CN106210635A - 一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置 - Google Patents

一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置，所述的方法包括以下步骤：S1.利用双目图像采集模块在监控区域中实时采集人员运动的视频图像信息；S2.对采集到的视频图像信息进行分析，得到各个人员的当前移动速度：S3.判断是否出现移动过快的人员：如果出现人员移动过快的人员，生成移动过快报警命令；如果没有出现移动过快的人员，返回步骤S1。本发明提供了一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置，能够识别出监控区域的移动过快行为，并进行报警，从而实现了移动过快的有效监控。

Description

一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置
技术领域
本发明涉及一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置。
背景技术
目前在金融（银行等）安防领域中，一般通过摄像头检测当前区域内的事件，如检测监控区域中活动的人或物；但是现有的检测技术只能拍摄图像的内容，不能对图像的内容做进一步的分析，例如，无法分析出监控区域人员移动过快，而金融领域的很多恶性时间往往伴随着移动过快的行为，例如抢劫、暴恐等，因此对监控区域移动过快的分析非常重要。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种智慧金睛识别移动过快报警方法和装置，能够识别出监控区域的移动过快行为，并进行报警，从而实现了移动过快的有效监控。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种智慧金睛识别移动过快报警方法，包括以下步骤：
S1.利用双目图像采集模块在监控区域中实时采集人员运动的视频图像信息；
S2.对采集到的视频图像信息进行分析，得到各个人员的当前移动速度：
S3.判断是否出现移动过快的人员：
（1）如果出现人员移动过快的人员，生成移动过快报警命令；
（2）如果没有出现移动过快的人员，返回步骤S1；。
所述的双目图像采集模块包括二维摄像头和三维视觉传感器，所述的步骤S1中，利用二维摄像头采集监控区域二维图像信息，利用三维视觉传感器采集监控区域的三维图像信息。
所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21.采用目标检测算法检测并获取进入监控区域内的目标在视频图像中占据的像素点集合；
S22.根据所述的像素点集合，采用目标提取算法获取进入监控区域内的目标在视频图像中的位置及尺寸；
S23.根据从视频图像中提取的目标，采用有效目标特征识别算法，识别出视频图像中的有效目标的数量及色彩纹理特征，每个有效目标对应于监控区域的一个人员；
S24.对各个有效目标进行跟踪检测，判断各个有效目标在当前帧视频图像和上一帧视频图像中移动的距离；
S25.根据视频图像与监控区域的比例关系，计算各个有效目标在监控区域中的移动距离；
S26.根据有效目标在监控区域中移动的距离和视频图像帧拍摄的时间间隙，计算各个有效目标的移动速度，即各个人员的当前移动速度。
所述的步骤S3包括以下步骤：将各个人员的当前移动速度分别与预设的速度阈值进行比较：判断每个人员的当前移动速度是否都小于速度阈值，若是，则认为没有出现移动过快的人员，若否，则认为出现了移动过快的人员。
一种智慧金睛识别移动过快报警装置，包括：
双目图像采集模块，用于实时采集人员运动的视频图像信息；
图像分析模块，用于对视频图像信息进行分析，得到人员的移动速度；
移动过快判定模块，用于判断是否出现移动过快的人员，并在出现移动过快的成员时，生成移动过快报警命令；
报警模块，用于根据移动过快报警命令进行报警。
本发明的有益效果是：能够通过视频图像分析识别出监控区域的移动过快行为，并进行报警，从而实现了移动过快的有效监控，特别适用于银行等金融安防领域。
附图说明
图1为本发明的方法流程图；
图2为本发明的装置原理框图。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，一种智慧金睛识别移动过快报警方法，包括以下步骤：
S1.利用双目图像采集模块在监控区域中实时采集人员运动的视频图像信息；
S2.对采集到的视频图像信息进行分析，得到各个人员的当前移动速度：
S3.判断是否出现移动过快的人员：
（1）如果出现人员移动过快的人员，生成移动过快报警命令；
（2）如果没有出现移动过快的人员，返回步骤S1；。
所述的双目图像采集模块包括二维摄像头和三维视觉传感器，所述的步骤S1中，利用二维摄像头采集监控区域二维图像信息，利用三维视觉传感器采集监控区域的三维图像信息（即监控区域的三维场景信息）；故由双目图像采集模块的二维摄像头和三维视觉传感器即可获得具有立体视觉的视频图像。
所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21.采用目标检测算法检测并获取进入监控区域内的目标在视频图像中占据的像素点集合；
S22.根据所述的像素点集合，采用目标提取算法获取进入监控区域内的目标在视频图像中的位置及尺寸；
S23.根据从视频图像中提取的目标，采用有效目标特征识别算法，识别出视频图像中的有效目标的数量及色彩纹理特征，每个有效目标对应于监控区域的一个人员；
S24.对各个有效目标进行跟踪检测，判断各个有效目标在当前帧视频图像和上一帧视频图像中移动的距离；
S25.根据视频图像与监控区域的比例关系，计算各个有效目标在监控区域中的移动距离；
S26.根据有效目标在监控区域中移动的距离和视频图像帧拍摄的时间间隙，计算各个有效目标的移动速度，即各个人员的当前移动速度。
进一步地，由于在进行视频图像拍摄时，每秒往往会拍摄数十帧视频图像，故在步骤S26中，计算移动速度时，可以通过10帧（20帧、30帧或更多）图像之间的时间间隙，结合这段时间内各个有效目标在监控区域的移动距离来计算各个人员的移动速度。
现有的视频图像分析方法中， 用于检测及获取所有目标在视频图像中占据的像素点集合的目标检测算法主要有背景减除类算法、时间差分类算法、光流类算法；
背景减除类算法的基本原理是利用背景的参数模型来近似背景图像的像素值， 将当前帧与背景图像进行差分比较实现对运动区域的检测， 其中区别较大的像素区域被认为是运动区域， 而区别较小的像素区域被认为是背景区域；
本申请所采用的目标检测算法是背景减除类算法中的高斯混合背景算法，该算法为现有技术，该算法的基本原理是：在视频图像中，目标与背景之间存在着灰度差异，视频图像的灰度直方图会呈现与背景、目标一一对应的多峰，将视频图像的灰度直方图多峰特性视为多个高斯分布的叠加，即可实现视频图像中的背景与目标的分割。
所述的步骤S22包括以下子步骤：
S221.利用区域生长法获取所述的像素点集合的生长区域；
具体来说，以获取的像素点集合中的各个像素点为种子像素点，并以这些像素点的灰度值作为数学期望值建立生长区域高斯分布；
将各种子像素点周围邻域中符合生长区域高斯分布的各像素点作为生长点分别合并到各种子像素点所在的区域中，再将各生长点作为新的种子像素点，重复本步骤至没有新的生长点出现，即可获取像素点集合的生长区域，进而得到进入监控区域内的各个目标在视频图像中的位置。
S222.采用K均值特征聚类法获取进入监控区域内的各个目标在视频图像中的尺寸。
具体来说，采用 K 均值特征聚类法，选取各生长区域的均值点作为聚类中心，计算各个样本到聚类中心的距离，把各个样本归到离它最近的那个聚类中心所在的类，并根据计算形成的每一个聚类的数据对象平均值，得到新的聚类中心，重复本步骤至相邻两次得到的聚类中心没有变化，则表明样本调整结束，聚类准则函数已经收敛，即可得到进入监控区域内的各个目标在视频图像中的尺寸。
所述的步骤S3包括以下步骤：将各个人员的当前移动速度分别与预设的速度阈值进行比较：判断每个人员的当前移动速度是否都小于速度阈值，若是，则认为没有出现移动过快的人员，若否，则认为出现了移动过快的人员。
如图2所示，一种智慧金睛识别移动过快报警装置，包括：
双目图像采集模块，用于实时采集人员运动的视频图像信息；
图像分析模块，用于对视频图像信息进行分析，得到人员的移动速度；
移动过快判定模块，用于判断是否出现移动过快的人员，并在出现移动过快的成员时，生成移动过快报警命令；
报警模块，用于根据移动过快报警命令进行报警。
本申请能够通过视频图像分析识别出监控区域的移动过快行为，并进行报警，从而实现了移动过快的有效监控，特别适用于银行等金融安防领域。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (5)

