CN103971082A - 基于区域转换的视频对象检测系统及相关方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于区域转换的视频对象检测系统。该视频对象检测系统包含有一视频图像撷取单元,用来撷取一图像画面;一使用者接口单元,用来提供一使用者于该图像画面上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域以及至少一区域转换规则,以供后续识别视频对象;以及一控制模块,用来检测该图像画面中的目标视频对象,其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则。
Description
技术领域
本发明是指一种视频对象检测系统及相关方法,尤指一种基于区域转换的视频对象检测系统及相关方法。
背景技术
视频对象检测与计数功能常被用于厂区监控、军事区域监控、大楼安全管理或是其它的商业应用。在视频监控应用中,通过对所撷取的视频画面进行人物或车辆的检测与计算,使得监控者能够清楚的掌握不同时段,交通违规的情况、交通路口的壅塞情形或商店卖场人潮多寡,而有助于后续的控管与分析。
传统的视频对象检测与计数系统,多采用“检测线(Detection Line)”作为系统检测界面。如美国专利第6,696,945号与美国专利第6,970,083号中揭露以视频绊线(Video Tripwire)作为视频对象检测与计数的接口,当目标对象通过一条使用者所预设的视频绊线时,附属于该视频绊线且与物体行进同向的计数器,即进行累加。
前述基于检测线为主的视频对象计数接口,虽具有使用上的便利性,但是对于复杂的监控场景,在操作上却是变得费时又费力。举例来说,若需要计算视频画面中的一第一区域进入一第二区域的视频对象个数时,监控者便需设定许多条检测线来框选出第二区域,同时更必须设定每一条检测线的计数方向,如此一来,对于监控者来说,繁复的检测线设定将会耗费过多的操作时间与人力而导致操作上变得非常不方便。
发明内容
因此,本发明主要在于提供一种基于区域转换的视频对象检测系统及相关方法,以通过区域转换的方式作为视频对象检测的依据而可大幅降低计算量。除此之外,本发明通过使用者接口单元提供使用者快速地且方便地定义出检测区域,并藉由检测对象位置的相对应像素点来判断对象的所在区域,将可提供使用者的更省时又省力的操作。
本发明揭露一种基于区域转换的视频对象检测系统,包含有一视频图像撷取单元,用来撷取视频图像画面;一使用者接口单元,用以提供一使用者于该图像画面上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域以及至少一区域转换规则,其中每一检测区域是以一图像像素点集合形式表示;以及一控制模块,用来检测该图像画面中的一目标视频对象的位置,并判断其移动轨迹是否符合使用者所标示的区域转换规则。
本发明还揭露一种基于区域转换的视频对象检测方法,包含撷取一图像画面;提供一使用者通过一使用者接口单元,于该图像画面上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域以及至少一区域转换规则,其中每一检测区域是以一图像像素点集合形式表示;以及检测该图像画面中的一目标视频对象的位置,并判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则。
附图说明
图1、2为本发明实施例的具不同疏密程度的检测区域的图像像素点集合表示形式的示意图。
图3为本发明实施例的基于区域转换的一视频对象检测系统的示意图。
图4至图5为本发明实施例的使用图形使用者接口定义检测区域的示意图。
图6本发明实施例的由凡罗诺伊图绘制出稀疏区域样板的使用者接口的示意图。
图7为本发明实施例的检测目标视频对象的示意图。
图8为本发明实施例的一流程的示意图。
图9为本发明实施例的目标视频对象移动路径的示意图。
图10为本发明实施例的使用图形使用者接口定义区域转换计数规则的示意图。
[主要元件标号说明]
30视频对象检测系统 302视频图像撷取单元
304使用者接口单元 306控制模块
308对象检测单元 310路径产生单元
312运算单元 80流程
800、802、804、806、808步骤 A~E检测区域
AP_1~AP_8区域锚点 MAN_1目标视频对象
CP、CP1~CP3控制点 DC检测曲线
I图像画面
具体实施方式
有别于已知技术中是以线段作为视频对象检测的依据,本发明提出了以区域转换的方式作为视频对象检测的依据。请参考图1、2,图1、2分别为本发明实施例的具不同疏密程度的检测区域的图像像素点集合表示形式的示意图。如图1所示,图像画面I分成区域A~E,图像画面I中的每一个检测区域为点集合的概念,其中,每一检测区域中的图像像素点集合可疏可密,不同检测区域之间,也不必一定要相邻。简言之,在本发明中,通过稀疏点集合(Sparse Point Set)的表示方式作为视频对象检测依据,将可以大幅降低计算量,相较于已知以线段作为依据的方式,本发明以区域转换方式作为检测的依据,将更具有弹性而适于处理如图2中复杂的视频对象检测情境。此外,基于区域像素点集合的视频对象检测设计,在本发明中,我们进一步提出新式的区域转换规则运算方法与系统计算单元,以达到通过字串比对的方式来快速搜寻出特定移动轨迹的视频对象的目标。
