[发明专利]物件监控系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种物件监控系统及方法。

背景技术

对于监控设备所捕获的影像，智能型监控系统可根据使用者的需求对影像内容进行分析，通过侦测、追踪及识别影像中的物件而自动判断使用者所关心的物件是否遭遇威胁，并以此有效减少事件或威胁所带来的伤害。鉴于此，机场、车站大厅等开放、忙碌且杂乱的环境里，需要一套能自动且有效监控环境中出现的可疑物件的系统。然而，现有监控系统在面临下述问题时还无法准确地对监控区域中的物件进行判定：监控区域为忙碌、拥挤、背景杂乱的环境，因监控设备拍摄角度或镜头缩放造成所拍摄物体的外形改变或监控区域内的光线变化等。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种物件监控系统，可在忙碌、拥挤、杂乱的背景下，因拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化情况下，同时且有效地监控与判定监控区域内被移除的物件或进入物，并利用特征点描述向量识别该进入物。

还有必要提供一种物件监控方法，可在忙碌、拥挤、杂乱的背景下，因拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化情况下，同时且有效地监控与判定监控区域内被移除的物件或进入物，并利用特征点描述向量识别该进入物。

一种物件监控系统，运行于影像服务器中，该系统包括：前景物件侦测单元，用于利用双层背景模型侦测监控设备所捕获的影像中的前景物件，该双层背景模型包括现有背景模型和暂存背景模型；物件及区域判定单元，用于当该侦测的前景物件在大于或等于一个设定时间间隔后仍被判定为前景物件时，在该前景物件的像素被移入暂存背景模型时标记所述像素为感兴趣像素，从暂存背景模型中搜寻与所述感兴趣像素邻近的区域中与所述感兴趣像素的像素值相同的像素点作为感兴趣像素，由此得到一个像素点集合b，当集合b的面积大于一个设定范围时，从现有背景模型中撷取与集合b对应的像素点，并由此得到像素点集合a；所述物件及区域判定单元，还用于利用特征点演算法分别对集合a和b实施运算，找出各像素点集合中的特征点及其描述向量，然后将集合a中的特征点作为种子实施影像切割得到区块A，及将集合b中与区块A相对应位置上的的特征点作为种子实施影像切割得到区块B；及物件识别单元，用于当区块B的面积大于区块A的面积时，判定该监控区域内有移除物，及当区块B的面积小于区块A的面积时，判定该监控区域内有进入物。

一种物件监控方法，包括如下步骤：利用双层背景模型侦测监控设备所捕获影像中的前景物件，该双层背景模型包括现有背景模型和暂存背景模型；若该侦测的前景物件在大于或等于一个设定时间间隔后仍被判定为前景物件，则在该前景物件对应像素被移入暂存背景模型时标记该对应像素为感兴趣像素；从暂存背景模型中搜寻与所述感兴趣像素邻近的区域，找出与所述感兴趣像素的像素值相同的像素点作为感兴趣像素，由此得到一个像素点集合b；当集合b的面积大于一个设定范围时，从现有背景模型中撷取与所述集合b对应的像素点，并由此得到像素点集合a；利用特征点演算法分别对集合a和b实施运算，找出各像素点集合中的特征点及其描述向量；将集合a中的特征点作为种子实施影像切割得到区块A，及将集合b中与区块A相对应位置上的特征点作为种子实施影像切割得到区块B；当区块B的面积大于区块A的面积时，判定该监控区域内有移除物；及当区块B的面积小于区块A的面积时，判定该监控区域内有进入物。

相较于现有技术，所述物件监控系统及方法，利用彩色像素建立背景模型，以此判断前、背景物件，较一般只采用灰阶像素的监控系统及方法，具有更佳的判断力，其不仅能在忙碌、拥挤、杂乱的背景下识别监控区域内被移除的物件或进入物，还可在拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化时，同时且有效地监控与判定该监控区域内被移除的物件和进入物，利用特征点描述向量识别该进入物。

附图说明

图1是本发明物件监控系统较佳实施例的运行环境图。

图2是本发明物件监控系统较佳实施例的功能单元图。

图3是图2中前景物件侦测单元的功能模块图。

图4是本发明物件监控方法较佳实施例的作业流程图。

图5是图4步骤S400中的前景物件侦测的具体流程图。

图6和图7是图5中侦测到的前景物件及背景模型变化示意图。

图8是本发明有进入物时的特征点侦测和影像切割示意图。

主要元件符号说明