專利名稱：一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測的系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種基于運(yùn)動目標(biāo)檢測和靜止目標(biāo)檢
測的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測的系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
監(jiān)控?cái)z像系統(tǒng)廣泛的應(yīng)用于各個監(jiān)控領(lǐng)域，如智能交通系統(tǒng)等。在目前的視頻監(jiān)
控系統(tǒng)中，多數(shù)監(jiān)控?cái)z像設(shè)備的位置都是預(yù)先固定好，并且在監(jiān)控過程中始終保持不變。然
而監(jiān)控?cái)z像設(shè)備在使用過程中，常常會遭到外界因素的破壞，如人為損壞、遮擋或移動等；
同時監(jiān)控?cái)z像設(shè)備中的視頻數(shù)據(jù)也可能遭到污染，比如監(jiān)控到的視頻數(shù)據(jù)出現(xiàn)大量噪聲，
視頻畫面發(fā)生劇烈抖動等。監(jiān)控?cái)z像設(shè)備被破壞或者監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)被污染，都會影響監(jiān)控?cái)z像
設(shè)備正常工作。監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常后，需要及時對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行調(diào)整、修理或更
換。因此，必須隨時檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否正常，并將結(jié)果通告給用戶尤為重要。 在傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控中，檢查視頻監(jiān)控設(shè)備是否異常，采用的方法通常是，在用戶端
通過人工觀察攝像頭，并根據(jù)觀測內(nèi)容判斷攝像設(shè)備是否發(fā)生異常。顯而易見，人為檢測監(jiān)
控?cái)z像設(shè)備是否異常存在明顯的缺陷和不足，不間斷地觀測攝像頭，會導(dǎo)致觀測人員視覺
和身體疲勞。 在視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，需要實(shí)時地檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常，以便及時地對 出現(xiàn)異常的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行修理或更換。鑒于人工檢測攝像設(shè)備存在不可避免的弊端， 一種智能的監(jiān)控?cái)z像異常檢測系統(tǒng)及方法具有非常重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種能解決以上問題的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測的系統(tǒng)及方法，目的 是取代人工進(jìn)而智能地對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行異常檢測。 在第一方面，本發(fā)明提供了一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括采集模 塊、異常檢測模塊、報(bào)警模塊、參數(shù)設(shè)置模塊、存儲器和處理器。 采集模塊獲取監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)視場景的視頻圖像；異常檢測模塊通過視頻圖像信 息檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常；報(bào)警模塊基于發(fā)生的異常情況發(fā)送報(bào)警信息到用戶終 端；參數(shù)設(shè)置模塊設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)以便判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常，系統(tǒng)參數(shù)包括前景 閾值、異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值、異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值、異常靜止目標(biāo)面積閾值、異常靜止 目標(biāo)時間閾值。 異常檢測模塊包括運(yùn)動分析模塊和/或靜止目標(biāo)檢測模塊；運(yùn)動分析模塊根據(jù)運(yùn) 動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及具有該比例的狀態(tài)所持續(xù)時間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否 發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常；靜止目標(biāo)檢測模塊根據(jù)靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及 具有該比例的狀態(tài)所持續(xù)時間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。