1.一种智慧金睛识别移动过快报警方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1.利用双目图像采集模块在监控区域中实时采集人员运动的视频图像信息；
S2.对采集到的视频图像信息进行分析，得到各个人员的当前移动速度：
S3.判断是否出现移动过快的人员：
（1）如果出现人员移动过快的人员，生成移动过快报警命令进行报警；
（2）如果没有出现移动过快的人员，返回步骤S1。
2.根据权利要求1所述的一种智慧金睛识别移动过快报警方法，其特征在于：所述的双目图像采集模块包括二维摄像头和三维视觉传感器，所述的步骤S1中，利用二维摄像头采集监控区域二维图像信息，利用三维视觉传感器采集监控区域的三维图像信息。
3.根据权利要求1所述的一种智慧金睛识别移动过快报警方法，其特征在于：所述的步骤S2包括以下子步骤：
S21.采用目标检测算法检测并获取进入监控区域内的目标在视频图像中占据的像素点集合；
S22.根据所述的像素点集合，采用目标提取算法获取进入监控区域内的目标在视频图像中的位置及尺寸；
S23.根据从视频图像中提取的目标，采用有效目标特征识别算法，识别出视频图像中的有效目标的数量及色彩纹理特征，每个有效目标对应于监控区域的一个人员；
S24.对各个有效目标进行跟踪检测，判断各个有效目标在当前帧视频图像和上一帧视频图像中移动的距离；
S25.根据视频图像与监控区域的比例关系，计算各个有效目标在监控区域中的移动距离；
S26.根据有效目标在监控区域中移动的距离和视频图像帧拍摄的时间间隙，计算各个有效目标的移动速度，即各个人员的当前移动速度。
4.根据权利要求1所述的一种智慧金睛识别移动过快报警方法，其特征在于：所述的步骤S3包括以下步骤：将各个人员的当前移动速度分别与预设的速度阈值进行比较：判断每个人员的当前移动速度是否都小于速度阈值，若是，则认为没有出现移动过快的人员，若否，则认为出现了移动过快的人员。
5.一种智慧金睛识别移动过快报警装置，其特征在于：包括：
双目图像采集模块，用于实时采集人员运动的视频图像信息；
图像分析模块，用于对视频图像信息进行分析，得到人员的移动速度；
移动过快判定模块，用于判断是否出现移动过快的人员，并在出现移动过快的成员时，生成移动过快报警命令；
报警模块，用于根据移动过快报警命令进行报警。
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