[发明专利]一种基于视频图像的人员聚集检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及摄像技术，特别涉及一种基于视频图像的人员聚集检测方法。

背景技术

在现有技术中的视频监控中，当监控场景中出现人员聚集状态时，对监控区域的管理风险和控制难度都会有所增加，需要采用与正常状态不同的方案，对监控场景进行管理。由于现代视频监控系统部署量巨大，摄像机数量众多，在所有监控场景中发现人员聚集现象，需要大量的人力长时间的对所有摄像头进行监视，既耗费人力成本，也容易造成漏报。因此，通过视频分析手段，自动检测监控场景中的发现人员聚集现象就成了智能监控系统的需求。

在现有技术中的基于视频的运动目标检测和分析算法中，一般是采用运动目标检测和人数统计的方法进行人员活动分析。此方法在进行人员聚集检测时，需要对所有区域计算人员密度，计算效率较低，计数过程由于遮挡、交会、伴行等复杂的人员运动现象，造成计算的不准确。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于视频图像的人员聚集检测方法，从而可以从连续的视频图像中直接获取人员长时间聚集活动的区域，作为人员聚集的区域进行标识和报警，因而可以在较少的计算代价情况下，实现人员聚集现象的快速检测。

本发明的技术方案具体是这样实现的：

一种基于视频图像的人员聚集检测方法，该方法包括：

A、根据连续的视频图像进行监控区域的背景学习，获得监控区域静态的当前背景图像BI；

B、根据当前背景图像BI对从视频图像中选取的n个连续视频帧中的每一个视频帧进行逐像素背景差分操作和图像分割操作，对连续视频帧对应的分割后图像进行累加操作，得到累加图像矩阵FSM_n；；

C、对累加图像矩阵FSM_n进行阈值分割，获得分割图像FSE；

D、去除分割图像FSE中的噪点，填补空洞，形成目标图像FSEM；

E、对目标图像FSEM中像素值为1的连通区域进行像素数统计，将连通区域的像素数设为该连通区域的面积；

F、根据目标图像FSEM中各个连通区域的面积和预设的面积阈值th_a，判断是否存在人员聚集区域。

较佳的，在所述步骤F之后，该方法还进一步包括：

G、在视频图像上对检测到的人员聚集的区域进行标识。

较佳的，所述步骤A包括：

A1、获取监控视频的当前帧图像F_k，前一帧图像F_k-1和前一帧图像F_k-1对应的背景图像B_k-1；其中，k为当前帧图像的帧号；

A2、当k＝1时，将第1帧图像F₁作为前一帧图像F_k-1和背景图像B_k-1和；当k>1时，根据所获取的F_k、F_k-1和B_k-1，计算得到前帧背景差分BD_k和帧间差分FD_k；

A3、根据前帧背景差分BD_k、帧间差分FD_k和背景图像B_k-1中的各个像素的更新系数，逐像素对背景图像B_k-1进行更新，得到当前帧图像F_k对应的背景图像B_k；

A4、当k小于预设的初始背景更新帧数时，将当前帧图像的下一帧的图像作为当前帧图像，返回执行步骤A1；否则，将当前的背景图像B_k作为监控区域静态的当前背景图像BI。

较佳的，通过如下所述的公式计算前帧背景差分BD_k和帧间差分FD_k：

BD_k＝F_k-B_k-1

FD_k＝|F_k-F_k-1|

其中，BD_k为F_k与B_k-1的差分，FD_k为F_k与F_k-1的差分的绝对值。

较佳的，所述逐像素对背景图像B_k-1进行更新包括：

步骤A3a，根据帧间差分FD_k和预设的第一阈值FTh，确定当前像素(x,y)的更新量m_k(x,y)；