请参考图3,图3为本发明实施例的基于区域转换的一视频对象检测系统30的示意图。视频对象检测系统30包含有一视频图像撷取单元302、一使用者接口单元304及一控制模块306。视频图像撷取单元302用来撷取一图像画面I,其中图像画面I包含有多个像素点。使用者接口单元304用来提供一使用者于图像画面I上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域与至少一区域转换规则。其中每一检测区域乃是以一图像像素点集合形式表示。控制模块306用来检测图像画面I中的一目标视频对象的位置,判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则,并据以产生一判断结果。更详细来说,控制模块306包含有一对象检测单元308、一路径产生单元310以及一运算单元312。对象检测单元308用来检测图像画面I中的目标视频对象的位置,并据以产生一位置检测结果。路径产生单元310用来根据该位置检测结果产生相对应于该目标对象的一区域转换路径(移动轨迹)。运算单元312用来根据该区域转换路径与该区域转换计数条件,判断其区域转换路径(移动轨迹)是否符合使用者所定义出的区域转换规则,以产生一判断结果。
进一步来说,请继续参考图1,在本实施例中,使用者接口单元304用以配置于提供一使用者于图像画面I上定义出检测区域,于系统运算过程中,检测区域A、B、C、D及E分别可以一图像像素点集合形式来表示。检测区域A~E中的图像像素点集合可疏可密。使用者可通过使用者接口单元304调整各检测区域的图像像素点集合的疏密程度。例如,所述的图像像素点集合至疏可仅包含该相对应检测区域中的一代表图像像素点,所述的图像像素点集合至密可包含该相对应检测区域中的所有图像像素点。此外,使用者接口单元304亦可对所定义出的检测区域进行自动区域标号。
另一方面,使用者接口单元304还包含有一检测区域绘出模块,用以提供使用者于图像画面I上绘出各检测区域以及选择出各检测区域的图像像素点集合的疏密程度。如此一来,使用者可经由检测区域绘出模块作为输入接口,以于图像画面I上定义出检测区域。进一步地,所述的检测区域绘出模块还包含有一自由手绘区域子模块,用来提供使用者绘出任意形状的检测区域,并提供使用者选择各检测区域的图像像素点集合的疏密程度。例如,使用者可利用一画笔,在图像画面上循序绘制出3个区域(如图2中的检测区域A、B以及O),来设定出适用的检测区域。
所述的检测区域绘出模块还包含有一区域锚定点点选子模块,用来提供使用者点选绘出多边形的检测区域,并提供使用者选择各检测区域的图像像素点集合的疏密程度。请参考图5,使用者可利用输入装置来点选使用者接口单元304上的区域锚点,以框选出检测区域。如图4所示,使用者通过点选区域锚点AP_1~AP_3来框选出检测区域A以及通过点选区域锚点AP_4~AP_8来框选出检测区域B。
所述的检测区域绘出模块还包含有一区域样板(Region Template)调整子模块,用来提供使用者调整区域样板的控制点,以绘出特定样板形式的区域分隔,并提供使用者选择各检测区域的图像像素点集合的疏密程度。请参考图5,使用者可利用输入装置来对预先设置的区域样板进行调整,以框选出合适的检测区域。例如,使用者可移动、旋转或缩放区域样板来进行调整。如图5所示,使用者通过点选拖曳区域样板的一控制点CP来调整分割区域的大小,而调整框选出检测区域A~E。举例来说,请参考图6,图6为本发明实施例的由一凡罗诺伊图(Voronoi Diagram)绘制出一稀疏区域样板(SparseRegion Template)的使用者接口的示意图。如图6所示的稀疏区域样板,使用者可通过图型使用者接口点选拖曳区域样板的控制点CP1~CP3,再经由程序进行凡罗诺伊图的运算,便可将图像画面分割成数个图像检测区域,并自动产生图像区域标签(Region Labels)。使用者可再通过滚轮滑动,设定个别检测区域图像像素点集合的疏密程度,并由系统记录这些检测区域对应的点集合。
进一步地,当检测区域被设定完成后,控制模块306的对象检测单元308便可开始检测图像画面I中的目标视频对象的位置,并判断目标视频对象是否位于所设定的检测区域之中。举例来说,请参考图3与图7,当视频图像撷取单元302撷取到图像画面I后,使用者通过使用者接口单元304于图像画面I中定义出检测区域A~E。如图7所示,控制模块306的对象检测单元308可检测出一目标视频对象MAN_1的位置并判断出目标视频对象MAN_1是位于检测区域A之中,在此情况下,视频对象检测结果表示目标视频对象MAN_1是位于检测区域A。换言之,视频对象检测系统30可基于使用者于图像画面上所定义出的检测区域,来判断出目标视频对象的所在区域。要注意的是,前述每一检测区域是由图像画面I中的像素点集合所形成的区域。在此情况下,对象检测单元308可通过判断目标视频对象是否位于所设定的检测区域的像素点上来判断目标视频对象的所在区域。例如,请继续参考图7,当对象检测单元308检测出目标视频对象MAN_1是落于检测区域A所包含的像素上,视频对象检测结果便据以显示目标视频对象MAN_1是位于检测区域A中。
