[发明专利]基于光学标识的视频检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术，特别是涉及一种基于光学标识的视频检测方法。

背景技术

在视频监控中，经常需要检测某一类特定目标是否出现，如人，动物，零部件，汽车，飞机等。常见方法有通过检测该特定目标的物理特征，如通过特定温度范围检测人体和动物；通过地感线圈的铁磁特性来检测通过的汽车；通过电磁波反射特性检测飞机；通过超声波的反射特性来计数零部件和药片等，这些方法和手段，准确性好、稳定性高，但都需要专用的装置来进行。

近年来，随着光学成像技术和计算机技术的迅猛发展，出现了视频检测特定目标的方法，通过在视频图像帧中检测目标的光学特征的有无，判断目标是否出现。但是，视频检测目标的方法会受到各种各样因素地影响，从而导致稳定性差。背景剪除提取前景后，然后根据目标的估计尺寸和外形特征来检测目标，是比较常用的方法，但该方法受制于背景重建的质量，当目标和背景灰度接近时，容易漏掉目标，而当环境光照变化特性不确定时，背景重建本身的方法和策略很难及时调整。帧差法检测目标也被经常用到，但当目标缓慢移动或停止运动时，则检测不到。

近年来，出现了很多基于模式识别的方法，即先提取该类目标的特征，通过检测图像中是否出现具有该特征的图像块，来判别该类目标是否出现，出现在哪个位置，该方法要求目标本身有较为特定的外形和结构特征，需要选择合适的样本集进行训练，否则经常训练不成功，当目标本身有较大姿态变化或被部分遮挡时，往往会检测不到。以上的视频目标检测方法，通常会受到环境光照变化和摄像机成像质量的影响，如何克服以上问题，是一个巨大的挑战。

发明内容

本发明提供的基于光学标识的视频检测方法，可以克服环境光照变化和视频装置成像质量的影响，具有很好的鲁棒性。

根据本发明的一方面，提供一种基于光学标识的视频检测方法，包括：

将光学标识置入应用环境中构成标识区域；通过视频装置对所述标识区域进行拍摄获取视频图像信息；根据所述视频图像信息确定被遮挡区域，所述被遮挡区域包括所述光学标识；如果检测不到所述被遮挡区域，则存在目标。

本发明实施例提供的基于光学标识的视频检测方法，通过将光学标识置入应用环境中构成标识区域，视频装置对标识区域进行拍摄获取视频图像信息，根据视频图像信息确定被遮挡区域，当检测不到被遮挡区域的情况下，则存在目标，从而可以克服环境光照变化和视频装置成像质量的影响，具有很好的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明实施例提供的基于光学标识的视频检测方法流程图；

图2为本发明实施例提供的另一基于光学标识的视频检测方法流程图；

图3为本发明实施例提供的光学标识示意图；

图4为本发明实施例提供的车辆检测应用场景示意图；

图5为本发明实施例提供的门禁检测应用场景示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明实施例提供的基于光学标识的视频检测方法进行详细描述。

图1为本发明实施例提供的基于光学标识的视频检测方法流程图。

参照图1，在步骤S101，将光学标识置入应用环境中构成标识区域。

这里，应用环境包括门禁、室内通道、交通道路、生产流水线、工作工位和停车场。

光学标识是包括形状、结构和颜色的标识，具体可参照如图3所示的光学标识示意图，在图3中，灰色为地面，白色和黑色为光学标识中标记所用的颜色，光学标识中的颜色并不限于白色和黑色，也可以用其他颜色代替。

在步骤S102，通过视频装置对标识区域进行拍摄获取视频图像信息。

在步骤S103，根据视频图像信息确定被遮挡区域，被遮挡区域包括光学标识。

在步骤S104，对所述视频图像信息进行分析，检测是否存在所述被遮挡区域。

在步骤S105，如果检测不到被遮挡区域，则存在目标。

进一步地，所述如果检测不到所述被遮挡区域，则存在目标包括：

如果所述被遮挡区域的形状发生变化或所述被遮挡区域被遮挡，则存在目标。

进一步地，所述方法还包括：

如果检测到所述被遮挡区域，则不存在目标。

进一步地，所述如果检测到所述被遮挡区域，则不存在目标包括：

如果所述被遮挡区域的形状没有发生变化或所述被遮挡区域没有被遮挡，则不存在目标。

进一步地，所述根据所述视频图像信息确定被遮挡区域包括：

根据所述视频图像信息利用霍夫变换或局部二值模式LBP算法确定所述被遮挡区域。