[发明专利]用于通过监控系统检测人的方法和装置

说明书

监控系统可以在私人和公共空间两者中找到。在私人空间中，它们可以被设计为帮助监视安全房屋。类似地，公共空间也可以使用监控系统来确定公共资源的分配。根据本发明的实施例的照相机监控系统使用高级图像处理技术，来确定在场景上移动的对象是否是人。照相机监控系统通过对诸如定义OMEGA形状的特征的与对象相关联的特征的集合进行选择性的处理，来实现准确并且有效的识别。通过对与对象相关联的特征的集合进行选择性的处理，这里描述的方法和系统降低了标准图像处理/对象检测技术的计算复杂度。

相关申请

本申请是2012年11月21日提交的美国申请第13/683,977号的继续申请。

上述申请的全部教导通过引用包含于此。

背景技术

用于在视频监控系统中检测人的方法可以由人通过视觉进行或者由计算机自动进行。自动化技术的示例包括面部识别，其可以用于区分人和无生命的对象或动物，或者可以用于确定个人的身份。

发明内容

根据本发明的示例实施例的通过监控系统检测人的方法包括：在视频文件中从至少两帧中识别场景内的前景轮廓形状和前景轮廓形状的轨迹。所述方法还可以包括：确定场景内的前景轮廓形状的特征和前景轮廓形状的轨迹。监控系统还可以使用前景轮廓形状的形状特征和轨迹，对前景轮廓形状的至少一部分进行分类，以确定前景轮廓形状是否与人参考模型匹配。

为了确定轮廓形状是否与人参考模型匹配，系统可以检测头和肩的形状。系统还可以对头和肩的形状应用OMEGA(即OMEGA形状(Ω))分类器，以确定是否存在可以用来对与例如诸如狗之类的动物的形状相对的人的形状进行分类的适合(fit)。

检测人的处理还可以包括：对前景轮廓形状应用帧内局部检测器，以确定前景轮廓形状是否与人参考模型匹配。依据这种实施方式，监控系统可以在视频文件中识别场景内的多个前景轮廓形状和与多个前景轮廓形状中的每一个相关联的多个轨迹。所述方法还可以对访问的场景位置分配多个帧内局部检测器。还可以对访问的场景位置中的每一个应用所分配的多个帧内检测器，以确定前景轮廓形状中的每一个是否与人参考模型匹配。

为了进行检测，所述方法可以进行特征提取。例如，可以从场景内的一个或多个前景对象或者场景内的多个前景对象中提取特征。从前景对象中提取的对象可以包括、但不限于：对象形状、对象尺寸、对象高度、对象宽度、长宽比、明显移动方向的定向长宽比、头-肩特征、对象形状的长宽比和对象形状的链代码的直方图。还可以从视频文件中的前景轮廓形状的轨迹中提取诸如明显移动方向和定向长宽比的其它特征。根据这些示例特征，所述方法可以根据前景形状的轨迹确定预期的移动，并且传播前景轮廓形状的轨迹的特征，用于在确定对象是否以与人预计或可能的移动一致的方式移动时使用。

所述方法还可以识别定义前景轮廓形状的周长的链代码。根据这些链代码，可以进行根据链代码对对象形状和对象尺寸的确定。可以进一步对对象形状和对象尺寸的确定进行分类，以确定前景轮廓形状是否与人参考模型匹配。

监控系统可以包括照相机，其被配置为从场景中捕获图像数据。监控系统还可以包括与照相机进行通信的场景分析器/场景分析器服务器，其被配置为接收场景的图像数据。场景分析器可以在视频文件中从至少两帧中识别场景内的前景轮廓形状和前景轮廓形状的轨迹。在一个实施例中，场景分析器确定场景内的前景轮廓形状的特征和前景轮廓形状的轨迹。场景分析器可以使用前景轮廓形状的形状特征和轨迹，对前景轮廓形状的至少一部分进行分类，以确定前景轮廓形状是否与人参考模型匹配。监控系统还可以包括报告设备和/或显示设备，其被配置为通过用户接口呈现来自场景分析器的分析结果。

在一个实施例中，照相机是固定监控照相机。照相机可以被配置为支持至少两个可定制的同时视频流。场景分析器可以被配置为根据帧内局部检测器指令，定制高比特率流，并且对前景轮廓形状应用帧内局部检测器，以确定前景轮廓形状是否与人参考模型匹配。

附图说明