简言之,已知技术以检测线方式来检测对象动向,通常必须设定许多条检测线来框选出区域而会耗费过多的操作时间与人力。相较之下,本发明通过以区域转换的方式作为视频对象检测的依据,将可以大幅降低计算量。再者,本发明亦可通过使用者接口单元提供使用者快速地且方便地定义出检测区域,并通过检测对象位置的相对应像素点来判断对象的所在区域,在使用者的操作上将相对地省时又省力。
要注意的是,图3所示的视频对象检测系统30为本发明的一实施例,本领域技术人员当可据以做不同的变化或修饰,而不限于此。举例来说,使用者亦可对先使用者接口单元304输入一区域设定值,来将图像画面分割成多个检测区域,接着,再通过检测区域绘出模块来对已分割的检测区域进行调整。本发明中的检测区域是可以图像像素点集合形式来表示,每一检测区域中的图像像素点集合可疏可密。再者,由使用者所定义出的各检测区域之间不限于必须彼此相邻,各检测区域亦可以是图像画面中的某一独立区域。此外,前述的输入装置可为一鼠标、一触控笔或一触控式屏幕,但并不以此为限。
关于如何通过视频对象检测系统30中来检测图像画面中的对象所在区域的运作方式,可归纳为一流程80,如图8所示,流程80包含以下步骤:
步骤800:开始。
步骤802:撷取图像画面。
步骤804:提供使用者通过使用者接口单元,于图像画面上定义出具有图像像素点集合的检测区域及区域转换规则。
步骤806:检测图像画面中的目标视频对象的位置,并判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则。
步骤808:结束。
流程80的细节可参考前述说明,在此不再赘述。
此外,如图3,在视频对象检测系统30中,使用者除可通过使用者接口单元304来定义出至少一检测区域之外,使用者尚可利用使用者接口单元304输入至少一区域转换规则,以作为后续监控目标视频对象的评估依据。
进一步地,使用者接口单元304还包含一区域转换规则设定模块,用以提供该使用者依据检测区域标签〔Region Label〕设定该至少一区域转换规则。所述的区域转换规则设定模块还包含有一图形化绘示区域转换子模块,用来提供使用者通过一图形化界面绘示区域转换路径,设定区域转换、排除标记,并提供使用者于手绘路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数。所述的区域转换规则设定模块还包含有一文字输入区域转换子模块,用来提供使用者通过特定文字输入格式,设定区域转换、排除标记,并提供使用者于文字标记路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数。
举例来说,所述的区域转换规则包含下列参数中的至少其中之一:一视频对象类型参数、一区域转换标记参数、一检测时间参数以及一区域转换排除参数,但不以此为限。其中,所述的视频对象类型参数用来提供使用者指定特定的视频对象类型,作为区域转换检测标的。所述的区域转换标记参数用来提供使用者标记区域转换的顺序。所述的检测时间参数用来提供使用者设定于检测时间内发生区域转换的视频对象。所述的区域转换排除参数用来提供该使用者标记区域转换的排除条件。
请参考图9,若区域转换规则中包含有视频对象类型参数、检测时间参数及区域转换标记参数,其分别为“MAN_1;60秒;A→B→A→B”。也就是说,视频对象检测系统30会检测目标视频对象MAN_1在60秒内的区域转换路径是否符合A→B→A→B。在实际运作时,视频图像撷取单元302会随时间持续撷取图像画面,以提供后续检测目标视频对象的区域转换状况。使用者可利用使用者接口单元304来将图像画面定义出检测区域A~D,其中假设检测区域A为一商场出入口,检测区域B为商品区,检测区域C为一仓库区,检测区域D为结帐区,本实施例中检测区域A、B、C以及D彼此之间可为相邻或者不相邻的分布。进一步地,使用者可利用使用者接口单元304输入前述的区域转换规则。接着,如图9所示,对象检测单元308会检测出目标视频对象MAN_1的位置,路径产生单元310再根据所检测出的位置与检测时间参数,来判断出目标视频对象MAN_1的区域转换路径标记(即A→B→A→B)。接着,运算单元312会比较所判断出的区域转换路径标记与使用者所输入的区域转换规则。当运算单元312判断出目标视频对象MAN_1在60秒内的区域转换路径确实符合使用者所输入的区域转换规则时,判断结果会显示符合区域转换规则。在此情况下,运算单元312则会以产生相应的判断结果,以供后续相关的管控功能。例如,当目标视频对象MAN_1在60秒内反复进入检测区域A与B两次时,表示目标视频对象MAN_1可能是异常顾客。因此对象检测单元308会发出警示信号,通报目标视频对象MAN_1目前有异常行为发生。
