CN103634593B - 摄像机移动检测方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及视频监控技术领域，公开了一种摄像机移动检测方法和系统。其中，该方法包括：对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；判断所述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，如果是，增大移动帧计数值；计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；判断所述平均距离是否大于预定的第二阈值，如果是，增大所述移动帧计数值，否则减小所述移动帧计数值；判断所述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值，如果是，判定为摄像机发生移动。实施本发明实施例，可以增强摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减少误报事件的发生。

Description

摄像机移动检测方法和系统

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种摄像机移动检测方法和系统。

背景技术

随着监控系统的普及化及庞大化，传统的监控系统的局限性越来越突出，智能视频监控技术能够在很大程度上分担监控人员的压力，已经广泛应用于社会的各个方面，如交通、军事、机场、银行等等。智能视频监控技术优势在于能在不需要人为干预的情况下，利用计算机视觉分析技术对视频序列进行自动分析，实现24小时一直不停地对视频进行监控，一旦有事情发生可以及时报警，相对于人为监控来说，智能化监控可靠性更高，成本更低廉，智能视频监控技术的市场需求在不断上升，产品形态在不断丰富。

在监控过程中，摄像机被干扰出现异常时将严重影响智能视频监控系统的性能，其中如果摄像机被移动，则可能丧失实际的监控功能，需要对摄像机是否被移动进行监控，尤其在安全性要求较高的场合。

现有技术中存在一些摄像机移动检测方法，例如相邻帧差法，相邻帧差法利用相邻两帧或几帧之间的差异变化来判断移动是否发生，可以快速的检测出干扰，但该方法具有摄像机轻微震动鲁棒性不够的缺点，导致误报率较高。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种摄像机移动检测方法和系统，用于提高摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减小误报率。

本发明实施例提供一种摄像机移动检测方法，包括：

对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

判断所述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，如果是，增大移动帧计数值；

计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；

判断所述平均距离是否大于预定的第二阈值，如果是，增大所述移动帧计数值，否则减小所述移动帧计数值；

判断所述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值，如果是，判定为摄像机发生移动。

相应的，本发明实施例还提供一种摄像机移动检测系统，所述系统包括：

匹配单元，用于对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

第一判断单元，用于判断所述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否大于预定的第一阈值，

计数单元，用于当所述第一判断单元的判断结果为是时，增大移动帧计数值；

第一计算单元，计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；

第二判断单元，用于判断所述平均距离是否大于预定的第二阈值；

所述计数单元，还用于当所述第二判断单元的判断结果为是时，增大所述移动帧计数值，以及用于当所述第二判断单元的判断结果为否时，减小所述移动帧计数值；

第三判断单元，用于判断所述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值；

检测结果判定单元，用于当所述第三判断单元的判断结果为是时，判定为摄像机发生移动。

本发明实施例提供的摄像机移动检测方法和系统，采用了当前帧和背景关键点匹配的方式获取关键点对，通过关键点对的移动距离阈值过滤摄像机轻微震动引起的误报，相比现有技术，可增强摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减少误报事件的发生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的摄像机移动检测方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第一示意图；

图3是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第二示意图；

图4是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第三示意图；

图5是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第四示意图；

图6是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第五示意图；

图7是本发明实施例二提供的摄像机移动检测方法的流程第六示意图；

图8是本发明实施例二提供的摄像机移动检测系统的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中提供了一种摄像机移动检测方法和系统，用于增强摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减少误报事件的发生。以下分别进行详细说明。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一：

本发明实施例提供一种摄像机移动检测方法，如图1所示，该方法可包括：

101、对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

102、判断上述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，如果是，增大移动帧计数值；

103、计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；

104、判断上述平均距离是否大于预定的第二阈值，如果是，增大上述移动帧计数值，否则减小上述移动帧计数值；

105、判断上述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值，如果是，判定为摄像机移动。

本发明实施例提供的摄像机移动检测方法采用了当前帧和背景关键点匹配的方式获取关键点对，通过关键点对的移动距离阈值过滤摄像机轻微震动引起的误报，相比现有技术，可增强摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减少误报事件的发生。

实施例二：

本发明实施例提供一种摄像机移动检测方法，如图2所示，该方法可包括：

201、初始化背景关键点；

202、对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

203、判断上述满足有效匹配关系的关键点对的数目Cm是否小于预先设定的第一阈值TH1，如果是，执行步骤204，否则，执行步骤205；

204、增大移动帧计数值mF；

当满足有效匹配关系的关键点对的数目Cm小于第一阈值TH1时，则说明当前帧可能发生了很大的变化，则增大移动帧计数值mF；相反的，当满足有效匹配关系的关键点对的数目Cm大于或等于第一阈值TH1时，可以不对移动帧计数值mF进行修改；

