[发明专利]一种实时区域检测方法无效
申请号: | 200910245120.7 | 申请日: | 2009-12-28 |
公开(公告)号: | CN102110295A | 公开(公告)日: | 2011-06-29 |
发明(设计)人: | 苏伟博 | 申请(专利权)人: | 天津市亚安科技电子有限公司 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;H04N5/14 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 300384 天津市*** | 国省代码: | 天津;12 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 实时 区域 检测 方法 | ||
技术领域
本发明属于视频图像处理领域,尤其是一种实时区域检测方法。
背景技术
随着智能监控技术的不断发展和图像处理技术的日益成熟,原有的采用人力进行可疑目标监控已经满足不了需求,而以人工智能和视频分析等技术为主的智能安防系统很大程度上能弥补人力不足的问题。智能安防系统优势在于保安人员无需实地巡逻,便可以通过监控系统传回的视频获得现场的实际情况,以便于迅速做出决策,因此有着广阔的发展空间和巨大的潜在市场。警戒区域入侵检测、区域人流统计、区域人群密度检测等是其一个重要应用方面。警戒区域入侵检测是指对闯入警戒区域的目标进行识别,区域人流统计是指对某段时间内某一区域的进出人流进行统计,区域人群密度检测是指对某一区域内的目标进行统计。它们主要是利用图像处理的方法,在现实场景中自动检测目标入侵,使计算机具有某种理解和分析视频的能力,从而对目标入侵进行报警或者对入侵进行统计满足某一条件时报警。
传统的区域检测方法,一般都是基于运动目标与警戒区域之间复杂的判断来实现的,即使对于简单的矩形区域,也需要大量的判断,因此这些方法计算量大,思想复杂,尤其对于像凹多边形区域,效率较低。
发明内容
基于以上问题,本发明提出使用区域分类标记的思想对监控场景中区域的空间位置进行分类标记来获得区域状态的敏感参数,以运动目标所在区域空间位置的敏感参数为依据来判断目标入侵与否。并且由于区域的分类标记并不是直接针对图像数据,所以只需在区域设定或者改变时获得区域敏感参数,只要警戒区域不改变,就不需要更新区域敏感参数。算法思想简单,易于实现,对于任意多边形(凸、凹多边形)区域健壮性都好,并且有很高的执行效率。
为达到以上目的,本发明采用如下技术方案。
一种实时区域检测方法。具体包括以下步骤:
E、监控场景背景建立与更新;
F、运用相关运动检测算法得到运动目标;
G、运用相关目标跟踪算法跟踪目标,得到目标当前空间位置坐标;
H、区域检测;
其特征在于,步骤D的区域检测算法在于首先对监控场景中全区域进行掩蔽,然后对掩蔽区域和警戒区域进行分类标记,以得到警戒区域空间位置状态的敏感参数,最后以运动目标所在区域的敏感参数作为目标入侵与否的判断依据,实现区域检测。
而且,对监控场景全区域进行掩蔽的计算,可以是开辟一个跟图像大小相同的数组,对其对应像素点赋值。
而且,对掩蔽区域和警戒区域进行分类标记,以得到警戒区域空间位置状态的敏感参数的计算,可以是如下步骤:
(1)输入欲标记多边形区域的顶点数及其顶点坐标。
(2)确定需标记警戒区域垂直方向范围,即计算所有多边形顶点坐标中y的最大值和最小值,以此作为扫描线的处理范围。
(3)对处理范围内的每条扫描线建立有序边表。
(4)对处理范围内的每条扫描线,重复下列步骤:
a用有序边表建立当前扫描线的有效边表;
b从有效边表中依次取出一对交点,对两个交点内的警戒区域空间位置进行标记获得警戒区域敏感参数
c为下一条扫描线更新有效边表,即增加交点的x值和删除不再相交的边;
d重新排列有效边表。
而且,对于以运动目标所在区域的敏感参数作为目标入侵与否的判断依据,实现区域检测的计算,可以是判断运动目标所在区域空间位置的敏感参数,如果其等于警戒区域的敏感参数,则表示目标入侵。
本发明的优点和积极效果是:
(1)通过对特定区域的空间位置状态进行标记来作为目标入侵的判断依据,大大减少了判断的次数和复杂度,而且对于凹凸多边形区域具有相同的执行效率;
(2)通过开辟一块图像数据大小的内存,可以使区域的分类标记独立于图像数据本身,因此对于区域的分类标记只需执行一次,只要警戒区域不改变,就无需更新区域的分类标记,大大提高了算法效率。
附图说明
图1是实时区域检测总体流程图;
图2是应用本发明实现一个具体实施例的流程图;
图3是区域多边形的边表;
图4是边缩短的两种策略;
具体实施方式
下面结合附图对本发明的实施例做详细说明:本实施例在以本发明技术方案为前提下实现,给出了详细过程,但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
本实施例中对某视频序列进行区域检测,图1是区域检测总体流程图,图2是应用本发明实现一个具体实施例的流程图
如图1所示,区域检测一般包括如下步骤:
A、输入视频帧,对视频监控场景背景建模与更新;
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