[发明专利]一种基于图像识别的坠落物识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于图像识别的坠落物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、对监控区域进行拍摄，将视频发送至服务器端进行处理；

步骤2、服务器端对视频进行物体识别，判断识别结果是否符合规定，若符合，则进入步骤3，否则返回步骤1；

步骤3、对识别出的物体进行分组识别，得到若干个分组；具体包括以下步骤：

计算识别出的物体的重心，得到若干个散点像素坐标；

将若干个散点像素横坐标与其边框面积组合成数组，并对数组进行标准化；

对标准化后的数组进行密度聚类处理，得到若干个分组和离群点，排除离群点；

判断分组中的散点数量是否符合规定的阈值，若符合，则保留该分组，若不符合，则删除该分组；

步骤4、对每个分组进行疑似坠落物识别，判断识别结果是否符合规定，若符合，则判定物体为疑似坠落物，进入步骤5，否则判定物体不是坠落物；

步骤5、对疑似坠落物进行坠落物识别，判断物体运动是否符合自由落体的轨迹，如果符合，则判定物体为坠落物，否则判定物体不是坠落物；

步骤6、统计坠落物个数，将识别结果发送至客户端。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的坠落物识别方法，其特征在于，步骤2中服务器端对视频进行物体识别，判断结果是否符合规定，包括以下步骤：

将视频拆分为若干帧图片；

对每一帧图片进行图像识别，得到图片中的物体边框，计算物体的边框面积；

判断物体的边框面积是否符合边框面积阈值，若符合，则保留该边框，否则删除该边框；

判断边框数量是否符合边框数量阈值，若符合，则判定符合规定，否则判定不符合规定。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于图像识别的坠落物识别方法，其特征在于，步骤4中对每个物体的分组进行疑似坠落物识别，判断识别结果是否符合规定，包括以下步骤：

对每个分组中的散点像素横坐标与纵坐标进行线性拟合，得到线性方程；

判断线性方程的斜率是否在规定的阈值范围内，若在范围内，则判定符合规定，否则判定不符合规定。

4.根据权利要求3所述的一种基于图像识别的坠落物识别方法，其特征在于，步骤5中对疑似坠落物的进行坠落物识别，判断物体运动是否符合自由落体的轨迹，包括以下步骤：

对疑似坠落物在图像中的像素纵坐标进行变换处理，得到变换后的纵坐标；

将纵坐标与其发生时间组合成数组，对数组进行数据拟合，得到二次方程；

判断二次方程的二次方系数是否在规定的阈值范围内，若符合，则判定符合自由落体轨迹，否则判定不符合自由落体轨迹。

5.一种基于图像识别的坠落物识别系统，其特征在于，用于执行权利要求1-4中任意一项所述的方法，包括：

拍摄单元，用于对监控区域进行拍摄，将视频发送至服务器端；

服务器端，用于接收拍摄单元发送的视频，对视频进行识别处理后，统计坠落物个数，将识别结果发送至客户端；

客户端，用于接收服务器端发送的识别结果；

所述服务器端包括：

物体识别单元，用于对视频进行物体识别，判断识别结果是否符合规定，若符合，则进入分组识别单元，否则返回拍摄单元；

分组识别单元，用于对识别出的物体进行分组识别，得到若干个分组，进入疑似坠落物识别单元；所述分组识别单元包括：

重心识别模块，用于计算识别出的物体的重心，得到若干个散点坐标；

数组标准化模块，用于将若干个散点像素横坐标与其边框面积组合成数组，并数组进行标准化；

密度聚类模块，用于对标准化后的数组进行密度聚类处理，得到若干个分组和离群点，排除离群点；

第三判断模块，用于判断分组中的散点数量是否符合规定的阈值，若符合，则保留该分组，若不符合，则删除该分组；

疑似坠落物识别单元，用于对每个分组进行疑似坠落物识别，判断识别结果是否符合规定，若符合，则判定物体为疑似坠落物，进入坠落物识别单元，否则判定物体不是坠落物；

坠落物识别单元，用于对疑似坠落物进行坠落物识别，判断物体运动是否符合自由落体的轨迹，如果符合，则判定物体为坠落物，否则判定物体不是坠落物。