举例来说，增大移动帧计数值mF可以（但不限于）包括：使移动帧计数值mF加1（或其它数值），即mF=mF+1；

其中，移动帧计数值mF的初始值可以（但不限于）为0；

上述第一阈值TH1的具体取值可以预先设定，例如第一阈值TH1可以但不限于等于10；

205、计算上述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离D_mean；

平均距离D_mean=1/Cm∑||P_bg-P_cur||，其中，Cm表示满足有效匹配关系的关键点对的数目，P_cur表示关键点对中的当前帧关键点，P_bg表示关键点对中的背景关键点；

206、判断上述平均距离D_mean是否大于预定的第二阈值TH2，如果是，执行步骤207、否则，执行步骤208；

207、增大上述移动帧计数值mF；执行步骤209；

举例来说，增大移动帧计数值可以mF（但不限于）包括：使移动帧计数值mF加1（或其它数值），mF=mF+1；

208、减小上述移动帧计数值mF；

举例来说，减小移动帧计数值可以（但不限于）包括：将移动帧计数值置为初始值（0）；或者，使移动帧计数值减1（或其它数值），mF=mF-1；

第二阈值TH2用于调节允许摄像机轻微震动的范围，其具体取值可以预先设定，例如第二阈值TH2可以但不限于等于10个像素；

209、判断上述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值TH3，如果是，执行步骤210；

210、判定为摄像机发生移动；

第三阈值的具体取值可以预先设定，例如第三阈值可以但不限于等于5。

本发明实施例提供的摄像机移动检测方法采用了当前帧和背景关键点匹配的方式获取关键点对，通过关键点对的移动距离阈值过滤摄像机轻微震动引起的误报，相比现有技术，可增强摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性，减少误报事件的发生。

具体地，如图3所示，步骤201可以包括：

201A、按照预先设定的关键点检测方法对视频帧进行检测，获取至少一个关键点；

201B、分别计算上述至少一个关键点的BRIEF（BinaryRobustIndependentElementaryFeatures，二进制健壮独立基本特征）特征；

举例来说，BRIEF特征的计算方法可以包括：

对于任意一个关键点p，在关键点p周围S*S大小区域内随机选取q个二值点对z（x_i，y_i）；其中1≤i≤q，S和q均为常数，例如S可以（但不限于）为64，q可以（但不限于）为256；需要说明的是，z（x_i，y_i）表示的是由点x_i和点y_i组成的一个二值点对z；

点p的BRIEF特征可以表示为：

其中， $\mathrm{\&tau;}\left(z(x_i,y_i)\right)=\left\{\begin{array}{c}1,p\left(x_i\right)<p\left(y_i\right)\\ 0,\mathrm{otherwise}\end{array}\right.$ 其中，p（x_i）表示x_i点的灰度，p（y_i）表示y_i点的灰度；

当BRIEF特征以二进制表示时，即是一个长度为q个比特的数值；

201C、将上述至少一个关键点初始化为背景关键点；

优选地，在背景关键点初始化时，可以将背景关键点的权重Wi初始化为W0，其中W0为预先设定的常数，例如W0可以（但不限于）取10。

具体地，如图4所示，步骤202可以包括：

202A、按照预先设定的关键点检测方法对当前帧进行检测，获取上述当前帧的关键点；

202B、计算上述当前帧的关键点的BRIEF特征；

可以采用与上述201B中相同的方法计算BRIEF特征，在此不再赘述；

202C、在上述当前帧的关键点中为每个上述背景关键点查找与其满足预定的匹配关系的的匹配关键点，形成关键点对；

举例来说，查找关键点对的方法可以为：对于每一个背景关键点，计算与其在预定距离范围内的当前帧的关键点BRIEF特征的汉明距离，找出汉明距离最小且小于预定的第四阈值的当前帧关键点，作为与该背景关键点匹配的当前帧关键点；相互匹配的背景关键点和当前帧关键点形成关键点对；

例如，对于背景关键点O，在预定距离内存在3个当前帧关键点，则分别计算这3个当前帧关键点和背景关键点O的BRIEF特征的汉明距离，若其中某一个当前帧关键点的BRIEF特征的汉明距离最小且小于第四阈值，则认为该当前帧关键点与背景关键点O相互匹配，形成一对关键点对；

