[发明专利]一种快速的遗留物检测方法及系统有效
申请号: | 201510268000.4 | 申请日: | 2015-05-22 |
公开(公告)号: | CN104881643B | 公开(公告)日: | 2018-06-12 |
发明(设计)人: | 林必毅;钟左锋;刘春秋 | 申请(专利权)人: | 深圳市赛为智能股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 唐致明 |
地址: | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 过滤 过滤结构 静止目标 前景目标 读取 连通域处理 遗留物检测 滑动平均 视频帧 遗留物 角点 加权 串联 前景检测 视频监控 有效减少 鬼影 误报 报警 分类 跟踪 应用 | ||
1.一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:包括:
A、读取视频帧,并根据读取的视频帧进行前景检测,得到前景目标;
B、对前景目标进行连通域处理,得到前景目标的大小和位置;
C、对连通域处理后的前景目标采用基于分散度过滤和加权滑动平均系数过滤的过滤结构进行静止目标跟踪,得到候选静止目标;
D、对候选静止目标采用基于相似度过滤、NCC过滤和角点个数过滤的串联过滤结构进行静止目标分类,得到遗留物;
E、根据得到的遗留物进行报警;
所述步骤B,其包括:
B1、对前景目标进行中值滤波和形态学处理;
B2、对形态学处理后的前景目标进行连通域处理,获取Blob目标块的大小和位置;
所述步骤C,其包括:
C1、对连通域处理后的前景目标进行分散度过滤;
C2、对分散度过滤后的前景目标进行静止目标跟踪,筛选出初步的候选静止目标;
C3、对初步的候选静止目标进行加权滑动平均系数过滤,得到候选静止目标。
2.根据权利要求1所述的一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:所述步骤C1,其具体为:
计算每个Blob目标块的分散度,并将分散度大于设定的最大分散度阈值和小于设定的最小分散度阈值的blob目标块去除;其中,Blob目标块的分散度等于Blob目标块周长的平方除以Blob目标块的面积。
3.根据权利要求2所述的一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:所述步骤C2,其包括:
C21、获取blob目标块的面积,计算blob目标块面积和跟踪矩形框面积比值,然后将比值小于0.75的blob目标块去除;
C22、为静止目标的跟踪建立目标跟踪器,并设定目标跟踪器与Blob目标块的匹配条件,所述目标跟踪器包括匹配计数器和丢失计数器,所述匹配计数器用于记录目标跟踪器与Blob目标块匹配上的次数,所述丢失计数器用于记录目标跟踪器没有与Blob目标块匹配上的次数,所述目标跟踪器与Blob目标块的匹配条件包括目标面积比例和中心变化比例;
C23、根据设定的匹配条件,将当前跟踪器与每个Blob目标块进行目标匹配,若匹配成功,则令匹配计数器加一;若匹配不成功,则进入下一个目标跟踪器;若所有正在使用的跟踪器都不能匹配成功,则认为该静止目标是一个新目标,此时建立一个新的跟踪器,然后将Blob目标块的数据保存入新的跟踪器中;
C24、扫描所有跟踪器,将依旧正在使用的跟踪器的匹配计数器加一,并为匹配成功的跟踪器保留下跟踪矩形框对应位置上的灰度均值,而为没有匹配成功的跟踪器的丢失计数器加1;
C25、判断是丢失计数器的值还是匹配计数器的值大于设定的次数阈值,若是丢失计数器的值大于设定的次数阈值,则认为目标丢失,此时将当前跟踪器去除;若匹配计数器的值大于设定的次数阈值,则当前跟踪器是初步的候选静止目标。
4.根据权利要求3所述的一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:所述步骤C3,其包括:
C31、计算初步的候选静止目标所保留灰度均值向量的均值;
C32、将计算出的均值减去灰度均值向量中的每个元素,得到均值差向量;
C33、对均值差向量进行1*3元素加权均值滤波,所述加权均值滤波的权值等于均值差向量的标号除以均值差向量的元素个数;
C34、对加权均值滤波的结果向量求均值得到初步的候选静止目标的指数滑动平均值,并过滤掉指数滑动平均值大于设定平均阈值的Blob目标块,得到候选静止目标。
5.根据权利要求1所述的一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:所述步骤D,其包括:
D1、对候选静止目标进行相似度过滤;
D2、对相似度过滤后的候选静止目标进行NCC过滤;
D3、对NCC过滤后的候选静止目标进行角点个数过滤,得到遗留物。
6.根据权利要求5所述的一种快速的遗留物检测方法,其特征在于:所述步骤D2,其具体为:
计算相似度过滤后的候选静止目标对应位置的前景和背景的NCC系数,然后过滤掉NCC系数大于设定NCC阈值的Blob目标块。
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