CN107124577A - 一种基于运动目标检测的实时防窃系统 - Google Patents

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周武能
章伟明
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Abstract

本发明涉及一种基于运动目标检测的实时防窃系统，包括视频处理服务器端和视频监控移动终端；所述视频处理服务器端包括图像采集模块、算法处理模块、图像传输模块；所述图像采集模块用于采集视频；所述算法处理模块用于对采集到的视频进行图像处理实现对运动目标的检测，并在检测到目标运动时向视频监控移动终端发出报警信息；所述图像传输模块用于将图像采集模块采集的视频传输至视频监控移动终端；所述视频监控移动终端包括实时查询模块和报警接收模块；所述报警接收模块用于接收视频处理服务器端发送的报警信息；所述实时查询模块用于接收视频处理服务器端传输的视频。本发明能够提高监控的实时性。

Description

一种基于运动目标检测的实时防窃系统
技术领域
本发明涉及防盗技术领域，特别是涉及一种基于运动目标检测的实时防窃系统。
背景技术
随着摄像头安装数量的日益增多，以及智慧城市和公共安全需求的日益增长，采用人工的视频监控方式已经远远不能满足需要，因此智能视频监控技术应运而生并迅速成为一个研究热点。所谓的智能视频监控，是指在不需要人为干预的情况下，利用视频分析的各种算法和计算机视觉等技术手段，对录像机所拍的视频图像进行不需要人力、自动的分析，从而实现在不同场景中对目标物体的定位、分割识别和跟踪，更深层次的有分析和判断运动目标行为的研究，从而可以既省人力，又能准确的完成日常的管理工作，也能在突发情况发生时以最快的速度做出报警和响应。
目前的监控系统仍以人工监控为主，在某些特定情况下，即使监控视频检测到异常情况，也无法做出及时报警和反馈。例如在无人的商店监控监测到了小偷但由于不是人工时时刻刻都在监视，因此无法及时做出有效措施而导致盗窃。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于运动目标检测的实时防窃系统，能够提高监控的实时性。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于运动目标检测的实时防窃系统，包括视频处理服务器端和视频监控移动终端；所述视频处理服务器端包括图像采集模块、算法处理模块、图像传输模块；所述图像采集模块用于采集视频；所述算法处理模块用于对采集到的视频进行图像处理实现对运动目标的检测，并在检测到目标运动时向视频监控移动终端发出报警信息；所述图像传输模块用于将图像采集模块采集的视频传输至视频监控移动终端；所述视频监控移动终端包括实时查询模块和报警接收模块；所述报警接收模块用于接收视频处理服务器端发送的报警信息；所述实时查询模块用于接收视频处理服务器端传输的视频。
所述算法处理模块通过VIBE算法实现对运动目标的检测。
所述算法处理模块在进行运动目标检测前还对采集到的视频进行预处理和后处理。
所述预处理包括图像灰度化处理、滤波去噪处理和直方图均衡化处理。
所述后处理包括图像的腐蚀处理、膨胀处理和区域填充处理。
所述图像传输模块通过Socket通信技术将采集的视频传输至视频监控移动终端。
有益效果
由于采用了上述的技术方案，本发明与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本发明建立基于Android平台的手机程序作为监控终端，用来实时监测监控系统所反映的运动目标检测结果并作出及时报警，这样不仅可以大大提高监控的实时性，也提高了监控的便捷性和易用性。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明中图像预处理的流程图；
图3是本发明中VIBE算法检测运动目标示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
本发明的实施方式涉及一种基于运动目标检测的实时防窃系统，如图1所示，包括视频处理服务器端和视频监控移动终端；所述视频处理服务器端包括图像采集模块、算法处理模块、图像传输模块；所述图像采集模块用于采集视频；所述算法处理模块用于对采集到的视频进行图像处理实现对运动目标的检测，并在检测到目标运动时向视频监控移动终端发出报警信息；所述图像传输模块用于将图像采集模块采集的视频传输至视频监控移动终端；所述视频监控移动终端包括实时查询模块和报警接收模块；所述报警接收模块用于接收视频处理服务器端发送的报警信息；所述实时查询模块用于接收视频处理服务器端传输的视频。
本发明在使用时包括以下步骤：监控视频的图像采集；视频图像的预处理和后处理；运动目标的实时检测；报警数据的实时传输。
视频图像由监控设备采集后保存在服务器的PC端，在进行运动目标检测前，为了提高准确率，需要对采集获得的视频图像进行特定的预处理。由于获取的视频图像往往存在椒盐噪声、高斯噪声等噪声的干扰，滤除噪声是图像处理的一个非常重要的环节。此外，为了使算法的目标效果更好的显示，本实施方式还需要对算法结果进行二值化，腐蚀膨胀等后续处理。因此，视频图像的预处理和算法结果的后处理起着十分重要的作用。
本实施方式为了能够对视频取得更好检测效果，需要对视频的图像帧进行预处理。包括图像灰度化处理，滤波去噪处理，直方图均衡化处理，如图2所示。图像后处理主要是使已取得的算法结果图像边缘信息平滑连续，显示更加完整，为今后在本系统之上增加识别功能奠定基础，具体包括图像的腐蚀，膨胀，区域填充。
本实施方式中实时运动目标检测采用VIBE算法。VIBE算法是由Olivier Barnich和Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景，该算法效率高，检测速度快，适合监控系统的实时视频处理。
该算法的基本思想是为每个像素点建立一个样本背景模型(背景模型中包含N个样本值)，计算待分类像素与背景模型的相似度，如果相似，则分类为背景。相似度根据待分类像素与背景模型中所有N个样本的欧式距离小于一定阈值的个数来决定，若个数大于一个给定的最小阈值，则为相似，否则为不相似。
如图3所示，为每个像素点建立一个背景模型，包含N个样本值
M(x)＝{p1,p2,…,pN} (1)
定义一个以p(x)为中心，R为半径的球体SR(p(x))，U表示一个相似度函数，是背景模型和球体的SR的交集：
U＝{SR(p(x))∩{p1,p2,…,pn}} (2)
根据上式，计算p(x)与N个背景样本的欧式距离，判断是否小于阈值R。在实际处理中，一旦找到Umin个样本匹配时，像素p(x)分类为背景，停止计算，从而提高运算效率。
本实施方式中视频监控移动终端的设计基于Android系统平台，通过其提供的API接口实现，主要功能是建立与服务器端连接，连接成功之后，接收来自服务器端的图像图像检测和报警短信，并将图像显示在手机终端上。
Android客户端作为报警防窃系统终端，需要在任意时刻能够接收到视频服务器端的运动目标检测结果。其中报警模块的实现主要是以通知的方式提醒手机用户。首先，在客户端创建一个类Warning Thread继承Thread线程类，用来监听是否有运动目标。然后，在服务器端建立一个报警服务，当服务器端检测到有运动目标时，通过该服务向客户端发送一个报警消息。最后，当客户端接收到报警提示后，会将当前接收的图像保存到本地SDCard中，同时在手机状态栏上弹出一条通知，表示服务器端检测出有入侵行为，点击通知图标会显示本地最新保存的带有运动目标的图像，以及图像的日期和时间。
图像传输模块主要是将服务器端采集到的图像通过Socket通信技术传输到Android手机终端。通过Socket的不同端口可以对应系统的不同服务。基于Android开发创建Socket对象，并开始监听Socket连接，最后将采集到的图像信息以输出流的方式通过Socket发送给视频监控移动终端，即Android客户端。

