[发明专利]移动光源侦测方法与应用的保全系统无效
申请号: | 201010500663.1 | 申请日: | 2010-09-29 |
公开(公告)号: | CN102436661A | 公开(公告)日: | 2012-05-02 |
发明(设计)人: | 黄俊达;李鸿生 | 申请(专利权)人: | 新谊整合科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/20 | 分类号: | G06T7/20;H04N7/18 |
代理公司: | 北京信慧永光知识产权代理有限责任公司 11290 | 代理人: | 王月玲;武玉琴 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 移动 光源 侦测 方法 应用 保全 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种移动光源侦测方法与应用的保全系统,特别是提出一种利用图像处理与视觉判断的移动光源侦测方法,与应用此方法的保全系统。
背景技术
公知应用于特定空间(比如仓库、商店、住家)的保全系统通常设置有图像监控的设备,比如数字监控系统(DVR),利用数字摄像机动态侦测判断入侵事件。此类公知技术可参考图1显示的设备示意图。
图中显示为一个保全系统,其中位于中央监控中心的计算机系统101通过连线(包括网络、专线、一般电路等)109连接于设置在不同位置的各种监控摄像机11,13,15与感知器12,14,16。举例来说,当某一位置的感知器12侦测到有异状,比如有人员非法进入所处位置,将产生警报给中央监控中心的计算机系统101,并同时驱动附近的监控摄像机11进行实时拍摄、录像,相关信息同样会通过连线109传递至中央监控中心。中央监控中心可同时连线有多个分处各地的保全单位102,104,106,启动相关保全机制,处理此警报信息。
但是,传统的监控摄像机在晚间、仅启动较低亮度的光源或是电灯关闭的环境将难以维持较好的运作效率,即使有感知器配合侦测,但仍可能无法具体拍摄或是判断出非法入侵的行为。另外,在特定空间于晚间、关灯或是仅启动较低亮度的光源时,若入侵人员以较低的姿态与缓慢的动作进入,亦可能回避掉数字监控系统的侦测。
在环境光线不足的状态下,除了利用特殊设备,如红外线摄像机外,更有公知技术提出夜间侦测手持光源的技术,如大叶大学于2006年(民国95年)提出的论文“夜间移动人类手持光源的侦测与分析”(全国博硕士论文系统编号:094DYU00396016),其中主要利用前景与背景分离、图像背景模型建立、背景相减、前景物体类别判定、光源分类等技术建立移动光源的轨迹。
发明内容
有鉴于目前针对特定空间于晚间、关灯或是仅启动较低亮度的光源的状况下不易侦测出入侵行为,或是相关保全系统不足的问题,本发明特别提出一种实用、有效率,且不同于公知针对移动光源侦测的技术的移动光源侦测方法与应用的保全系统。其中应用特殊的演算方式,针对前后景分析、光源位置、图像像素、光源追踪到相关监控保全提出一个完整的解决方案。
根据实施例,移动光源侦测方法包括先由连接于保全系统的摄像机撷取图像,产生一连续图像,经必要的图像格式转换,比如由RGB空间转换为灰阶色度空间,储存在内存中,进行移动光源侦测的演算。
演算方法包括使用一种特征背景空间算法建立图像背景模型,特别是应用了一种统计学上的主成份分析法(Principal ComponentAnalysis,PCA),先取得N张相同背景但不同时间甚至是不同亮度、照度的图像,经色度空间转换后,比对平均图像,经共变异数矩阵作奇异值分解后得出特征值与特征向量,借以得到背景图像特征以建立图像背景模型。
由于是连续接收图像,此图像背景模型应定时动态更新图像背景模型。
之后由输入图像减去背景图像,当可取得前景图像。接着对前景图像用二值化算法取得像素值较高的位置,以此判断为光源的位置。其中经二值化演算的图像可继续通过膨胀运算与侵蚀运算消除噪声,再经连通元件得出图像中像素之间的关系,由此找出可能是光源的候选区域,能以此判断为光源的位置。
光源位置得出后,可以累计一定时间的光源坐标,达到光源追踪的目的。经描绘出移动轨迹后,可继续判断是否为入侵事件,启动相关保全机制。
换句话说,本发明提供一种移动光源侦测方法,该方法包括:
应用一监控摄像机撷取一连续图像;
建立一图像背景模型;
由该连续图像分离出一背景图像与连续的前景图像;
利用一二值化算法在各前景图像中得出一像素值较高的区域;
利用一门槛判断该像素值较高的区域为一光源,或判断非光源,则重复该移动光源侦测方法的步骤;以及
纪录并追踪该光源的位置。
本发明还提供一种移动光源侦测方法,该方法包括:
a撷取出由一摄像机拍摄的图像,产生一输入图像,暂存于一存储媒体中;
b取得多张相同或接近的背景但不同时间的图像;
c执行一色度空间转换,转换该图像为一灰阶的色度空间;
d将转换后以矩阵表达的灰阶图像转变为一列的行向量;
e计算该多张图像的一平均值;
f不同时间的图像减去该平均值;
g计算一共变异数矩阵;
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