背景图像进行求差计算。

作为本发明实施例的一优选方案，本发明实施例利用混合高斯建模方法建立背景。

作为本发明实施例的一优选方案，前景根据公式(6)进行二值化处理。

其中，src为输入图像的对应点像素值矩阵，dst为输出矩阵，thershold为二值化阈值。

对前景进行平滑和降噪处理，降噪方法主要根据公式(7)对前景图像进行腐蚀和公式(8)膨胀等操作。

$\mathrm{dst}(x,y)=\underset{\left((x^{\′},y^{\′})\mathrm{in\; element}\right)}{\min }\mathrm{src}(x+x^{\′},y+y^{\′})---\left(7\right)$

$\mathrm{dst}(x,y)=\underset{\left((x^{\′},y^{\′})\mathrm{in\; element}\right)}{\max }\mathrm{src}(x+x^{\′},y+y^{\′})---\left(8\right)$

其中，element为用于腐蚀和膨胀的结构元素，该结构元素决定每个具有最小(或最大)值像素点的邻域形状。

作为本发明实施例的一优选方案，背景保存的条件是根据相关区域中运动目标的状态得出的；当相关区域中有运动目标就保存区域背景，当运动目标在区域中消失时再进行背景保存。

作为本发明实施例的一优选方案，如图3所示，根据求差计算结果，判定相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品的实现方法包括：

在步骤S301中，计算两帧背景存在差异的部分的面积在区域中所占的比值；

在步骤S302中，将比值与设置的阈值进行比较；

在步骤S303中，若求差结果的统计值大于阈值则目前区域内有目标遗留，并且将目标遗留判定为疑似遗留物品即或者是遗留物品，或者是遗留的人或者其它；

在步骤S304中，若求差结果的统计值小于阈值，则目前区域不符合条件，即没有目标遗留或为噪声或者其它。

图4示出了本发明实施例提供的安防监控中遗留物品的检测装置的结构框图。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

一种安防监控中遗留物品的检测装置，检测装置包括：

场景平面划分单元41，用于将场景平面划分为若干区域；

背景保存计算单元42，用于在某一时间间隔内，将若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；

目标遗留判定单元43，用于根据求差计算结果，判定相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；若存在遗留物品，则提取遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测。

作为本发明实施例的一优选方案，背景保存计算单元42包括：

前景背景区分模块421，用于逐帧获取场景的视频信息，对获取的视频信息进行处理，区分出运动物体作为前景图像和静止物体作为背景图像；

背景保存计算模块422，用于对视频保存两帧背景图像，对背景进行求差计算。

作为本发明实施例的一优选方案，前景图像根据公式(6)进行二值化处理，公式(6)为：

其中src为输入图像的对应点像素值矩阵，dst为输出矩阵，thershold为二值化阈值。

作为本发明实施例的一优选方案，背景保存的条件是根据相关区域中运动目标的状态得出的；当相关区域中有运动目标就保存区域背景，当运动目标在区域中消失时再进行背景保存。

作为本发明实施例的一优选方案，目标遗留判定单元43包括：

比值阈值比较模块431，用于将求差计算得到的两帧背景存在差异的部分的面积在目标区域中所占的比值与设置的阈值进行比较；

目标遗留确定模块432，用于将比值与设置的阈值进行比较，若求差结果的统计值大于阈值则目前区域内有目标遗留，将目标遗留判定为疑似遗留物品或者是遗留物品或者其它，并且报警；若求差结果的统计值小于阈值，则目前区域不符合条件，即没有目标遗留或为噪声或者其它。

本发明实施例可以在数字信号处理器DM642上进行实施。

模拟视频信号经过DSP芯片的A\D转换口输入，进入数字信号处理器DM642，通过与SDRAM和FLASH的密切配合，对转换的数字信号进行以上方法处理，并通过GPIO将报警信号输出，提示监控人员有遗留物品，同时经过D\A转换，将数字信号转换为模拟信号输出到后端显示设备进行显示。

本发明实施例的有益效果是：

1、本发明中运动检测相对于运动跟踪而言属于对运动目标处理方法的更为基础性的内容，一般的运动跟踪都是基于运动检测来做，因此相对于运动目标跟踪，对运动目标的检测则更为根本、准确。

2、在视频监控中经常会遇到若运动目标运动过快或是为了满足硬件要求而实现的背景更新速率过快甚至目标发生畸变的时候，往往不能进行准确的跟踪或是对跟踪的策略有更为严格的要求导致算法复杂度增加，效率和准确率均降低，而运动检测可以避免此类现象的发生。

3、用小区域两帧背景进行求差计算相比于与运动前景进行匹配的方法可以避免因物体被暂时遮挡而导致的误判情况发生。

4、本发明可以避免运动跟踪中判断目标是否静止时由于目标的畸变或抖动而导致的判定不准确现象，本发明中背景保存的判定条件鲜明。

5、面对多目标在场景中运动时，运动跟踪往往不能将人与携带的物分离，根据本发明的方法则可解决此类问题，得到比较运动检测更为准确的结果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种安防监控中遗留物品的检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将场景平面划分为若干区域；

在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；

根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；

若存在所述遗留物品，则提取所述遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测；

所述在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算包括以下步骤：

逐帧获取场景的视频信息，对获取的视频信息进行处理，区分出运动物体作为前景图像和静止物体作为背景图像；

对视频保存两帧所述背景图像，对所述背景图像进行求差计算；

背景保存的条件是根据所述相关区域中运动目标的状态得出的；当所述相关区域中有运动目标就保存区域背景，当所述运动目标在区域中消失时再进行背景保存；

所述根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品的实现方法包括：

计算两帧所述背景存在差异的部分的面积在区域中所占的比值；

将所述比值与设置的阈值进行比较，若比值大于阈值则所述相关区域内有目标遗留，并且将所述目标遗留判定为疑似遗留物品；

若比值小于阈值，则所述相关区域不符合条件，即没有所述目标遗留。

2.一种安防监控中遗留物品的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括：

场景平面划分单元，用于将场景平面划分为若干区域；

背景保存计算单元，用于在某一时间间隔内，将所述若干区域的某一相关区域进行两帧背景保存并求差计算；

目标遗留判定单元，用于根据求差计算结果，判定所述相关区域内是否有目标遗留，并判定是否为遗留物品；若存在所述遗留物品，则提取所述遗留物品并报警；若没有遗留物品则继续对其他区域进行监测；

所述背景保存计算单元包括：

前景背景区分模块，用于逐帧获取场景的视频信息，对获取的视频信息进行处理，区分出运动物体作为前景图像和静止物体作为背景图像；

背景保存计算模块，用于对视频保存两帧背景图像，对背景进行求差计算；

背景保存的条件是根据所述相关区域中运动目标的状态得出的；当所述相关区域中有运动目标就保存区域背景，当所述运动目标在区域中消失时再进行背景保存；

所述目标遗留判定单元包括：比值阈值比较模块，用于将求差计算得到的两帧所述背景存在差异的部分的面积在所述目标区域中所占的比值与设置的阈值进行比较；

目标遗留确定模块，用于将所述比值与设置的阈值进行比较，若比值大于阈值则所述相关区域内有目标遗留，并且将所述目标遗留判定为疑似遗留物品，并且报警；若比值小于阈值，则所述相关区域不符合条件，即没有所述目标遗留。