[发明专利]用于提高异常行为检测的精确度和鲁棒性的系统和方法

说明书

相关申请的交叉引用

本申请要求于2009年7月2日提交的美国序列号12/496681的优先权，并且要求于2009年2月19日提交的美国临时申请号61/153884的权益，以上申请的全部内容通过引用结合于此。

技术领域

本公开涉及监管系统，更具体地涉及用于提高视频监管系统中自动异常行为检测的精确度和鲁棒性的系统和方法。

背景技术

典型的监管系统包括多个传感器，所述传感器可以基于预先确定的条件收集数据和/或监视安全威胁。仅作为示例，所述多个传感器可以包括视频相机。典型的视频监管系统可以包括监视大地理区域的多个视频相机。仅作为示例，大地理区域可以是仓库。所述多个视频相机中的每一个可以收集对应于监视区域的元数据。操作人员可能被要求同时监视来自多个视频相机的多个视频馈给，并且因此可能无法检测到一些安全威胁。因此，视频监管系统可以包括基于预先确定的条件监视区域的自动检测系统。例如，所述预先确定的条件可以被称作“正常活动模式”(参见Grimson-1998：W.E.L.Grimson，Chris Stauffer，Lily Lee，Raquel Romano的“Using Adaptive Tracking to Classify and Monitor Activities in a Site”，Proceedings IEEE Conf.on Computer Vision and Pattern Recognition，第22-31页，1998)。

例如，所述自动检测系统可以基于所收集的元数据和正常运动模式检测“异常运动模式”(参见Grimson)。换句话说，所述自动检测系统可以在检测到异常行为时就潜在的安全威胁警告操作人员。操作人员可以分析所述潜在的安全威胁并且选择是否启动警报。此外，所述自动检测系统可以在不通知操作人员的情况下启动警报。此外，所述自动检测系统可以存储对应于所述潜在安全威胁的元数据以用于预先确定条件的更新和/或未来对潜在安全威胁的分析。

仅作为示例，美国专利号7088846公开了一种视频监管系统，其使用基于规则的推理和多假设的评分而基于对象移动和对象所发起的事件来检测预先确定的对象行为。所述系统基于对象的移动模式确定警告条件。所述警告条件可以通过特定事件的组合的发生来定义。仅作为示例，所述特定事件可以包括出现一个人，人向门的移动，或者人在读卡器挥动物体。所述系统可以确定是否已经发生了特定事件，并且可以确定每个特定事件的时间戳。所述系统接着可以基于预定规则确定是否已经出现了警告条件。

例如，美国专利号6707486公开了一种警报系统，其自动监视预先确定的区域中的活动和定向运动。特别地，可以仅在所述系统检测到特定方向中的移动大于预先确定的阈值和/或视频相机所检测到的运动对象为特定大小的情况下才生成警报。可替换地，例如美国专利申请号11/676127“Surveillance System and Methods”公开了一种监管系统，其通过利用从元数据在线定位的运动模型估计检测异常的局部运动以去除多种规则配置。

然而，所述系统可能要求操作人员对整个规则集合进行配置。此外，所述系统可能要求特定事件要基于特定事件的特定顺序。因此，这些要求可能使得难以对中型至大型的规则集合全面定义异常行为的模型。此外，从视频运动检测和追踪所获得的元数据例如由于光线变化、突然的背景变化、阴影、静态遮蔽、自遮蔽、融合对象、划分对象而包括各种误差。对于具有透视视图的相机而言，误差可能由于运动类型而产生，诸如当对象从远场向相机移动或者从相机向远场移动时等。可以例如使用具有预定运动模型的Kalman滤波对对象位置误差进行补偿。当为了异常行为检测而对对象运动进行评估时，精确的位置信息对于防止错误警报是很重要的，而所述错误警报对于系统的目标将是有害的。

为了弥补这些潜在的不精确位置读取，异常行为检测系统应当支持鲁棒的异常运动检测。鲁棒追踪可以包括两级误差处理：一种针对所估计的追踪误差，而一种则针对以检测误差可能有所不同的相机视野的不同部分来捕捉位置检测误差的相机，所述不同部分诸如远场和近场位置。使用在先误差分布作为具有当前误差模式的反馈可以提供测量窗口的动态调整以产生移动对象速率的更为精确和鲁棒的估计。此外，可以基于以上位置检测误差对采样窗口以及用于确定移动对象的速率、速度、加速度的算法进行调整。