汉明距离的计算可以采用现有技术中的计算方法，在此不再赘述；

上述预定距离的具体大小可以预先设定，例如但不限于5个像素的距离；

上述第四阈值的取值可以预先设定，第四阈值例如但不限于等于10；

202D、根据预定的有效匹配规则，筛选出上述关键点对中满足有效匹配关系的关键点对。

举例来说，上述预定的有效匹配规则可以采用RANSAC（RANdomSAmpleConsensus，随机采样一致性）算法，即：

如图5所示，步骤202D可以包括：

202D1、预设t=1；

202D2、在上述关键点对中随机选择a对，计算这a对关键点对中背景关键点和当前帧关键点的投影关系H_t；其中a为预先设定的常数，例如a可以但不限于等于4；

其中，举例来说，投影关系H_t的计算方法可以为：H_t=P_curP_bg ^-1

$P_{\mathrm{cur}}=H_t{P}_{\mathrm{bg}},P_{\mathrm{cur}}=\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{cur}}\\ y_{\mathrm{cur}}\\ 1\end{array}\right],P_{\mathrm{bg}}=\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{bg}}\\ y_{\mathrm{bg}}\\ 1\end{array}\right]$

上式中，P_cur表示关键点对中的当前帧关键点，x_cur、y_cur表示P_cur的横纵坐标，P_bg表示关键点对中的背景关键点，x_bg、y_bg表示P_bg的横纵坐标；

202D3、在所有关键点对中查找满足上述投影关系H_t的关键点对的数目C_t；

本实施中，判断一关键点对是否满足投影关系H_t的方法可以为：计算该关键点对中的背景关键点P_bg投影后的关键点P’，即P’=H_tP_bg，若投影得到的关键点P’与当前帧匹配的关键点P_cur的位移距离D=||P'-P_cur||小于预定的第五阈值（例如但不限于取2），则认为该关键点对满足投影关系H_t，否则认为该关键点对不满足投影关系H_t；

202D4、判断t是否大于或等于T，如果是，执行202D6，否则执行202D5；

其中，T为预先设定的常数，例如T可以但不限于等于20；

202D5、t=t+1；执行步骤202D2；

202D6、在获得的T个投影关系H_t中选择对应的C_t的值最大的一个投影关系H_max；

202D7、判定满足该投影关系H_max的关键点对为有效匹配，不满足该投影关系H_max的关键点对为无效匹配。

当然上述预定的匹配规则还可以采用其他合适的算法，例如还可以通过最少二乘法拟合投影关系，筛选出满足有效匹配关系的关键点对；

举例来说，上述预先设定的关键点检测方法可以采用如下的FAST（FeaturesfromAcceleratedSegmentTest，加速分割检测特征）关键点检测方法，包括：

对视频帧或当前帧中的第一点，以上述第一点为中心，在其周围半径为r的圆周上选取n个点，按预定顺序（例如但不限于顺时针或逆时针）将上述n个点的灰度与上述第一点的灰度依次进行比较，如果上述n个点中存在连续m个点的灰度都大于上述第一点的灰度，或者连续m个点的灰度都小于上述第一点的灰度，则确定上述第一点为关键点；其中，上述第一点是上述视频帧的任意一点，r的值预先设定，例如但不限于2，n、m均是预先设定的正整数，且n≥m，n的取值例如但不限于16，m的取值例如但不限于9。

本实施中选用的FAST关键点和关键点的BRIEF特征，综合考虑了光线的鲁棒性和检测的快速性，能够提高摄像机移动检测方法对光线变化的鲁棒性。

当然，关键点检测方法还可以采用其他的关键点检测方法，例如但不限于SIFT（Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征转换）、SURF（(speed-uprobustfeatures，加速健壮特征）关键点检测方法。

优选地，如图6所示，本实施例提供的摄像机移动检测方法还可包括：

601、根据预定的更新规则更新背景关键点，以删除失效的背景关键点和/或添加新的背景关键点。

举例来说，如图7所示，步骤601可以包括：

601A、增大与任一当前帧关键点满足有效匹配关系的背景关键点的权重，以及减小与所有当前帧关键点均不满足有效匹配关系的背景关键点的权重；

其中，增大背景关键点的权重可以包括：将背景关键点的权重加1；当然增大背景关键点的权重的方式并不仅限于将其权重加1的方式，也可以是其它方式，例如将其权重加2、将其权重乘以2等方式；相应的，减小背景关键点的权重可以包括：将背景关键点的权重减1；当然减小背景关键点的权重的方式并不仅限于将其权重减1的方式，也可以是其它方式，例如将其权重减2、将其权重除以2等方式；