在本发明实施例中,所述的区域转换标记参数与区域转换排除参数可以一常规式(Regular Expressions)形式的字串表示来呈现。举例来说,(X→Y)用以表示由一检测区域X转换至一区域Y。以图9为例,B→A用以表示检测由检测区域B(商品区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。(?→X)可用来表示经过任何区域,最后到达检测区域X,其中符号?用以代表任一图像画面上的检测区域的区域标签。以图9为例,?→C用以表示检测由任一区域移动至检测区域C(仓库区)的目标物。(X→?)可用来表示曾经到达检测区域X后,又离开检测区域X,以图9为例,C→?用以表示检测曾经到达检测区域C(仓库区)后,又离开检测区域C(仓库区)的目标物。
(区域转换规则)k用以表示该区域转换规则重复k次,其中,符号k标记在(区域转换规则)的上标。以图9为例,(B→A)k用以表示检测重复k次由检测区域B(商品区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。(区域转换规则)+用以表示该区域转换规则至少重复1次,其中,符号+标记在(区域转换规则)的上标。以图9为例,(B→A)+用以表示检测至少重复1次由检测区域B(商品区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。(区域转换规则)*用以表示该区域转换规则重复零次以上,其中,符号*标记在(区域转换规则)的上标。,(B→A)*用以表示检测至少重复零次由检测区域B(商品区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。
(区域转换规则1)→(区域转换规则2)用以表示区域转换规则1接着区域转换规则2作运算。以图9为例,(D→?)→(B→A)用以表示检测由检测区域D(结帐区)离开后,又进入检测区域B(商品区),接着移动至至检测区域A(出入口)的目标物。(区域转换规则1)(区域转换规则2)用以表示区域转换规则1和区域转换规则2进行一逻辑或(OR)运算。以图9为例,(B→C)(B→A)用以表示检测由检测区域B(商品区)移动至检测区域C(仓库区),或是由检测区域B(商品区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。-(区域转换规则)用以表示对该区域转换规则作一逻辑非(NOT)运算,以排除该区域转换规则。以图9为例,-(D→A)用以表示排除检测由检测区域D(结帐区)移动至检测区域A(出入口)的目标物。
由于上述的区域转换标记参数与区域转换排除参数以一常规式形式的字串表示来呈现,运算单元312将可通过字串比对(String Matching)方式,将目标视频对象的移动轨迹描述字串与区域转换标记/区域转换排除字串进行字串比对,以检测出特定的视频对象。例如,如图9所示,目标视频对象MAN_1的目标区域转换路径为A→B→A→B,若使用者想要将区域转换规则设定为路径A→B→A→B时,使用者可利用使用者接口单元304输入“(A→B)2”或是使用者可通过点选使用者接口单元304的字段“()2”,并输入“A→B”于字段中的括号内来实现。或是,使用者可利用使用者接口单元304输入“(A→?→B)2”或是使用者可通过点选使用者接口单元304的字段“()2”,并输入“A→?→B”于字段中的括号内来实现,依此类推。因此,通过前述常规式形式的字串表示的来表示区域转换规则,将可提供使用者通过一般字串或常规式形式字串来描述一特定的区域转换规则,而更能弹性地设计更高阶的区域转换规则来提供进行相关的视频监控功能,使得视频对象检测系统30更具智能化而能有效降低假警报发生的机率。在此情况下,视频对象检测系统30将可通过字串比对的方式来快速搜寻出特定移动轨迹的目标视频对象。除本实施例之外,使用者亦可使用者可利用使用者接口单元304输入“(A→?→C)2”或者“(A→?→?→C)2”,通过前述常规式形式的字串表示的来表示区域转换规则,将可提供使用者通过一般字串或常规式形式字串来描述一特定的区域转换规则使得区域转换规则更具弹性。
此外,使用者亦可利用使用者接口单元304于所定义出的检测区域中绘出一检测曲线。接着,使用者接口单元304会将此检测曲线转译成一区域转换规则。举例来说,请参考图10,若区域转换规则欲设定为路径“A→B→C”时,使用者可于图10中的图像画面I绘出检测曲线DC。使用者接口单元304便可将此检测曲线DC转译成路径“A→B→C”,并将区域转换规则设定为轨迹“A→B→C”。换言之,使用者利用常规表示式或图形使用者接口的输入方式将可非常迅速地输入复杂的区域转换计数规则。
综上所述,已知技术以检测线方式来检测对象动向,通常必须设定许多条检测线来框选出区域而会耗费过多的操作时间与人力。相较之下,本发明通过稀疏点集合的检测区域表示配合区域转换的方式作为视频对象检测的依据,将可以大幅地降低系统计算量。同时,本发明还可通过使用者接口单元提供使用者快速地且方便地定义出检测区域,并藉由检测对象位置的相对应像素点来判断对象的所在区域,在操作上将相对地省时又省力。除此之外,本发明还可提供使用者迅速且方便地通过常规式的文字模式来设定区域转换计数规则,如此一来,视频对象检测系统30也可通过字串比对的方式来快速搜寻出特定移动轨迹的目标视频对象。
