[发明专利]地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统在审

专利信息
申请号: 202211510527.X 申请日: 2022-11-29
公开(公告)号: CN115797969A 公开(公告)日: 2023-03-14
发明(设计)人: 解愉嘉;王崴;毛波 申请(专利权)人: 南京财经大学
主分类号: G06V40/10 分类号: G06V40/10;G06V20/40;G06V10/80
代理公司: 山西木木三专利代理事务所(普通合伙) 14128 代理人: 赵强
地址: 210000 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 地理 场景 多相 行人 轨迹 异常 检测 方法 系统
【说明书】:

发明公开了一种地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统,包括以下步骤:首先对视频目标轨迹进行空间化处理;然后通过关键点提取实现轨迹向量化;接着通过构建孤立森林并进行轨迹向量异常评分检测位置异常轨迹,通过向量邻域比较检测速度异常轨迹。本发明能够有效提升视频目标轨迹异常检测的效率与准确性,提升视频监控系统对人为灾害的早期预警能力。

技术领域

本发明涉及的是视频+GIS应对灾害处理、视频-地理场景数据融合组织、视频目标轨迹异常检测技术领域,具体涉及一种地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统。

背景技术

近年来,人类生产生活场所中的各种人为灾害事故频发,带来不可估量的生命财产损失。与自然灾害不同,人为灾害的发生往往有初期预兆,而且这些预兆与人的异常行为密切相关。通过检测分析人的异常行为,可以为灾害提供早期预警[1],从而提前采取相关措施,减少甚至避免人为灾害的发生。人的异常行为通常难以使用人工方法有效察觉,需要对地理场景进行持续的监测分析。智能视频监控是一种检测人类异常行为的理想手段,通过将视频与GIS相结合,实现异常行为的识别定位,可为人为灾害的早期预警与应急处理提供高效实时技术支持。

然而对于当前的视频目标异常检测,当前现有的方法往往在实际使用中,会存在以下问题:

1、当前的视频目标异常检测方法仅能对单相机视野内的目标轨迹进行分析,未顾及不同相机视域间的空间关系与视野盲区问题;

2、无法结合地理空间信息对视频目标跨相机运动进行有效的推断分析;

3、不能支持多相机视频目标异常检测。

基于以上的问题,亟需一种新的地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统的技术方案。

发明内容

针对现有技术上存在的不足,本发明目的是在于提供一种地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法及系统,以解决现有技术中不能支持多相机视频目标异常检测,无法结合地理空间信息对视频目标跨相机运动进行有效的推断分析,未顾及不同相机视域间的空间关系与视野盲区的问题。

为了实现上述目的,本发明是通过如下的技术方案来实现:地理场景中多相机行人轨迹异常检测的方法,包括以下步骤:

1、获取接入监控探头的视频序列图像信息,并在视频图像和三维地理场景模型采集同名点对,获取同名点的图像坐标和地理坐标;

2、基于同名点对坐标数据,建立视频图像与地理空间的映射关系;

3、生成相机-场景空间映射模型,定位相机视域;

4、基于视频图像与地理空间的相互映射关系,实现视频目标的地理空间定位;

5、基于相机位置、视线方向、视频目标位置,实现视频目标子图在虚拟地理场景模型中的可视化表达;

6、重复步骤3、步骤4、步骤5,对实时视频流的每一帧图像循环处理,得到每一帧视频图像中的视频目标位置与子图,与三维场景模型进行融合表达。

所述的步骤1中的视频图像为截取监控视频的第一帧图像。

所述的步骤1中的三维地理场景模型指根据真实地理场景量测信息构建的三维场景模型,所述视频图像和虚拟地理场景上采集同名点对的数量不少于3对,且不能全部共线。

所述的步骤2的建立视频图像与地理空间的映射关系,包括以下步骤:

21:记选取图像平面的某一点q坐标为q(x,y),q在三维地理空间所对应的点Q坐标为Q(X,Y,Z),将q和Q写为齐次坐标形式:

q=[xy1]T

Q=[XYZ1]T

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