[发明专利]基于光流块特征的暴力事件识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于光流块特征的暴力事件识别方法及系统，该方法包括：将视频帧间运动点自适应划为光流块；筛选出包含运动点数目不小于第一阈值的光流块，得到有效光流块群；根据有效光流块群对是否发生暴力事件进行判断，当所述有效光流块群中的光流块数目不小于第二阈值，且所述有效光流块群中所有光流块的主光流值都不小于第三阈值，并且所述有效光流块群中所有光流块的主光流方向两两之间的夹角都不小于第四阈值时，则判定发生暴力事件。本发明根据暴力事件发生的特性，使用级联判断的方式，能有效检测是否有暴力事件发生，同时由于判断条件较简单，因此计算效率高。

【技术领域】

本发明涉及数字视频取证技术，具体的涉及一种基于光流块特征的暴力事件识别方法及系统。

【背景技术】

随着监控网络地不断发展，实时视频监控已经成为维护城市安全的重要手段。但由于人力监控需要大量的劳动力，并且可能受到人为因素影响，在监控点逐步增多的情况下，人力监控受到越来越大的挑战。因此，力求通过图像识别和行为识别等相关智能算法进行智能监控的技术正受到越来越多的关注。

在使用视频监控时，最主要的目的是能够对突发事件及时发现并处理。而在突发事件中，暴力事件对社会治安危害较大。在发生暴力事件时，事件当事人均处于不安全状况。同时，暴力事件发生可能引起周围人群的恐慌，从而进一步危害了周围人群的安全，影响社会和谐。因此，在实时视频监控中，暴力事件发生时需要得到及时响应和处理。

在当前的监控环境中，暴力事件发生主要依靠于人力监控。监控人员发现实时视频下有暴力事件发生便能做出及时的处理。但是，随着监控点的增多，监控人员不足和监控人员疲劳等原因均有可能引起暴力事件漏报或响应不及时等情况出现。因此，通过智能识别算法进行暴力事件判断也应运而生。

现有技术中，最基本的判断方法是通过前景判断。由于暴力事件可能引起群众围观，由此通过前景覆盖率可以进行简单的暴力事件识别，但是这种方法不适用于人流量大的公共场景。在此基础上，研究人员提出了使用动态特征的方法进行暴力事件识别。该方法通过计算整帧图像的光流值，从而进一步计算帧间图像的能量进行暴力事件识别，但这种方法计算花费较大。在当前的研究中，如何降低计算复杂度以达到实时视频应用和保持并提高判断准确率已成为实时视频暴力事件识别技术的关键。

【发明内容】

基于此，本发明提供一种暴力事件的识别方法，该方法通过将视频帧间的运动点自适应划分为若干个光流块，再通过对光流块特征的级联判断，实现对暴力事件的识别，识别过程简单、计算效率高。

本发明实施例内容如下：

一种基于光流块特征的暴力事件识别方法，包括以下步骤：

在一预设时间的视频帧内随机选取两帧图片，将时间在前的一帧图片作为初始帧，根据所述两帧图片的对比分析得到初始帧的运动点；

将所述初始帧的运动点自适应划分为若干个光流块，并计算出每一个光流块的主光流值以及主光流方向；

筛选出包含所述运动点数目大于或等于第一阈值的光流块，得到有效光流块群；

根据所述有效光流块群对是否发生暴力事件进行判断，所述判断过程包括：当所述有效光流块群中的光流块数目大于或等于第二阈值，且所述有效光流块群中所有光流块的主光流值都大于或等于第三阈值，并且所述有效光流块群中所有光流块的主光流方向两两之间的夹角都大于或等于第四阈值时，则判定发生暴力事件。

相应的，本发明还提供了一种基于光流块特征的暴力事件识别系统，包括：

获取模块，用于在一预设时间的视频帧内随机选取两帧图片，将时间在前的一帧图片作为初始帧，根据所述两帧图片的对比分析得到初始帧的运动点；

光流块形成模块，用于将所述初始帧的运动点自适应划分为若干个光流块，并计算出每一个光流块的主光流值以及主光流方向；