以上所述仅为本发明的较佳实施例,凡依本发明权利要求范围所做的均等变化与修饰,皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (20)
1.一种基于区域转换的视频对象检测系统,包含有:
一视频图像撷取单元,用来撷取一图像画面;
一使用者接口单元,用来提供一使用者,于该图像画面上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域以及至少一区域转换规则,其中每一检测区域是以一图像像素点集合形式表示;以及
一控制模块,用来检测该图像画面中的一目标视频对象的位置,并判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则。
2.根据权利要求1所述的视频对象检测系统,其中针对该每一检测区域,该使用者通过该使用者接口单元调整其该图像像素点集合的疏密程度,该图像像素点集合至疏可仅包含该每一检测区域的一代表图像像素点,该图像像素点集合至密则包含该每一检测区域的所有图像像素点。
3.根据权利要求1所述的视频对象检测系统,其中该使用者接口单元还包含一检测区域绘出模块,用以提供该使用者于该图像画面上绘出该至少一检测区域以及选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度。
4.根据权利要求3所述的视频对象检测系统,其中该检测区域绘出模块包含下列子模块中的至少其中之一:一自由手绘区域子模块、一区域锚定点点选子模块以及一区域样板调整子模块;
该自由手绘区域子模块,用来提供该使用者绘出任意形状的该至少一检测区域,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度;
该区域锚定点点选子模块,用来提供该使用者点选绘出多边形的该至少一检测区域,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度;以及
该区域样板调整子模块,用来提供该使用者调整区域样板的控制点,以绘出特定样板形式的区域分隔,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度。
5.根据权利要求1所述的视频对象检测系统,其中该使用者接口单元还包含一区域转换规则设定模块,用以提供该使用者依据检测区域标签设定该至少一区域转换规则。
6.根据权利要求5所述的视频对象检测系统,其中该区域转换规则设定模块包含下列子模块中的至少其中之一:一图形化绘示区域转换子模块以及一文字输入区域转换子模块;
该图形化绘示区域转换子模块,用来提供该使用者通过一图形化接口绘示区域转换路径,设定区域转换、排除标记,并提供该使用者于手绘路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数;以及
该文字输入区域转换子模块,用来提供该使用者通过特定文字输入格式,设定区域转换、排除标记,并提供该使用者于文字标记路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数。
7.根据权利要求5所述的视频对象检测系统,其中该至少一区域转换规则包含下列参数中的至少其中之一:一视频对象类型参数、一区域转换标记参数、一检测时间参数以及一区域转换排除参数;
该视频对象类型参数,用来提供该使用者指定特定的视频对象类型,作为区域转换检测标的;
该区域转换标记参数,用来提供该使用者标记区域转换的顺序;
该检测时间参数,用来提供该使用者设定于检测时间内发生区域转换的视频对象;以及
该区域转换排除参数,用来提供该使用者标记区域转换的排除条件。
8.根据权利要求7所述的视频对象检测系统,其中该区域转换标记参数与该区域转换排除参数可以一常规式形式的字串表示,其中该常规式形式的字串表示,用以表示该区域转换标记参数与该区域转换排除参数,该常规式形式的字串表示可包含下列式(1)至式(8)中所定义的字串表示的至少其中之一:
X→Y (1)
其中,式(1)用以表示由一检测区域X转换至一检测区域Y;
? (2)
其中,式(2)的符号用以代表任一图像画面上的检测区域的区域标签;
(区域转换规则)k (3)
其中,式(3)的符号k标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则重复k次;
(区域转换规则)+ (4)
其中,式(4)的符号+标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则,至少重复1次;
(区域转换规则)* (5)
其中,式(5)的符号*标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则,重复零次以上;