Claims (6)

1.一种基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，包括视频处理服务器端和视频监控移动终端；所述视频处理服务器端包括图像采集模块、算法处理模块、图像传输模块；所述图像采集模块用于采集视频；所述算法处理模块用于对采集到的视频进行图像处理实现对运动目标的检测，并在检测到目标运动时向视频监控移动终端发出报警信息；所述图像传输模块用于将图像采集模块采集的视频传输至视频监控移动终端；所述视频监控移动终端包括实时查询模块和报警接收模块；所述报警接收模块用于接收视频处理服务器端发送的报警信息；所述实时查询模块用于接收视频处理服务器端传输的视频。
2.根据权利要求1所述的基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，所述算法处理模块通过VIBE算法实现对运动目标的检测。
3.根据权利要求1所述的基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，所述算法处理模块在进行运动目标检测前还对采集到的视频进行预处理和后处理。
4.根据权利要求3所述的基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，所述预处理包括图像灰度化处理、滤波去噪处理和直方图均衡化处理。
5.根据权利要求3所述的基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，所述后处理包括图像的腐蚀处理、膨胀处理和区域填充处理。
6.根据权利要求1所述的基于运动目标检测的实时防窃系统，其特征在于，所述图像传输模块通过Socket通信技术将采集的视频传输至视频监控移动终端。
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