在第二方面，本發(fā)明提供了一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，通過運(yùn)動目標(biāo)檢測 法和/或靜止目標(biāo)檢測法檢測視頻監(jiān)控設(shè)備是否發(fā)生異常；如果該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常，將報(bào)警信息發(fā)送到用戶終端，終端報(bào)警。 運(yùn)動目標(biāo)檢測法根據(jù)運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及該狀態(tài)所持續(xù)時間，判 斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常；靜止目標(biāo)檢測法根據(jù)靜止目標(biāo)占整個 視頻圖像的比例以及該狀態(tài)所持續(xù)時間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。 在本發(fā)明的一個實(shí)施例中，如果運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于系統(tǒng)
設(shè)定的異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)所持續(xù)的時間大于或等于系統(tǒng)設(shè)定的異常運(yùn)動目 標(biāo)時間閾值，則該視頻監(jiān)控設(shè)備是由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。 在本發(fā)明的另一個實(shí)施例中，如果靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于系 統(tǒng)設(shè)定的異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)所持續(xù)的時間大于或等于系統(tǒng)設(shè)定的異常靜止 目標(biāo)時間閾值，則該視頻監(jiān)控系統(tǒng)是由靜止目標(biāo)引起的異常。 本發(fā)明通過分析運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及具有該比例的狀態(tài)所持續(xù) 時間，和/或分析靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及具有該比例的狀態(tài)所持續(xù)時間，進(jìn) 而判斷該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常。本發(fā)明的系統(tǒng)及方法克服了傳統(tǒng)檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備 的不足，在不需要任何人工的情況下，智能且實(shí)時的對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行異常檢測。


下面將參照附圖對本發(fā)明的具體實(shí)施方案進(jìn)行更詳細(xì)的說明，在附圖中
圖1本發(fā)明的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備硬件體系框圖；
圖2本發(fā)明的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測流程圖；
圖3本發(fā)明的基于運(yùn)動目標(biāo)檢測的流程圖；
圖4本發(fā)明的基于靜止目標(biāo)檢測的流程圖。
具體實(shí)施例方式
為了使本發(fā)明的目的和技術(shù)方案更加清晰，以下結(jié)合附圖以及實(shí)施例對本發(fā)明的 監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)及方法進(jìn)行詳細(xì)說明。
圖1是本發(fā)明的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備硬件體系框圖。該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備包括采集模塊110、 異常檢測模塊120、報(bào)警模塊130、參數(shù)設(shè)置模塊140、存儲器150以及處理器160。其中，異 常檢測模塊120包括運(yùn)動分析模塊121、靜止目標(biāo)檢測模塊122和統(tǒng)計(jì)模塊123。
采集模塊110用于采集監(jiān)控?cái)z像設(shè)備周圍場景的視頻圖像。 異常檢測模塊120通過其運(yùn)動分析模塊121分析監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由運(yùn)動目
標(biāo)引起的異常。靜止目標(biāo)檢測模塊122檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異
常。統(tǒng)計(jì)模塊123統(tǒng)計(jì)在統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)所有視頻圖像像素的灰度值變化情況。 報(bào)警模塊130在監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常時，將報(bào)警信息傳送到用戶終端。 參數(shù)設(shè)置模塊140設(shè)置監(jiān)控?cái)z像設(shè)備的系統(tǒng)參數(shù)，以便判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)
生異常。系統(tǒng)參數(shù)可以包括前景閾值、異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值、異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值、異
常靜止目標(biāo)面積閾值、異常靜止目標(biāo)時間閾值，具體閾值的數(shù)值可以由用戶設(shè)置。 存儲器150存儲監(jiān)控?cái)z像設(shè)備中的程序，并且存儲背景圖像、當(dāng)前幀圖像、報(bào)警信息等。
5
