CN105654647B - 一种实时判断有人入侵室内的识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种实时判断有人入侵室内的识别方法,属于视频监控安全领域;本发明采集实时的监控视频或图像后,对视频或图像进行预处理,之后采用划分区域和分块处理的方式识别入侵监控区域内的入侵者的入侵时间、人数、人体特征、危害程度等;本发明解决了目前视频或图像监控系统只能用于事后取证,而不能在没有其他传感器协助的情况下识别警情并报警的问题,而且本发明可以根据监控的视频或图像分析出具体的警情内容,包括入侵者的人数、身高、体宽、危害的严重程度等,大大提升了监控对于所监控的区域的监控效果和报警效果。

Description

一种实时判断有人入侵室内的识别方法
技术领域
[0001] 本发明涉及一种实时判断有人入侵室内的识别方法,属于信息技术领域尤其是室 内视频监控领域。
背景技术
[0002] 安防工程系统的一个重要监控对象就是单位的办公场所,包括公共内部场所,各 个办公区域。安防重要单位和部门常常安装视频监控系统,用于日常工作时间、下班或节假 日等时间的安全防范。特别是下班后或节假日,工作人员都休息时,监控系统的重要性不言 而喻。
[0003] 目前常见的室内监控系统的专利或方法主要有五类。第一类是基本的物理防盗 法,常常是改造防盗门,增加一个传感器或开关(如:ZL201210164854.4)。第二类是采用探 测模块的监控系统,包括红外传感器(如:ZL20 15 10358799 . 6)、触发开关(如: ZL201510421548.3)等来判断是否有人入侵室内。和交通违章的“电子眼”闯红灯抓拍系统 原理也一样(ZL201010598795.2)。第三类是电视监控系统,能够根据采集的图像和预存物 体的图像对比(如:ZL201310238149.9),识别是否有人入侵,也有用人脸识别的(如: ZL201310205130.4)。第五类是仅仅安装视频监控系统,依靠值班员,人工查看视频图像来 发现是否有人入侵室内。有时,还结合定期值班员巡视,提高室内的安全保护。
[0004] 在特定的场合,上述五类监控系统的使用效果还是很好,它们的主要缺点包括两 个方面。一方面,成本过高,安装复杂;另一方面,安全性较差,不能实时发现嫌疑人,及时报 警。或发现嫌疑人时,不能全面了解嫌疑人的人数、特征或实施盗窃、破坏的程度,给警察出 警带来不可预知的危险等不良后果。
[0005] 监控系统和防盗系统的主要区别:从目的上来说,不论是监控还是防盗都是为了 保护一定区域内的人员、财产、物品等的安全。监控的目的就是为了提供事后的视频回放、 值班人员巡回查看等功能,具有很大威慑的效果,一般不具备自动发现警情自动报警的功 能。而防盗系统就具备事前或事中发现警情发出报警的功能,主要是该系统一般具有视频 监控、人体红外传感器、触发传感器等,既具备监控,有能实时报警,效果较好。但安装和维 护系统的费用较高。
[0006] 目前,也有很多图像匹配、人脸识别等方面的论文和专利。比如,发明专利“图像匹 配方法”(ZL200810306552.X)、“图像匹配系统及方法”(ZL200810306552.X)、“一种图像匹 配方法和系统”(ZL201210448015.5)等主要是通过图像变换,基于模板、配准或特征等与图 像库中的图像进行匹配,基于相似度或距离对比,实现图像匹配,或完成人脸识别。利用图 像匹配技术,实现的视频监控,主要的目的是对公司或单位以外未注册的人员的甑别辨识。 主要安装在单位的大门口,采集的访客正面视频或图像的清晰度较高,人员较好配合监控 系统。但这些系统不能对节假日、晚上或人员面目有遮挡的情形、视频效果一般的场合无法 进行图像匹配、对实时警情无法辨识,不能达到很好的监控效果。
发明内容
[0007] 本发明的目的就是针对现有视频监控和防盗系统的缺陷,提出一种实时判断有人 入侵室内的识别方法,能够获取监控区域内入侵室内的人员的实时监控警情,包括入侵和 离开时间、人数、人体特征、行为危害程度等。
[0008] 本发明为了实现上述目的所采用的技术方案是:一种实时判断有人入侵室内的识 别方法,包括以下步骤:
[0009] (1)采集实时监控视频或实时图像;
[0010] (2)预处理:对实时图像进行预处理,包括图像滤波、二值化、膨胀和腐蚀;
[0011] ⑶监控区域的划分:将(2)中预处理后得到的图像进行区域划分为识别区域和防 范区域;
[0012] (4)对识别区域进行分块处理,包括:
[0013] (!)测算成年人的一般身高和体宽;
[0014] 按照安装摄像头的高度位置,计算参照物在15 °、30 °、45 °、60 °、75 °和90 °下的 投影的最大尺寸即长L和宽W的值;
