CN105006089A - 一种基于图像的安全监控报警方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种基于图像的安全监控报警方法，包括：图像采集，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；图像处理，对所述监控图像进行图像预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息。本发明可以有效的在第一时间发现是否有陌生人非法入侵行为，并能对入侵人员进行图像存储，为报案提供有效的证据，有利于当事人对于事件发生及时采取相应措施，进而保障自己或他人的人身安全，避免财物损失。

Description

一种基于图像的安全监控报警方法及系统

技术领域

本发明涉及图像监控技术领域，特别涉及一种基于图像的安全监控报警方法及系统。

背景技术

现有监控只能记录室内图像，但是并不能及时的进行报警，一般是当发生财物损失时或造到人身伤害后，相关人员才会得知，然后通知公安部门进行处理，并调取监控录像，但是目前方式并不能有效的阻止此类事件发生，尤其是夜间，由于没有太多人员走动，往往相关的工作人员也会由于这样或那样的原因疏忽，给非法入侵者有机可乘，发生人身伤害或财物损失，因此急需一种可以在事件发生的第一时间就能够及时发现并报警的监控方法。

发明内容

本发明为解决上述问题，提供了一种基于图像的安全监控报警方法及系统。

根据本发明的一实施例，提供一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

图像采集，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

图像处理，对所述监控图像进行图像预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；

当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息。

进一步的，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征，具体为：

将所述监控图像进行区域分割，对符合预设图像库中圆形面积阈值范围的区域进行保存；

对保存的每个区域进行计算，判断每个区域是否符合预设图像库中圆形特征；

进一步的，到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征，具体的，使用二维高斯正态分布函数作为滤波器，公式为其中x,y为图像二维空间上的横坐标和纵坐标，σ₁、σ₂为互相独立的二二维高斯正态分布函数的标准差,σ₁、σ₂的取值决定了曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度；根据二维高斯正态分布函数得出一个误差函数： $E\left(\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(F\right(\mathrm{\σ})-\mathrm{\ξ})}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}_1{\mathrm{\σ}}_2}{e}^{-32(\frac{{\cos }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_1}^2}+\frac{{\sin }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_2}^2})}-\mathrm{\ξ})}^2,$ 其中，设ξ为接近于0的极小值，当误差函数取最小值的时候，σ₁、σ₂取得最优值，此时曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度最高。

进一步的，所述圆形的面积阈值范围为：大于93平方厘米并且小于255平方厘米。

进一步的，发出警报信号之前，还包括到预设数据库中对历史图像信息进行匹配，当匹配结果出现异常时，则发出警报信号。

进一步的，所述历史图像为预先采集并保存的图像。

进一步的，发出警报信号之后，还包括：对所述监控图像进行存储，作为图像证据。

进一步的，所述警报提示包括：音频报警提示和/或图像报警提示。

依据本发明的另一实施例，提供一种基于图像的安全监控报警系统，其特征在于，包括：

服务器，用于对接收到的监控图像进行分析并处理；

图像采集装置，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

图像处理装置，用于对所述监控图像进行预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

警报装置，用于当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息；

图像取证装置：用于对所述监控图像进行存储，作为图像证据。

进一步的，通过无线网络发送至服务器中的监控图像到预设图像库中进行圆形特征匹配，具体的，使用二维高斯正态分布函数作为滤波器，公式为其中x,y为图像二维空间上的横坐标和纵坐标，σ₁、σ₂为互相独立的二维正态分布函数的标准差,σ₁、σ₂的取值决定了曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度；根据二维高斯正态分布函数得出一个误差函数： $E\left(\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(F\right(\mathrm{\σ})-\mathrm{\ξ})}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}_1{\mathrm{\σ}}_2}{e}^{-32(\frac{{\cos }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_1}^2}+\frac{{\sin }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_2}^2})}-\mathrm{\ξ})}^2,$ 其中，设ξ为接近于0的极小值，当误差函数取最小值的时候，σ₁、σ₂取得最优值，此时曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度最高。

本发明可以有效的在第一时间发现是否有陌生人非法入侵行为，并能对入侵人员进行图像存储，为报案提供有效的证据，有利于当时人对于事件发生及时采取相应措失，进而保障人们的人身安全以及防止财物的损失。

附图说明

图1为本发明一实施例，一种基于图像的安全监控报警方法流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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作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。