處理器160執(zhí)行存儲器150中的程序，控制監(jiān)控?cái)z像設(shè)備各模塊的操作，執(zhí)行監(jiān)控 攝像設(shè)備中的算數(shù)和邏輯運(yùn)算。 圖2是本發(fā)明的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測流程圖。步驟210采集監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)視 場景的視頻圖像。步驟220根據(jù)采集到的視頻圖像對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行異常檢測，異常檢 測包括運(yùn)動目標(biāo)異常檢測及靜止目標(biāo)異常檢測。步驟230判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否異常，如 果檢測到該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常，執(zhí)行步驟232發(fā)送報(bào)警信息到用戶終端，用戶終端報(bào) 警。如果沒有檢測到該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常，執(zhí)行步驟231即在用戶終端顯示采集到的 當(dāng)前幀圖像；然后再不間斷地執(zhí)行該異常檢測流程直到檢測到該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常。
本發(fā)明將監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常的原因分為兩種，第一種通常是監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā) 生劇烈抖動，或某段時間內(nèi)監(jiān)控?cái)z像設(shè)備被外界物體遮擋，或視頻數(shù)據(jù)出現(xiàn)大量噪聲等。此 種情況將導(dǎo)致監(jiān)控的視頻圖像中出現(xiàn)大量的運(yùn)動目標(biāo)。第二種通常是攝像設(shè)備被破壞，或 被移動，或被噴涂臟物質(zhì)或被長期遮擋等。此種情況將導(dǎo)致監(jiān)控的視頻圖像中出現(xiàn)大量的 靜止目標(biāo)。 為了檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常，監(jiān)控?cái)z像設(shè)備將采集到的視頻圖像進(jìn)行運(yùn) 動目標(biāo)檢測和靜止目標(biāo)檢測。若發(fā)現(xiàn)存在大量的運(yùn)動目標(biāo)或者靜止目標(biāo)甚至布滿整個視頻 畫面時，說明監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異?；蛘哂伸o止目標(biāo)引起的異常，發(fā)送 報(bào)警信息到用戶終端，以便用戶終端對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備進(jìn)行處理。 下面將分別闡述本發(fā)明的運(yùn)動目標(biāo)檢測法及靜止目標(biāo)檢測法檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備 是否發(fā)生異常。 圖3是本發(fā)明的基于運(yùn)動目標(biāo)檢測的流程圖。步驟310采集監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)視場 景的視頻圖像。步驟320通過存儲于存儲器150中的存儲矩陣的標(biāo)志位判斷系統(tǒng)是否已經(jīng) 背景建模。如果系統(tǒng)沒有背景建模，執(zhí)行步驟321即背景建模，再執(zhí)行步驟322背景圖像更 新。如果系統(tǒng)已經(jīng)背景建模，直接執(zhí)行步驟322背景圖像更新，進(jìn)而得到更新后的背景圖 像。背景圖像更新后繼續(xù)執(zhí)行步驟330通過前景檢測得到運(yùn)動目標(biāo)，即通過采集到的當(dāng)前 幀圖像減去背景圖像并二值化，再對二值圖像進(jìn)行連通域分析，進(jìn)而得到運(yùn)動目標(biāo)。再執(zhí)行 步驟340即計(jì)算運(yùn)動目標(biāo)面積并且記錄該運(yùn)動目標(biāo)出現(xiàn)時間。 繼續(xù)執(zhí)行步驟350即判斷運(yùn)動目標(biāo)面積是否達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該運(yùn) 動目標(biāo)面積達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值所持續(xù)時間是否達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值。如果 該運(yùn)動目標(biāo)面積達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)時間達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾 值，則說明該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常，執(zhí)行步驟360發(fā)送報(bào)警信息到用 戶終端，用戶終端報(bào)警。如果運(yùn)動目標(biāo)面積沒有達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，或者該運(yùn)動目 標(biāo)面積達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值但該狀態(tài)持續(xù)時間沒有達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值，則 說明該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備沒有發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常；然后再不間斷地執(zhí)行該運(yùn)動目標(biāo)異 常檢測流程直到檢測到該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。