(区域转换规则1)→(区域转换规则2) (6)
其中,式(6)用以表示区域转换规则1接着区域转换规则2作运算;
(区域转换规则1) (区域转换规则2) (7)
其中,式(7)用以表示区域转换规则1和区域转换规则2作逻辑或OR运算;以及
-(区域转换规则) (8)
其中,式(8)用以表示对该区域转换规则作逻辑非NOT运算,以排除该区域转换规则。
9.根据权利要求1所述的视频对象检测系统,其中该对象检测单元可通过字串比对方式,将该目标视频对象的移动轨迹描述字串,与区域转换标记/区域转换排除字串进行字串比对,以检测出特定的视频对象。
10.根据权利要求1所述的视频对象检测系统,其中该控制模块包含有:
一对象检测单元,用来检测该图像画面中的该目标视频对象的位置,并据以产生一位置检测结果;
一路径产生单元,用来根据该位置检测结果,产生相对应于该目标对象的一区域转换路径;以及
一运算单元,用来判断该区域转换路径是否符合使用者所定义出的区域转换规则,以产生一判断结果。
11.一种基于区域转换的视频对象检测方法,包含有:
撷取一图像画面;
提供一使用者通过一使用者接口单元,于该图像画面上定义出具有图像像素点集合的至少一检测区域以及至少一区域转换规则,其中每一检测区域是以一图像像素点集合形式表示;以及
检测该图像画面中的一目标视频对象的位置,并判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则。
12.根据权利要求11所述的视频对象检测方法,其中针对该每一检测区域,该使用者利用该使用者接口单元调整其该图像像素点集合的疏密程度,该图像像素点集合至疏可仅包含该每一检测区域的一代表图像像素点,该图像像素点集合至密则包含该每一检测区域的所有图像像素点。
13.根据权利要求11所述的视频对象检测方法,其还包含:
利用一检测区域绘出模块提供该使用者于该图像画面上绘出该至少一检测区域以及选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度。
14.根据权利要求13所述的视频对象检测方法,其中利用该检测区域绘出模块提供该使用者于该图像画面上绘出该至少一检测区域以及选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度的步骤包含下列步骤中的至少其中之一:
利用一自由手绘区域子模块提供该使用者绘出任意形状的该至少一检测区域,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度;
利用一区域锚定点点选子模块提供该使用者点选绘出多边形的该至少一检测区域,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度;以及
利用一区域样板调整子模块提供该使用者调整区域样板的控制点,以绘出特定样板形式的区域分隔,并提供该使用者选择该至少一检测区域的图像像素点集合的疏密程度。
15.根据权利要求11所述的视频对象检测方法,其还包含:
利用一区域转换规则设定模块提供该使用者依据检测区域标签设定该至少一区域转换规则。
16.根据权利要求15所述的视频对象检测方法,其中利用该区域转换规则设定模块提供该使用者依据检测区域标签设定该至少一区域转换规则的步骤包含下列步骤中的至少其中之一:
利用一图形化绘示区域转换子模块提供该使用者通过一图形化接口绘示区域转换路径,设定区域转换、排除标记,并提供该使用者于手绘路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数;以及
利用一文字输入区域转换子模块提供该使用者通过特定文字输入格式,设定区域转换、排除标记,并提供该使用者于文字标记路径上,输入该至少一区域转换规则的其它参数。
17.根据权利要求15所述的视频对象检测方法,其中该至少一区域转换规则包含下列参数中的至少其中之一:一视频对象类型参数、一区域转换标记参数、一检测时间参数以及一区域转换排除参数;
该视频对象类型参数,用来提供该使用者指定特定的视频对象类型,作为区域转换检测标的;
该区域转换标记参数,用来提供该使用者标记区域转换的顺序;
该检测时间参数,用来提供该使用者设定于检测时间内发生区域转换的视频对象;以及
该区域转换排除参数,用来提供该使用者标记区域转换的排除条件。
18.根据权利要求17所述的视频对象检测方法,其中该区域转换标记参数与该区域转换排除参数可以一常规式形式的字串表示,其中该常规式形式的字串表示,用以表示该区域转换标记参数与该区域转换排除参数,该常规式形式的字串表示可包含下列式(1)至式(8)中所定义的字串表示的至少其中之一:
X→Y (1)
其中,式(1)用以表示由一检测区域X转换至一检测区域Y;
? (2)
其中,式(2)的符号用以代表任一图像画面上的检测区域的区域标签;
(区域转换规则)k (3)
其中,式(3)的符号k标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则重复k次;
(区域转换规则)+ (4)
