[发明专利]一种基于计算机视觉的高空抛物检测方法与系统

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的高空抛物检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1.使用第1帧高空抛物监控图像初始化背景模型，初始化t＝2；

S2.根据背景模型，基于ViBe方法检测第t帧高空抛物监控图像中的运动对象，t≥2；

S3.对第t帧高空抛物监控图像中检测到的每个运动对象，先基于匈牙利算法追踪该运动对象，在匈牙利算法追踪失败后，再基于卡尔曼滤波追踪该运动对象，通过跟踪获得该运动对象的运动轨迹；

S4.根据第t帧高空抛物监控图像中检测到每个运动对象的运动轨迹，判断该运动对象是否为高空抛物，若是，进入步骤S5，否则，直接将该运动对象删除；

S5.根据高空抛物的运动轨迹，获得其抛出位置。

2.如权利要求1所述的高空抛物检测方法，其特征在于，所述步骤S2包括以下子步骤：

S201.根据背景模型，对第t帧高空抛物监控图像进行前景检测，得到第t帧的前景检测结果；

S202.基于第t帧的前景检测结果判断相机是否抖动，若是，进入步骤S203，否则，进入步骤S204；

S203.使用第t帧高空抛物监控图像更新背景模型，t＝t+1,转至步骤S201；

S204.采用随机更新策略更新背景模型，进入步骤S205；

S205.根据第t帧的前景检测结果，提取第t帧中运动对象的信息，进入步骤S3。

3.如权利要求2所述的高空抛物检测方法，其特征在于，所述基于第t帧的前景检测结果判断相机是否抖动包括以下步骤：

(1)统计前景检测结果中运动对象所占像素点的个数，记为n1；

(2)计算n1与当前帧图像的总像素点个数n2的比例n1/n2；

(3)若n1/n2大于设定阈值，则认为相机发生抖动，否则，认为相机未发生抖动。

4.如权利要求1所述的高空抛物检测方法，其特征在于，步骤S3包括以下子步骤：

S301.将第t-1帧中该运动对象的信息和第t帧中该运动对象的信息输入匈牙利算法，使用匈牙利算法匹配第t-1帧中该运动对象在第t帧中的位置，若追踪成功，将第t-1帧的运动对象在第t帧的位置输入到对应的卡尔曼滤波器中，若追踪失败，使用卡尔曼滤波器预测第t-1帧的运动对象在第t帧的位置；

S302.判断运动轨迹中是否存在连续5个点都是使用卡尔曼滤波器预测得到，若是，则得到该运动对象的运动轨迹，转至步骤S4；否则，进入步骤S303；

S303.判断第t帧高空抛物监控图像是否为高空抛物监控视频的最后一帧，若是，则整个方法结束；否则，t＝t+1,转至步骤S2。

5.如权利要求1所述的高空抛物检测方法，其特征在于，步骤S4包括以下子步骤：

S401.统计每个运动对象的运动轨迹中，使用匈牙利算法匹配得到的点个数x、使用卡尔曼滤波器预测得到的点个数y和非加速运动点个数z；

S402.若或z＞0.3*(x+y)，则判定该运动对象不是高空抛物，进入步骤S403；否则，则判定该运动对象是高空抛物，进入步骤S5；

S403.直接将该运动对象删除。

6.一种基于计算机视觉的高空抛物检测系统，其特征在于，所述系统包括：

运动对象检测模块，用于使用第1帧高空抛物监控图像初始化背景模型，并根据背景模型，基于ViBe方法检测第t帧高空抛物监控图像中的运动对象，t≥2；

运动对象跟踪模块，用于对所述运动对象检测模块检测到的每个运动对象，先基于匈牙利算法追踪该运动对象，在匈牙利算法追踪失败后，再基于卡尔曼滤波追踪该运动对象，通过跟踪获得该运动对象的运动轨迹；

抛物判断模块，用于根据所述运动对象跟踪模块获得的每个运动对象的运动轨迹，判断该运动对象是否为高空抛物；

结果显示模块，根据所述抛物判断模块的判断结果，显示高空抛物的运动轨迹和抛出位置。