[0015] 奪计算长L和宽W的1.2倍的数值,并利用该数值将识别区域划分为N个小块,且N 大于64;
[0016] ④计算不同时间的图像分块的差值,差值超过阈值,说明有人进入识别区域,否 则没有;
[0017] (5)对实时监控视频或实时图像的防范区域做进一步分块处理,依据室内存放的 物品的重要程度,划分为重点区域和一般区域;重点区域存放贵重物品和设备,其他为一般 区域;对确定的重点区域,根据房屋室内的使用面积的大小,依据模板,对重点区域进行膨 胀处理;再将膨胀处理后的图像分块和编号;计算不同时间的图像分块的差值,超过阈值判 定有人侵入防范区域;
[0018] (6)计算发生变化的分块数和对应的区域面积;对比成年人的不同角度下的投影 面积,依次进行图像对比,计算出同一时刻的总投影面积的大小和一个时间段内投影面积 的增大倍数,该倍数就是从开始分块变化到设定的时间内进入室内的人数;
[0019] (7)将得到的投影最大值与室内设定好的参照物体高度和宽度进行对比,计算出 进入室内的人员的高度和宽度,即身高和体态;
[0020] (8)当入侵室内的人员不断靠近防范区域的分块时,依据分块的重要程度和停留 时间的大小,判断入侵室内的人员对重要物品实施非法行为的严重程度;
[0021] (9)依据时间的变化,根据(6)和(7)依次得到入侵室内人员进入和离开室内的时 间、人数、身高、体态以及对重点区域的威胁程度等具体的警情信息,发出报警。
[0022] 本发明解决了以下问题:
[0023] (1)解决了目前众多视频或图像监控系统的不能实时识别警情的问题。通常的视 频或图像监控系统在没有其他传感器协助的情况下不能实时识别入侵室内,即有警情不报 警,只能用于事后取证,而本发明能够实现有警情就报警。
[0024] (2)采用图像的区域划分和分块,实时判断出有人入侵室内,自动识别出入侵者的 基本信息包括:入侵和离开时间、人数、人体特征。
[0025] (3)依据区域划分,判断出入侵者的危害程度。
[0026] (4)发出的报警信息,包含具体的警情内容,全部实时自动识别和判断。
附图说明
[0027] 图1是本发明方法的流程图;
[0028] 图2是实时采集的图像示意图;
[0029] 图3是本发明实时图像的区域划分示意图;
[0030] 图4是本发明实时图像的识别区域分块和防范区域分块编号图;
[0031] 图5是重点防范区域的膨胀处理图;
[0032] 图6是实时图像的全局分块处理图;
[0033] 图7是全部区域的分块处理图;
[0034] 图8是实时采集入侵者的人体特征的分块图;
[0035] 图9是实时采集入侵者接近或实施破坏的危害程度的分块图。
具体实施方式
[0036] 以下结合具体实施例,对本发明进行详细说明:
[0037] 本发明属于安全监控领域,即通过实时的视频或图像采集,实时监控识别入侵监 控区域内的入侵者的入侵时间、人数、人体特征、危害程度等;参考图1至图9,本实施例提供 一种实时判断有人入侵室内的识别方法,包括3个实施例。
[0038] 实施例1室内监控
[0039] (1)摄像头的安装室内实时视频监控系统的摄像头一般都安装在进入室内的房 门的对面墙上或侧面较高的位置,尽量使其把房门和窗户等出入口全部进入摄像头的监控 范围。
[0040] (2)摄像头开启后,系统实时采集监控区域内的图像,如图2所示。
[0041] (3)对采集图像的进行预处理,包括滤波、二值化等。
[0042] (4)对预处理后的实时图像进行区域划分和分块处理。如图3所示,把房屋内处于 监控区域内的图像分为识别区域和防范区域,识别区域用于识别进入室内的入侵者的人体 特征,如身高、体宽、人数等,把图像中没有放置物品的区域,特别是靠近房门、窗户和空地 等区域定义为识别区域;防范区域是指放置物品的区域;当防范区域和识别区域发生重叠 时,定义为防范区域。如图4所示,在防范区域内,将放置重要物品的范围定义为重点区域, 如重要的设备和存放重要文件或财物的文件柜,其它为一般区域;对重点防范区域进行膨 胀处理即放大区域,如图5所示。
[0043] (5)对所有区域进行分块处理,如图6、图7所示。
[0044] 当有人从房门或窗户进入室内时,系统将会对比不同时刻的图像分块,图像分块 变化的差值超过阈值时,说明有人进入室内。发现有人入侵后,依据事先设定的参照物的尺 寸实时计算入侵者的身高和体宽,如图8所示;计算不同时刻的入侵区域同一角度下的投影 面积的增大倍数,得到当时入侵室内的人数的最大值。
[0045] 对重点区域,计算入侵者到重点区域的距离、停留时间,距离越近,停留时间越长, 危险程度越大,如图9所示。
[0046] (6)当入侵者与重点区域重叠后,滞留一定的时间段,表明重要设备或物品可能遭 到损坏,或盗窃或泄密等,达到入侵危害的最高级;如果短暂停留,危害程度则较低。