举例来说，如果背景关键点与任意一个当前帧关键点满足有效匹配关系，则将其权重加1，即Wi=Wi+1，反之，如果该背景关键点与所有当前帧关键点均不满足有效匹配关系，则将其权重减1，即Wi=Wi-1；

601B、将权重小于预定的第六阈值的背景关键点删除，以及将不满足有效匹配关系的当前帧关键点添加为新的背景关键点；

举例来说，如果某一背景关键点的权重小于第六阈值，则将其删除；对于当前帧中的某一关键点，如果没有与其满足有效匹配关系的背景关键点，则将该关键点添加为新的背景关键点，并可以将其权重初始化为W0；

其中，第六阈值的具体取值可以预先设定，例如但不限于0。

本实施例中，通过不断的更新背景关键点，可以适应不断变化的监控场景，提高本发明提供的摄像机移动检测方法的可靠性。

实施例三：

本发明还提供一种摄像机移动检测系统，如图8所示，该系统可包括：

匹配单元100，用于对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

第一判断单元200，用于判断上述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，

计数单元300，用于当上述第一判断单元的判断结果为是时，增大移动帧计数值；

第一计算单元400，用于计算存在有效匹配关系的关键点对的平均距离；

第二判断单元500，用于判断上述平均距离是否大于预定的第二阈值；

上述计数单元300，还用于当上述第二判断单元的判断结果为是时，增大上述移动帧计数值，以及用于当上述第二判断单元的判断结果为否时，减小上述移动帧计数值；

第三判断单元600，用于判断上述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值；

检测结果判定单元700，用于当上述第三判断单元的判断结果为是时，判定为摄像机发生移动。

本发明实施例提供的摄像机移动检测系统采用了当前帧和背景关键点匹配的方式获取关键点对，通过关键点对的移动距离阈值过滤摄像机轻微震动引起的误报，相比现有技术，增强了摄像机移动检测技术对摄像机轻微震动的鲁棒性。

进一步地，该系统还可包括：背景关键点确定单元，用于确定背景关键点。

优选地，背景关键点确定单元可以包括：

第一检测模块，用于按照预先设定的关键点检测方法对视频帧进行检测，获取至少一个关键点；

第二计算模块，用于计算上述至少一个关键点的BRIEF特征；

BRIEF特征的具体计算方法可参考实施例二的描述，在此不再赘述；

初始化模块，用于将上述至少一个关键点初始化为背景关键点。

优选地，在背景关键点初始化时，可以将背景关键点的权重Wi初始化为W0，其中W0为预先设定的常数，例如W0可以（但不限于）取10。

优选地，匹配单元100可以具体包括：

第二检测模块，用于按照上述预先设定的关键点检测方法对当前帧进行检测，获取上述当前帧的关键点；

第一计算模块，用于计算上述当前帧的关键点的BRIEF特征；

BRIEF特征的具体计算方法可参考实施例二的描述，在此不再赘述；

查找模块，用于在上述当前帧的关键点中为每个上述背景关键点查找与其满足预定的匹配关系的的匹配关键点，形成关键点对；

筛选模块，用于根据预定的有效匹配规则，筛选出上述关键点对中满足有效匹配关系的关键点对。

具体地，查找模块可以用于执行：对于每一个背景关键点，计算与其在预定距离范围内的当前帧的关键点BRIEF特征的汉明距离，找出汉明距离最小且小于预定的第四阈值的当前帧关键点，作为与该背景关键点匹配的当前帧关键点；相互匹配的背景关键点和当前帧关键点形成关键点对；

汉明距离的计算可以采用现有技术中的计算方法，在此不再赘述。

上述预定距离的具体大小可以预先设定，例如但不限于5个像素的距离；

上述第四阈值的取值可以预先设定，第四阈值例如但不限于等于10。

优选地，筛选模块可以具体包括：

预设子模块，用于预设t=1；

投影关系计算子模块，用于在上述关键点对中随机选择a对，计算这a对关键点对中背景关键点和当前帧关键点的投影关系H_t；其中a为预先设定的常数，例如a可以但不限于等于4；