其中,式(4)的符号+标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则,至少重复1次;
(区域转换规则)* (5)
其中,式(5)的符号*标记在(区域转换规则)的上标,用以表示该区域转换规则,重复零次以上;
(区域转换规则1)→(区域转换规则2) (6)
其中,式(6)用以表示区域转换规则1接着区域转换规则2作运算;
(区域转换规则1)(区域转换规则2) (7)
其中,式(7)用以表示区域转换规则1和区域转换规则2作逻辑或OR运算;以及
-(区域转换规则) (8)
其中,式(8)用以表示对该区域转换规则作逻辑非NOT运算,以排除该区域转换规则。
19.根据权利要求11所述的视频对象检测方法,其中检测该图像画面中的该目标视频对象,其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则的步骤包含通过字串比对方式,将该目标视频对象的移动轨迹描述字串与区域转换标记/区域转换排除字串进行字串比对,以检测出特定的视频对象。
20.根据权利要求11所述的视频对象检测方法,其中检测该图像画面中的该目标视频对象的位置并判断其移动轨迹是否符合使用者所定义出的区域转换规则的步骤包含有:
检测该图像画面中的该目标视频对象的位置,并据以产生一位置检测结果;
根据该位置检测结果,产生相对应于该目标对象的一区域转换路径;以及
判断该区域转换路径是否符合使用者所定义出的区域转换规则,以产生一判断结果。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109614948A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-12 | 北京锐安科技有限公司 | 异常行为的检测方法、装置、设备和存储介质 |
CN110929666A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 联想(北京)有限公司 | 生产线监控方法、装置、系统及计算机设备 |
Families Citing this family (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2016157330A1 (ja) | 2015-03-27 | 2016-10-06 | 日本電気株式会社 | モバイル監視装置、プログラム、及び制御方法 |
KR101750060B1 (ko) | 2015-08-13 | 2017-06-22 | 이철우 | 반응형 영상 생성방법 및 생성프로그램 |
WO2017026834A1 (ko) * | 2015-08-13 | 2017-02-16 | 이철우 | 반응형 영상 생성방법 및 생성프로그램 |
EP3223190B1 (en) * | 2016-03-23 | 2018-09-26 | Honeywell International Inc. | System for occupancy detection |
US10049456B2 (en) * | 2016-08-03 | 2018-08-14 | International Business Machines Corporation | Verification of business processes using spatio-temporal data |
KR102051981B1 (ko) | 2016-09-07 | 2019-12-04 | 이철우 | 다차원 반응형 영상 생성장치, 방법 및 프로그램, 및 다차원 반응형 영상 재생방법 및 프로그램 |
JP6575493B2 (ja) * | 2016-11-30 | 2019-09-18 | 株式会社豊田中央研究所 | 制御装置、移動体の分散制御プログラム |
US10832563B2 (en) | 2017-05-01 | 2020-11-10 | Johnson Controls Technology Company | Building security system with false alarm reduction recommendations and automated self-healing for false alarm reduction |
CN109670383B (zh) * | 2017-10-16 | 2021-01-29 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 视频遮蔽区域选取方法、装置、电子设备及系统 |
JP6970583B2 (ja) * | 2017-10-20 | 2021-11-24 | キヤノン株式会社 | 設定装置およびその制御方法 |
US10796157B2 (en) * | 2018-03-13 | 2020-10-06 | Mediatek Inc. | Hierarchical object detection and selection |
