[发明专利]基于智能视频的室内人员闯入的监控和报警系统

说明书

技术领域

本发明属于智能视频领域。通过对摄像头图像的智能分析，实现对室内场所移动目标的分析，对人员的非法闯入达到及时发现和报警，同时忽视没有危险的运动，降低虚警。 

背景技术

随着摄像机产业大规模化，摄像头的应用已经普及；在公共安全，智能家居的监控中都广泛地应用了大量的摄像头。人工且时时地管理这些众多的摄像头显然不可能，另外在智能家居等民用市场，传统的利用控制室大屏幕的监控手段不适合一般用户的需求，未来的监控终端应该是手机等移动设备。因此需要摄像头能够智能地判断感兴趣的目标出现，且只发送所需要的信息，减少人工成本，同时、节省通信网络带宽和隐私保护。 

目前在视频监控领域，大部分的监控设备都是直接显示摄像机所拍摄的内容。有部分应用于公共安全领域的提供了对涉及到私人住宅的画面进行遮挡和马赛克处理，但是对应用于家庭内等室内环境的行为判断没有。 

发明内容

针对家居、办公场所、宾馆等室内场所的监控需求，本发明研发了基于智能视频的自动监视系统。通过对摄像机拍摄区域的移动目标的特征分析，分辨移动目标是人、或其他物体(动物或窗帘的摆动)；如果移动目标是人，就通过无线或有线通信网络连接的手机、平板电脑、电脑等，向有关人员进行报警。 

附图说明

图1系统流程图。 

具体实施方式

本发明中的摄像机架设所需要监控的区域中，摄像机通过数据线和主控计算机连接。整个系统主要有三个部分组成：(1)运动目标的检测；(2)特征分析；(3)基于不同平台的动目标显示及报警。系统工作简单流程如图1所示。 

整个系统最关键的是动目标检测，通常的方法有：(1)背景减除法，利用当前图像与背 景图像的差分来检测出运动区域；(2)时间差分法，在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分，得到帧差图像，并且对其进行后处理来提取出图像中的运动区域。(3)光流法，采用了运动目标随时间变化的光流特性。 

运动检测的关键是对序列图像将变化区域从背景图像中提取出来，由于通常关注区域的复杂性，不可能用一个固定的模板来表示，模板匹配方法不适用；光流方法计算量比较大，且抗噪性能差，在复杂背景下也不适用，经常采用的是背景减除的方法。另一方面，由于复杂环境中经常出现一些背景的微小变化，如窗帘的摆动，电脑屏幕的闪烁等，简单的背景减除效果就会受到影响。这里用到了自适应的背景建模方法，即在系统中建立环境图像的背景统计模型，用自适应背景减除算法提取前景区域，并在线更新背景的统计模型。试验结果证明，该方法能较好地适用于居家等室内环境。 

在检测开始以前，系统先对没有人的环境持续观察一段时间，建立初始环境背景的统计模型。以后，对每一时刻采集到的图像，首先进行去噪、平滑等预处理。运动区域的检测利用前面建立好的背景统计模型，由自适应的动态背景减除算法得出前景区域，并更新原来的背景统计模型。对动目标进行判断是否是由于光照或窗帘突然打开引起的背景改变，如果是的，进行背景更新；否则就说明监控区域有活动目标，通过阈值化，得到一个二值图像，然后进行二值化处理。 

二值化处理是为了消除图像中的小的目标(噪声)和填充感兴趣目标中的空洞，将这个二值化图像与输入图像合并，产生运动目标的图像；统计分析动移动目标的参数：长宽比，颜色分布，运动速度等，并持续地跟踪一段时间。如果特征分析是人员闯入，就将这个动目标图像通过有线或无线的方式发送到终端设备上进行报警。