图1为本发明的一实施例，一种基于图像的安全监控报警方法流程示意图。如图1所示，提供一种室内吸烟监控控制方法，包括以下步骤：

步骤101，图像采集，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

具体的，通过监控摄像头实现对需要进行监控区域的状况进行图像采集。

步骤102，图像处理，对所述监控图像进行图像预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；

具体的，首先对图像进行预处理，将获取到的RGB图像转换成灰度图像，并将该图像由无线网络发送到服务器，进行保存，然后，通过无线网络发送至服务器中的监控图像到预设图像库中进行圆形特征匹配，具体的，使用二维高斯正态分布函数作为滤波器，公式为其中x,y为图像二维空间上的横坐标和纵坐标，σ₁、σ₂为互相独立的二维高斯正态分布函数的标准差,σ₁、σ₂的取值决定了曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度。因为人的头围从小孩到成人的头围直径为10-18厘米，可以定义一个直径为10-18厘米的圆，优选为16厘米，则圆公式为 $\left\{\begin{array}{c}x=8cos\mathrm{\α}\\ y=8sin\mathrm{\α}\end{array}\right..$ 通过调整σ₁、σ₂的数值，可以实现让二维高斯正态分布函数值在圆外部为0，而在圆内部大于0的效果，这时二维高斯正态分布函数可以表示为设ξ为接近于0的极小值，在圆上取n个观测点，即令α＝i*2π/n,(i＝0,1...n-1)，定义一个误差函数 $E\left(\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(F\right(\mathrm{\σ})-\mathrm{\ξ})}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}_1{\mathrm{\σ}}_2}{e}^{-32(\frac{{\cos }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_1}^2}+\frac{{\sin }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_2}^2})}-\mathrm{\ξ})}^2,$ 则当误差函数取最小值的时候，σ₁、σ₂取得最优值，此时曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度最高。

接下来，使用阈值分割法将图像分割出灰度值超过阈值的区域，计算每个区域面积大小，将面积超过255平方厘米的区域以及面积小于93平方厘米的区域去掉，留下符合预设图像库中圆形的面积阈值待定区域。最后，求每个待定区域的最小外接圆，记圆心为o,半径为r₁，以o为圆心，做待定区域的最大内接圆，半径记为r₂,若r₁-r₂≤0.1,即两圆半径差小于0.1厘米,则认为此区域为圆形点状区域，而检测到的监控图像也符合预设图像库中圆形特征和圆形的面积阈值特征。

另外，通过无线网络实现监控图像的无线传输，能够有效的减少监控摄像头的安装布线，使得监控摄像头的安装更加的简单、方便，同时，监控图像的传输也更加的方便，且由于监控摄像头的安装布线得到简化后，在监控摄像头发生故障的情况下，能够更加快速的查找到存在问题的监控摄像头，使得故障排查等的工作量也得到了有效的减少，保证故障问题能够得到快速的排除和解决。

步骤103，当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

具体的，因为如果是人头的话，该监控图像是不会保持原地不动的，当监控图像符合人头的圆形特征，也符合该圆形的面积阈值特征，那么，再进一步确认该监控图像是不是有移动情况出现；

步骤104，在出现移动情况时，还包括到预设数据库中对历史图像信息进行匹配；

具体的，该历史图像为预先采集并保存的图像，当监控图像符合人头的所有特征时，要进一步确认是不是跟预先保存的历史图像一致，如果与历史图像信息一致，则认为该监控图像非陌生人头像，反之，则发出警报信号；

步骤105，当匹配结果出现异常时，则发出警报信号；

具体的，根据步骤104得到的匹配结果可发出报警信息通知管理人员进行处理。当监控图像仅符合预设图像中的圆形特征，并移动，而监控图像的图像信息与历史图像的信息不匹配时，则认为该监控图像为陌生人，并且发出警报提醒；反之，则不对警报的当前状作出任何改动。

优选的，执行步骤105后，还进一步可以包括取证步骤，对监控图像进行存储，作为图像证据。

具体的，为了获得有效的法律依据，在执行步骤105之后，可以将步骤102获取的监控图像进行保存作为法律的证据。这样可以有效的减少报警处理过程中的纠纷，可以使报警有据可依，相应提高执法的准确性。

优选的，警报提示可以包括：音频警报提示和/或图像警报提示。警报提示不止可以提供给执法人员或监控人员，还可以直接警示触碰事件当事人。可以通过安装在现场的警铃、蜂鸣器或扩音器发出音频报警信息，警告事件触碰当事人停止非法行为。同时也可以通过图像显示装置或警灯闪烁来发出功能类似的报警信息，以警告事件触碰当事人停止非法行为。同时这些装置也可以安装在监控室中，以通知监控人员和执法人员有陌生人非法侵入，需要进行处理。

本实施例，可以有效的在第一时间发现是否有陌生人非法入侵行为，并能对入侵人员进行图像存储，为报案提供有效的证据，有利于当时人对于事件发生及时采取相应措失，进而保障人们的人身安全以及防止财物的损失。