接下來，對該運(yùn)動目標(biāo)異常檢測方法進(jìn)行詳細(xì)闡述。 步驟321背景建模的方法很多，如均值法、高斯混合模型法以及核密度估計(jì)法等 等。長期靜止圖像灰度值不斷發(fā)生改變的因素很多，通常隨著時間的推移靜止圖像的灰度 值會逐漸發(fā)生變化，比如早晨、中午、下午各個不同時間階段陽光照射不同，因此同一物體 的灰度值也不同。步驟322背景圖像更新的目的是及時更新檢測到的背景圖像的灰度值，背景圖像更新采用的方法是根據(jù)不同更新策略更新背景圖像，通常采用的更新策略是移動 平均值法。對監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)視的場景進(jìn)行背景建模和更新，目的是建立和維護(hù)監(jiān)控場景 中處于長期靜止圖像的灰度值。背景建模是根據(jù)一定的建模思想來得到監(jiān)控場景的初始化 背景圖像，背景建模得到的背景圖像對應(yīng)的是監(jiān)視場景中固定不變部分。背景更新是根據(jù) 當(dāng)前場景的圖像，利用一定的更新方法來對初始化背景圖像進(jìn)行不斷的修正，使之能夠和 當(dāng)前場景中背景部分的灰度值保持一致。 背景圖像更新完成后，執(zhí)行步驟330即對采集到的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行前景檢測，前 景檢測的目的是得到視頻圖像中的運(yùn)動目標(biāo)。前景檢測采用的方法是，用當(dāng)前幀圖像減去 背景圖像并二值化，然后將運(yùn)動區(qū)域中連通部分提取出來，進(jìn)而得到運(yùn)動目標(biāo)。當(dāng)前幀圖像 是由采集模塊110采集到的監(jiān)控?cái)z像監(jiān)視當(dāng)前場景的圖像；背景圖像是存儲在存儲器150 中且更新后的背景圖像；二值化是將檢測到的當(dāng)前幀圖像減去背景圖像的灰度圖像轉(zhuǎn)換成 二值圖像。 當(dāng)前幀圖像減去背景圖像并二值化，是用當(dāng)前幀圖像與背景圖像相比再二值化， 具體是將當(dāng)前幀圖像中的每個像素的灰度值與背景圖像中對應(yīng)位置處像素的灰度值相減， 如果相減的結(jié)果大于或等于系統(tǒng)設(shè)定的前景閾值，在二值圖像中將該像素用白色表示出 來；同理，如果相減的結(jié)果小于系統(tǒng)設(shè)定的前景閾值，在二值圖像中將該像素用黑色表示出 來。所有的白色和黑色組成運(yùn)動目標(biāo)和靜止物體的二值圖像，在該二值圖像中白色部分為 運(yùn)動區(qū)域，黑色部分為靜止區(qū)域。所述提取運(yùn)動區(qū)域中的連通部分是將二值圖像中的白色 不連通部分連通起來，進(jìn)而得到當(dāng)前視頻圖像中的運(yùn)動目標(biāo)以及該運(yùn)動目標(biāo)占據(jù)整個視頻 圖像的比例。 正常情況下監(jiān)控?cái)z像設(shè)備距離地面存在一定的高度，監(jiān)控?cái)z像設(shè)備攝取到的視頻 圖像范圍有限，因此圖像中的運(yùn)動物體占據(jù)整個視頻圖像的比例較小，即運(yùn)動物體在二值 圖像中的白色部分面積相對于整個監(jiān)控視頻圖像的面積較小。因此，如果運(yùn)動目標(biāo)大量出 現(xiàn)甚至布滿整個視頻畫面并且該現(xiàn)象存在的時間較長時，說明該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常， 且該異常是由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常，即監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生了由抖動或其它運(yùn)動現(xiàn)象所引起 的異常。 在基于運(yùn)動目標(biāo)檢測法中，需要參數(shù)設(shè)置模塊140設(shè)定異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值和 異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值。異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值針對的是運(yùn)動目標(biāo)的二值圖像中白色部分 面積占整個二值圖像面積的比例，即針對的是運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例。異常運(yùn)動
目標(biāo)時間閾值針對的是運(yùn)動目標(biāo)二值圖像中白色部分面積占整個二值圖像面積比例達(dá)到 運(yùn)動目標(biāo)面積閾值所持續(xù)時間，即針對的是運(yùn)動目標(biāo)達(dá)到異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值所持續(xù)的 時間。 步驟340計(jì)算運(yùn)動目標(biāo)面積，即計(jì)算的是運(yùn)動目標(biāo)二值圖像中白色部分的面積， 以及計(jì)算該二值圖像中白色部分面積與該二值圖像面積的比例，也就是計(jì)算該運(yùn)動目標(biāo)占 整個視頻圖像的比例；同時記錄該運(yùn)動目標(biāo)出現(xiàn)的時間。當(dāng)運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比 例大于或等于系統(tǒng)設(shè)定的異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，并且該狀態(tài)持續(xù)時間大于或等于系統(tǒng)設(shè) 定的異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值時，說明該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。同樣若 運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例小于系統(tǒng)設(shè)定的運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，或運(yùn)動目標(biāo)占整個視 頻圖像的比例大于或等于運(yùn)動目標(biāo)面積閾值但該狀態(tài)持續(xù)時間小于運(yùn)動目標(biāo)時間閾值時，說明該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備沒有發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。 