[发明专利]一种基于深度信息的ATM自助营业厅行为分析方法

说明书

技术领域

本发明属于视频智能监控技术领域，涉及一种基于深度信息的ATM自助营业厅行为分析方法。

背景技术

目前，基于视频智能分析的技术已经逐步应用到金融安防领域，特别是对于ATM自助营业厅，由于全国各地抢劫案件频发，基于视频行为分析的实时预警和主动报警已经成为很多地区科技强警，科技安防的重要手段。

基于视频的行为分析算法，主要提供了“取款尾随”，“打斗”，“打砸ATM机”，“倒地”，“徘徊”，“驻留”等检测功能，但在现阶段，这些功能都是基于银行原有安装的普通摄像头来实现的。而基于普通二维摄像头的行为分析算法，在整个学术界虽是研究热点，但成熟度不高，其主要原因就是二维相机下的目标检测本身就不成熟，而在目标无法准确定位的情况下，行为分析就缺乏一个稳定的基础。

所以现在很多应用了行为分析产品的银行，均有反映算法检测率低，或者误检率高的问题，有时甚至会影响到银行原有的安保监控业务。

发明内容

本发明是以多个吸顶安装，垂直朝地面拍摄的双目相机为采集硬件，在深度信息和彩色信息的基础上，采用了背景建模，目标分割，运动分析等方法，实现了对人体行为分析的各个功能。

另外，由于吸顶安装相机的可视范围，严格受到安装高度的影响，为了保证营业厅中所有ATM机的全覆盖，本发明还采用了目标投影，多相机目标关联等方法，来对多个双目相机进行拼接，从而保证了整个营业厅ATM机区域的完全覆盖。

本发明解决技术问题所采取的技术方案为：

步骤1：采用双目相机作为深度信息的获取设备，输出为帧率25FPS的CIF分辨率的深度图，深度图中，每个像素的取值范围为0-255，值越大表示该像素所代表的目标距离镜头越近。

步骤2：对深度图进行背景建模，并随着场景的变化，学习更新每个像素的混合高斯模型，确定背景分布，具体是：

首先对深度图进行背景建模，用由K个高斯成分组成的混合高斯模型表示像素在时间域上的概率分布模型，即深度图中像素j在t时刻取值为x_j的概率为：

P(xj)=Σi=1Kωj,ti·η(xj;μj,ti,Σj,ti)]]>

其中表示在t时刻像素j的混合高斯模型中的第i个高斯成分的权重，表示第i个高斯成分的均值，表示第i个高斯成分的协方差，η表示高斯概率密度函数：