本发明的另一实施例，提供一种基于图像的安全监控报警系统，包括：

服务器，用于对接收到的监控图像进行分析并处理；

图像采集装置，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

图像处理装置，用于对所述监控图像进行预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

警报装置，用于当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息；

图像取证装置：用于对所述监控图像进行存储，作为图像证据。

具体的，通过监控摄像头实现对需要进行监控区域的状况进行图像采集，然后通过无线通讯技术将获取到的图像由无线网络发送至服务器，该服务器对接收到的图像进行分析判断和处理，其中，通过无线网络实现监控和图像获取及传输，能够有效的减少监控摄像头的安装存线，使得监控摄像头的安装更加的简单和方便，同时，当监控摄像头发生故障时，可以更加快速的查找到故障点，使得故障排查工作得到了有效的减少。

另外，使用警报装置，可以使得在发现有陌生人非法入侵时，第一时间发现并采取相应措失，也使得相关人员做到更加快速的反应，保证不必要的人身伤害及财务损失的情况发生。

其他与方法相同之处在此不坠述，详情请参照方法说明部分。

本实施例，可以有效的在第一时间发现是否有陌生人非法入侵行为，并能对入侵人员进行图像存储，为报案提供有效的证据，有利于当时人对于事件发生及时采取相应措失，进而保障人们的人身安全以及防止财物的损失。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，包括以下步骤：

图像采集，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

图像处理，对所述监控图像进行图像预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；

当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息。

2.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征，具体为：

将所述监控图像进行区域分割，对符合预设图像库中圆形面积阈值范围的区域进行保存；

对保存的每个区域进行计算，判断每个区域是否符合预设图像库中圆形特征。

3.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征，具体的，使用二维高斯正态分布函数作为滤波器，公式为其中x,y为图像二维空间上的横坐标和纵坐标，σ₁、σ₂为互相独立的二维高斯正态分布函数的标准差,σ₁、σ₂的取值决定了曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度；根据二维高斯正态分布函数得出一个误差函数：

$E\left(\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(F\right(\mathrm{\σ})-\mathrm{\ξ})}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}_1{\mathrm{\σ}}_2}{e}^{-32(\frac{{\cos }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_1}^2}+\frac{{\sin }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_2}^2})}-\mathrm{\ξ})}^2,$ 其中，设ξ为接近于0的极小值，当误差函数取最小值的时候，σ₁、σ₂取得最优值，此时曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度最高。

4.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，所述圆形的面积阈值范围为：大于93平方厘米并且小于255平方厘米。

5.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，发出警报信号之前，还包括到预设数据库中对历史图像信息进行匹配，当匹配结果出现异常时，则发出警报信号。

6.如权利要求5所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，所述历史图像为预先采集并保存的图像。

7.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，发出警报信号之后，还包括：

对所述监控图像进行存储，作为图像证据。

8.如权利要求1所述的一种基于图像的安全监控报警方法，其特征在于，所述警报提示包括：音频报警提示和/或图像报警提示。

9.一种基于图像的安全监控报警系统，其特征在于，包括：

服务器，用于对接收到的监控图像进行分析并处理；

图像采集装置，通过监控摄像头对监控区域内进行监控图像的采集，得到监控图像；

图像处理装置，用于对所述监控图像进行预处理，得到图像信息，并到预设图像库中对所述监控图像的信息进行比对，判断所述监控图像是否符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征；当所述监控图像符合人头的圆形特征及圆形的面积阈值特征时，判断所述监控图像是否移动；

警报装置，用于当所述监控图像出现移动情况时，则发出警报信息；

图像取证装置：用于对所述监控图像进行存储，作为图像证据。

10.如权利要求8所述的一种基于图像的安全监控报警系统，其特征在于，通过无线网络发送至服务器中的监控图像到预设图像库中进行圆形特征匹配，具体的，使用二维高斯正态分布函数作为滤波器，公式为其中x,y为图像二维空间上的横坐标和纵坐标，σ₁、σ₂为互相独立的二维高斯正态分布函数的标准差,σ₁、σ₂的取值决定了曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度；根据二维高斯正态分布函数得出一个误差函数： $E\left(\mathrm{\σ}\right)=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{\left(F\right(\mathrm{\σ})-\mathrm{\ξ})}^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\Σ}}{(\frac{1}{2{\mathrm{\π\σ}}_1{\mathrm{\σ}}_2}{e}^{-32(\frac{{\cos }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_1}^2}+\frac{{\sin }^2\mathrm{\α}}{{{\mathrm{\σ}}_2}^2})}-\mathrm{\ξ})}^2,$ 其中，设ξ为接近于0的极小值，当误差函数取最小值的时候，σ₁、σ₂取得最优值，此时曲线G(x,y)与人头圆形的拟合程度最高。