[0047] (7)将上述(5)、(6)和(7)得到的警情信息发出,报警。
[0048] 实施例2走廊监控
[0049] (1)走廊内一般比较空旷。将监控系统得到的图像可以全部划分为识别区域。
[0050] ⑵识别区域的分块方法。和实施例1相同
[0051] (3)将进入监控区域的入侵图像和之前图像对比,得到入侵的人体特征和数量。
[0052] (4)发出警情信息,报警。
[0053] 实施例3区域监控
[0054] 与实施例1和实施2不同的是,本实施例采用与实施例1相同的规则,在实施例2的 基础上完成。
[0055] (1)区域监控内的人员和车辆等可能不断变化,和实施2—样,全部划分为识别区 域。
[0056] (2)图像分块处理确定人员、各种车辆等的参照物,对采集的实时图像进行分块 处理。
[0057] (3)根据进入监控区内的人员和车辆等,识别人员的身高、体宽和数量;识别车辆 的长度、宽度和数量。
[0058] (4)综合上述(3)的信息,统计各类识别物的特征信息。
[0059] 本发明的识别方法具有以下有益效果:
[0060] (1)不用人体红外传感器,也能够自动识别是否有人进入监控区;
[0061] (2)识别进入监控区域的人员的身体特征和数量;
[0062] (3)主动分析进入监控区域的人员的危害程度。
[0063] 应当理解的是,对本领域普通技术人员来说,可以根据上述说明加以改进或变换, 而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (6)

1. 一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:包括以下步骤: 步骤1,采集实时监控视频或实时图像; 步骤2,对监控视频或实时图像进行预处理; 步骤3,将预处理后得到的图像进行区域划分为识别区域和防范区域; 步骤4,对所述识别区域进行分块处理; 步骤5,对所述防范区域进行分块处理; 步骤6,判定进入室内的人员数量; 步骤7,判定进入室内的人员高度与宽度,即身高和体态; 步骤8,判断进入室内的人员威胁的严重程度; 步骤9,依据时间的变化,根据步骤6、步骤7和步骤8得到的信息,发出报警; 所述对识别区域进行分块处理的步骤包括: ① 测算成年人的一般身高和体宽; ② 按照安装摄像头的高度位置,计算参照物在15°、30°、45°、60°、75°和90°下的投影的 最大尺寸即长L和宽W的值; (|)计算长L和宽W的1.2倍的数值,并利用该数值将识别区域划分为N个图像分块,所述N 值大于64; ©计算不同时间的各图像分块的差值,差值超过阈值,说明有人进入识别区域,否则没 有。
2. 根据权利要求1所述的一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:步骤2 中所述预处理包括图像滤波、二值化、膨胀和腐蚀。
3. 根据权利要求1所述的一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:步骤5 所述对防范区域进行分块处理的步骤包括: ① 依据室内存放的物品的重要程度,将防范区域进一步分块,划分为重点区域和一般 区域,所述重点区域存放贵重的物品和设备,其它为一般区域; ② 对于确定的所述重点区域,根据面积大小,依据模板进行膨胀处理; ③ 再将膨胀处理后的图像分块和编号; ④ 计算不同时间的图像分块的差值,超过阈值判定有人侵入防范区域。
4. 根据权利要求1所述的一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:步骤6 所述判定进入室内人员的数量的步骤包括: ① 计算发生变化的分块数和对应的区域面积; ② 对比成年人的不同角度下的投影面积,依次进行图像对比,计算出同一时间总的投 影面积的大小; ③ 判断入侵室内的人数,计算不同时刻的同一角度下的投影面积的增大倍数,该倍数 就是当时入侵室内的人数。
5. 根据权利要求1所述的一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:步骤7 所述计算和判定进入室内的入侵者的高度和宽度,是通过将步骤6中得到的投影面积最大 值与室内设定好的参照物体高度和宽度进行对比计算得出的。
6. 根据权利要求1所述的一种实时判断有人入侵室内的识别方法,其特征在于:步骤8 所述判断进入室内人员威胁的严重程度,是通过进入室内人员不断从识别区域向防范区域 靠近时,依据分块的重要程度和进入室内人员所停留时间的长度来判断的。
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