KR20210064193A (ko) * | 2018-09-25 | 2021-06-02 | 소니그룹주식회사 | 화상 처리 장치 및 화상 처리 방법, 그리고 프로그램 |
CN111488772B (zh) * | 2019-01-29 | 2023-09-22 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 烟雾检测的方法和装置 |
US10607478B1 (en) * | 2019-03-28 | 2020-03-31 | Johnson Controls Technology Company | Building security system with false alarm reduction using hierarchical relationships |
US10607476B1 (en) | 2019-03-28 | 2020-03-31 | Johnson Controls Technology Company | Building security system with site risk reduction |
JP7120337B2 (ja) * | 2021-01-04 | 2022-08-17 | 日本電気株式会社 | 制御方法、プログラム、及びシステム |
CN117557789B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-04-09 | 国研软件股份有限公司 | 一种海上目标的智能化检测方法及系统 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080018738A1 (en) * | 2005-05-31 | 2008-01-24 | Objectvideo, Inc. | Video analytics for retail business process monitoring |
CN101515998A (zh) * | 2008-02-20 | 2009-08-26 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和程序 |
CN102592109A (zh) * | 2010-10-29 | 2012-07-18 | 佳能株式会社 | 用于视频对象检测的方法和系统 |
CN102819528A (zh) * | 2011-06-10 | 2012-12-12 | 中国电信股份有限公司 | 生成视频摘要的方法和装置 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20140043492A1 (en) * | 2012-08-07 | 2014-02-13 | Siemens Corporation | Multi-Light Source Imaging For Hand Held Devices |
-
2013
- 2013-01-31 CN CN201310039243.1A patent/CN103971082A/zh active Pending
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20080018738A1 (en) * | 2005-05-31 | 2008-01-24 | Objectvideo, Inc. | Video analytics for retail business process monitoring |
CN101515998A (zh) * | 2008-02-20 | 2009-08-26 | 索尼株式会社 | 图像处理装置、图像处理方法和程序 |
CN102592109A (zh) * | 2010-10-29 | 2012-07-18 | 佳能株式会社 | 用于视频对象检测的方法和系统 |
CN102819528A (zh) * | 2011-06-10 | 2012-12-12 | 中国电信股份有限公司 | 生成视频摘要的方法和装置 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109614948A (zh) * | 2018-12-19 | 2019-04-12 | 北京锐安科技有限公司 | 异常行为的检测方法、装置、设备和存储介质 |
CN110929666A (zh) * | 2019-11-29 | 2020-03-27 | 联想(北京)有限公司 | 生产线监控方法、装置、系统及计算机设备 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US20140211002A1 (en) | 2014-07-31 |
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