[发明专利]一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法与装置

权利要求书

1.一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法，其特征在于，具体包括以下步骤：

S1：从普通视频流中抽样获取连续两帧图像分析样本；

S2：对两帧图像进行Canny边缘检测运算，根据两帧图像的Canny边缘检测结果，对比分析两帧图像中的像素变化区域；

S3：在对后一帧图像变化区域进行分析的基础上，分析人体形状边界的区域范围，在人体形状区域中利用边界检测算法，找出人体形状位置；

S4：将分析出的人体形状位置与指定区域进行重合度对比分析，判断人体是否入侵指定区域。

2.根据权利要求1所述的一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法，其特征在于，S1中图像分析样本为24位RGB位图，图像分辨率不低于320×240。

3.根据权利要求1所述的一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法，其特征在于，S3中确定人体形状边界的区域范围的步骤包括：

S31：把单帧图像样本进行图像像素灰度值计算：AVG_VALUE＝(R+G+B)/3；

S32：在图像像素变化区域中建立人体边界检测模型，如果人体边界检测模型满足以下三个条件：人体边界检测模型的边界平滑度和边界走向比例大于65％，人体边界检测模型为正方形或长方形，人体边界检测模型具有上小下大的特征，则确定为人体形状边界的区域范围。

4.根据权利要求1或3任意一项所述的一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法，其特征在于，S3中找出人体形状位置的步骤包括：在分析出人体形状边界的区域范围后，进一步进行人体边界平滑度和头部肩膀边界走向分析，通过符合条件色彩像素点的走向进行判断，符合人体肩膀范围的像素边界的左、右到顶部的角度值α满足30°≤α≤65°，判断为人体。

5.根据权利要求4所述的一种高效低分辨率图像区域入侵识别算法，其特征在于，对头部肩膀边界走向进行判断的具体方式为：

对于人体肩膀头部判断从左到右，从下往上，到顶部后再从左到右，从上往下；

对于人体肩膀头部判断从右到左，从下往上，到顶部后再从右到左，从上往下。

6.一种高效低分辨率图像区域入侵识别装置，其特征在于，包括

图像采集模块，从普通视频流中抽样获取连续两帧图像分析样本；

Canny边缘检测模块，对两帧图像进行Canny边缘检测运算，根据两帧图像的Canny边缘检测结果，对比分析两帧图像中的像素变化区域；

人体形状分析模块，在对后一帧图像变化区域进行分析的基础上，分析人体形状边界的区域范围，在人体形状区域中利用边界检测算法，找出人体形状位置；

区域重合对比分析模块，将分析出的人体形状位置与指定区域进行重合度对比分析，判断人体是否入侵指定区域。