其中，举例来说，投影关系H_t的计算方法可以为：H_t=P_curP_bg ^-1

$P_{\mathrm{cur}}=H_t{P}_{\mathrm{bg}},P_{\mathrm{cur}}=\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{cur}}\\ y_{\mathrm{cur}}\\ 1\end{array}\right],P_{\mathrm{bg}}=\left[\begin{array}{c}{x}_{\mathrm{bg}}\\ y_{\mathrm{bg}}\\ 1\end{array}\right]$

上式中，P_cur表示关键点对中的当前帧关键点，x_cur、y_cur表示P_cur的横纵坐标，P_bg表示关键点对中的背景关键点，x_bg、y_bg表示P_bg的横纵坐标；

查找子模块，用于在所有关键点对中查找满足上述投影关系H_t的关键点对的数目C_t；

本实施中，判断一关键点对是否满足投影关系H_t的方法可以为：计算该关键点对中的背景关键点P_bg投影后的关键点P’，即P’=H_tP_bg，若投影得到的关键点P’与当前帧匹配的关键点P_cur的位移距离D=||P'-P_cur||小于预定的第五阈值（例如但不限于取2），则认为该关键点对满足投影关系H_t，否则认为该关键点对不满足投影关系H_t；

判断子模块，用于判断t是否大于或等于T；

其中，T为预先设定的常数，例如T可以但不限于等于20；

循环子模块，用于在上述判断子模块的判断结果为否时，使t=t+1，并将t的新值输出至上述投影关系计算子模块以使投影关系计算子模块进行下一个投影关系的计算；

选择子模块，用于在判断子模块的判断结果为是时，在获得的T个投影关系H_t中选择对应的C_t的值最大的一个投影关系H_max；

判定子模块，用于判定满足该投影关系H_max的关键点对为有效匹配，不满足该投影关系H_max的关键点对为无效匹配。

优选地，匹配单元100包括的第一检测模块和背景关键点确定单元800包括的第二检测模块采用相同的关键点检测方法，例如FAST关键检测方法，即上述预定的关键点检测方法具体包括：

对视频帧或当前帧中的第一点，以上述第一点为中心，在其周围半径为r的圆周上选取n个点，按预定顺序将上述n个点的灰度与上述第一点的灰度依次进行比较，如果上述n个点中存在连续m个点的灰度都大于上述第一点的灰度，或者连续m个点的灰度都小于上述第一点的灰度，则确定上述第一点为关键点；其中，上述第一点是上述视频帧的任意一点，r的值预先设定，例如但不限于2，n、m均是预先设定的正整数，且n≥m，n的取值例如但不限于16，m的取值例如但不限于9。

优选地，本实施例提供的摄像机移动检测系统还可包括：

背景关键点更新单元，用于根据预定的更新规则更新背景关键点，以删除失效的背景关键点和/或添加新的背景关键点。

举例来说，背景关键点更新单元可以包括：

权重计算模块，用于增大满足有效匹配关系的背景关键点的权重，以及减小没有存在有效匹配关系的背景关键点的权重；

背景关键点增删模块，用于将权重小于预定的第六阈值的背景关键点删除，以及将不满足有效匹配关系的当前帧关键点添加为新的背景关键点。

其中，增大背景关键点的权重可以包括：将背景关键点的权重加1；当然增大背景关键点的权重的方式并不仅限于将其权重加1的方式，也可以是其它方式，例如将其权重加2、将其权重乘以2等方式；相应的，减小背景关键点的权重可以包括：将背景关键点的权重减1；当然减小背景关键点的权重的方式并不仅限于将其权重减1的方式，也可以是其它方式，例如将其权重减2、将其权重除以2等方式；

举例来说，如果背景关键点与任意一个当前帧关键点满足有效匹配关系，则将其权重加1，即Wi=Wi+1，反之，如果该背景关键点与所有当前帧关键点均不满足有效匹配关系，则将其权重减1，即Wi=Wi-1。

举例来说，如果某一背景关键点的权重小于第六阈值，则背景关键点增删模块将其删除；对于当前帧中的某一关键点，如果没有与其满足有效匹配关系的背景关键点，则背景关键点增删模块将该关键点添加为新的背景关键点，并可以将其权重初始化为W0；

其中，第六阈值的具体取值可以预先设定，例如但不限于0。

本实施例中，背景关键点更新单元可以通过不断的更新背景关键点，以适应不断变化的监控场景，提高本发明提供的摄像机移动检测方法的可靠性。

以上各实施例均属于同一发明构思，各实施例的描述各有侧重，在个别实施例中描述未详尽之处，可参考其他实施例中的描述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、随机存取器（RandomAccessMemory，RAM）、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的摄像机移动检测方法和系统进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种摄像机移动检测方法，其特征在于，包括：

