[发明专利]热区对象聚集检测方法和系统

说明书

本公开涉及一种热区对象聚集检测方法及系统。所述热区对象聚集检测方法包括：利用背景去除算法剔除视频图像背景，获得视频前景图像；将前景图像与热区比较以计算热区侵入对象的密度；以及如果热区范围内侵入对象侵入密度高于预定义的阈值，则显示、保存热区图像和/或发出表示检测到对象的信号。通过将前景图矩阵与热区图矩阵做一次二进制的按位与运算就可得到密度值，从而提供高效、可靠、智能的热区对象聚集检测方法和系统。

技术领域

本公开涉及对象检测方法和系统，尤其是涉及用于视频热区监控的热区 对象聚集检测方法和系统。

背景技术

在诸如安保监控、交通监控之类的特定场所的热区(ROI,Region of Interest)监控中，已经存在很多热区对象聚集检测方法。有些热区对象聚集检 测方法通过训练专门的行人识别模型，来在整个视频流中进行热区对象聚集 检测。这些方法通常全程利用深度学习算法实现热区对象聚集检测，很耗时 间。例如，中国专利申请公开号为CN107301380A公开了一种用于视频监控 场景中行人重识别的方法，该方法在一秒内才能得到不超过5帧的结果。

另外，例如，中国专利申请公开CN 101587537 A公开了一种基于智能视 频识别技术的人群密度统计方法与系统，其根据图像上特定区域的空白区域 面积，将图像上特定区域的空白面积与特定区域的面积进行比较来计算密度， 然后根据计算出来的密度来对对象进行热区对象聚集检测。然而，此类方法 的难点在于如何判断空白区域，而且对实施的要求很高，只有空白区域具有 明显的特征和色彩才可能计算空白区域的面积。

此外，例如，中国专利申请公开CN 103985126 A公开了一种计算视频图 像中人群密度图的方法，其采用Harris算法获得图像中的角点，然后对角点 进行密度扩散和累加获得每个像素点密度值来对对象进行热区对象聚集检测。 然而，这种方法由于需要逐点计算像素的密度值，再累加得到密度，过程过 于复杂，计算量非常大，在高清实时视频监控场景下对计算机硬件的要求很 高。

因此，需要一种算法简洁、效率高、对硬件要求低、易于推广的热区对 象聚集检测方法和系统。

发明内容

为此，本公开的目的是提供一种利用前景分析法获得前景图，然后通过 将前景图矩阵与热区图矩阵做一次二进制的按位与(bitwise AND)运算就可 得到密度值，来进行热区对象聚集检测的方法和系统。

为了实现上述目的，根据本公开的一个方面，提供一种用于视频热区监 控的热区对象聚集检测方法，包括以下步骤：a)利用背景去除算法剔除视 频图像背景，获得视频前景图像；b)将前景图像与热区比较以计算热区侵入 对象的密度；以及c)如果热区范围内侵入对象侵入密度高于预定义的阈值， 则显示、保存热区图像和/或发出表示检测到对象的信号(触发告警)。

优选地，所述步骤a)包括：a1)利用背景去除法对所接收到的视频帧进 行前景/背景分离，以输出前景图像；以及a2)对前景图像进行形态变换，以 消除前景像素之间的间隙，实现区域融合，同时去除离散的噪音点。

优选地，所述该步骤b)包括：b1)生成热区背景图并计算热区面积； 并且b2)计算热区侵入密度。

优选地，所述该步骤b1)包括：通过用0表示黑色(即非热区)，用1 表示白色(即热区)，将视频热区图像转换为二进制背景图像矩阵，并将所述 二进制背景图矩阵的各元素求和作为热区面积。

优选地，所述该步骤b2)包括：通过用0表示黑色(即无运动对象区域)， 用1表示白色(即有运动物体区域)，将前景图转换成二进制前景图矩阵，将 背景图矩阵和前景图矩阵按位与运算得到的新矩阵；将所述新矩阵的各元素 之和作为热区内的前景图面积；计算前景图面积与热区面积的比率作为热区 侵入密度。