对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

判断所述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，如果是，增大移动帧计数值；

计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；

判断所述平均距离是否大于预定的第二阈值，如果是，增大所述移动帧计数值，否则减小所述移动帧计数值；

判断所述移动帧计数值是否大于预定的第三阈值，如果是，判定为摄像机发生移动。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对的步骤之前，还包括：

初始化背景关键点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述初始化背景关键点的步骤具体包括：

按照预先设定的关键点检测方法对视频帧进行检测，获取至少一个关键点；

计算所述至少一个关键点的二进制健壮独立基本特征BRIEF特征；

将所述至少一个关键点初始化为背景关键点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对的步骤包括：

按照预先设定的关键点检测方法对当前帧进行检测，获取所述当前帧的关键点；

计算所述当前帧的关键点的BRIEF特征；

在所述当前帧的关键点中为每个所述背景关键点查找与其满足预定的匹配关系的匹配关键点，形成关键点对；

根据预定的有效匹配规则，筛选出所述关键点对中满足有效匹配关系的关键点对。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述预先设定的关键点检测方法具体包括：

对视频帧或当前帧中的第一点，以所述第一点为中心，在其周围半径为r的圆周上选取n个点，按预定顺序将所述n个点的灰度与所述第一点的灰度依次进行比较，如果所述n个点中存在连续m个点的灰度都大于所述第一点的灰度，或者连续m个点的灰度都小于所述第一点的灰度，则确定所述第一点为关键点；其中，所述第一点是所述视频帧或当前帧中的任意一点，r的值预先设定，n、m均是预先设定的正整数，且n＞m。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述当前帧的关键点中为每个所述背景关键点查找与其满足预定的匹配关系的的匹配关键点，形成关键点对的步骤具体包括：

计算背景关键点和与其在预定距离范围内的当前帧关键点的BRIEF特征的汉明距离，找出汉明距离最小且小于预定的第四阈值的当前帧关键点，作为与该背景关键点匹配的当前帧关键点，相互匹配的背景关键点和当前帧关键点形成关键点对。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预定的有效匹配规则，筛选出所述关键点对中满足有效匹配关系的关键点对的步骤具体包括：

预设t=1；

在所述关键点对中随机选择a对，计算这a对关键点对中背景关键点和当前帧关键点的投影关系H_t；其中a为预先设定的常数；

在所有关键点对中查找满足所述投影关系H_t的关键点对的数目C_t；

判断t是否大于或等于T，如果是，在获得的T个投影关系H_t中选择对应的C_t的值最大的一个投影关系H_max，否则使t=t+1并执行所述在所述关键点对中随机选择a对，计算这a对关键点对中背景关键点和当前帧关键点的投影关系H_t的步骤；其中，T为预先设定的常数；

判定满足该投影关系H_max的关键点对为有效匹配，不满足该投影关系H_max的关键点对为无效匹配。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预定的更新规则更新背景关键点，以删除失效的背景关键点和/或添加新的背景关键点。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据预定的更新规则更新背景关键点，以删除失效的背景关键点和/或添加新的背景关键点的步骤具体包括：

增大与任一当前帧关键点满足有效匹配关系的背景关键点的权重，以及减小与所有当前帧关键点均不满足有效匹配关系的背景关键点的权重；

将权重小于预定的第六阈值的背景关键点删除，以及将不满足有效匹配关系的当前帧关键点添加为新的背景关键点。

10.一种摄像机移动检测系统，其特征在于，所述系统包括：

匹配单元，用于对已确定的背景关键点和当前帧中的关键点进行匹配，找出满足有效匹配关系的关键点对；

第一判断单元，用于判断所述满足有效匹配关系的关键点对的数目是否小于预定的第一阈值，

计数单元，用于当所述第一判断单元的判断结果为是时，增大移动帧计数值；

第一计算单元，计算所述满足有效匹配关系的关键点对的平均距离；

第二判断单元，用于判断所述平均距离是否大于预定的第二阈值；

所述计数单元，还用于当所述第二判断单元的判断结果为是时，增大所述移动帧计数值，以及用于当所述第二判断单元的判断结果为否时，减小所述移动帧计数值；

第三判断单元，用于判断所述移动帧计数值是否大于预订的第三阈值；

检测结果判定单元，用于当所述第三判断单元的判断结果为是时，判定为摄像机发生移动。