由靜止目標(biāo)引起的監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生異常后，背景圖像會發(fā)生較大改變化，影響 正常的視頻監(jiān)控。圖4是本發(fā)明的基于靜止目標(biāo)檢測的流程圖。 步驟410采集監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)視場景的視頻圖像。步驟420判斷系統(tǒng)是否已經(jīng)背 景建模，如果沒有背景建模執(zhí)行步驟421背景建模。如果已經(jīng)背景建模，執(zhí)行步驟430即統(tǒng) 計(jì)圖像中每個象素的灰度值變化。再執(zhí)行步驟440即提取每個像素出現(xiàn)頻率最高的灰度值 信息，并用該灰度值信息組成靜止圖像。繼續(xù)執(zhí)行步驟450即將該靜止圖像灰度值與背景 圖像灰度值相減。步驟460判斷該差值是否大于或等于前景閾值。如果該差值小于前景閾 值，執(zhí)行步驟461即將差值小于前景閾值的靜止圖像組合為非靜止目標(biāo)，用該非靜止目標(biāo) 對背景進(jìn)行更新。如果該差值大于或等于前景閾值，執(zhí)行步驟462即將該差值大于或等于 前景閾值的靜止圖像組成靜止目標(biāo)。繼續(xù)執(zhí)行步驟470即計(jì)算靜止目標(biāo)面積并且記錄該靜 止目標(biāo)出現(xiàn)的時間。 步驟480判斷該靜止目標(biāo)面積是否達(dá)到異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該靜止目標(biāo)面 積達(dá)到異常靜止目標(biāo)面積閾值持續(xù)時間是否達(dá)到異常靜止目標(biāo)時間閾值。如果該靜止目標(biāo) 面積達(dá)到異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)時間達(dá)到異常靜止目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān) 控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常，執(zhí)行步驟482即發(fā)送報(bào)警信息到用戶終端，用戶 終端報(bào)警。如果該靜止目標(biāo)面積沒有達(dá)到異常靜止目標(biāo)面積閾值，或者該靜止目標(biāo)面積達(dá) 到異常靜止目標(biāo)面積閾值但該狀態(tài)持續(xù)時間沒有達(dá)到異常靜止目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān)控?cái)z 像設(shè)備沒有發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常；繼續(xù)執(zhí)行步驟481即對該靜止目標(biāo)所處區(qū)域進(jìn)行 背景更新，然后再不間斷地執(zhí)行該靜止目標(biāo)異常檢測流程直到檢測到該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生 由靜止目標(biāo)引起的異常。 接下來，對靜止目標(biāo)檢測方法進(jìn)行詳細(xì)描述。 步驟421背景建模方法如本說明書前面所述的基于運(yùn)動目標(biāo)檢測法的背景建模 方法。背景建模得到的圖像，即背景圖像是監(jiān)控到的圖像中處于長期靜止的圖像，如固定的 草坪、石頭、樹木等。 步驟430統(tǒng)計(jì)模塊123對檢測到的每個像素的灰度值做統(tǒng)計(jì)，也就是統(tǒng)計(jì)像素隨 著時間變化其灰度值產(chǎn)生變化的情況，得到某個像素隨時間變化的灰度值出現(xiàn)頻率，并以 該方法對采集到的該圖像中所有其它像素做統(tǒng)計(jì)。 步驟440提取圖像中所有像素出現(xiàn)頻率最高的灰度值，組成靜止圖像。具體地，根 據(jù)步驟430得到的該圖像中某一像素隨時間變化進(jìn)而出現(xiàn)不同灰度值的次數(shù)，提取出現(xiàn)該 灰度值次數(shù)最多的灰度值，以該方法提取其它像素的灰度值。將提取到的所有像素的灰度 值組合起來，組成靜止圖像。 例如在某段時間內(nèi)，監(jiān)控?cái)z像設(shè)備監(jiān)控到的某一視頻圖像中某一像素的灰度值為 60，另一時刻該像素的灰度值為60……，連續(xù)若干時刻該像素的灰度值都是60，又一時刻該 像素的灰度值為180，還一時刻該像素的灰度值為60，又一若干連續(xù)時刻該像素的灰度值 為60，則提取該像素的灰度值60，同樣方法提取視頻圖像的所有像素出現(xiàn)頻率最高的灰度 值。需要說明的是，得到的該靜止圖像是統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)的靜止圖像，例如長期靜止的草坪、石 頭、樹木以及統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)停泊在該監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的車輛等。 步驟450將統(tǒng)計(jì)到的靜止圖像灰度值與背景圖像灰度值相減，步驟460判斷該相
8減結(jié)果即該差值與前景閾值大小關(guān)系。步驟462將該差值大于或等于前景閾值的背景圖像 組成靜止目標(biāo)。步驟461將該差值小于前景閾值的背景圖像組合成非靜止目標(biāo)，用來對背 景進(jìn)行更新。 下面詳細(xì)闡述在二值圖像中將靜止目標(biāo)與非靜止目標(biāo)表示出來的方法。 由于靜止圖像中所有的圖像都是統(tǒng)計(jì)過程中靜止的圖像，背景圖像中所有的圖像
也都是靜止的圖像，因此兩者相減的結(jié)果也都是靜止的，不存在運(yùn)動物體。舉例說明，假如
統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)監(jiān)控到的靜止圖像為草坪、石頭、樹木以及停泊在監(jiān)控區(qū)域的靜止車輛，背景圖
像為草坪、石頭、樹木，兩者相減得到的是統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)停泊在監(jiān)控區(qū)域的靜止車輛，則靜止
目標(biāo)為該停泊車輛。具體采用的方法是，用統(tǒng)計(jì)到的靜止圖像中每一像素的灰度值，減去背
景圖像中該位置處的像素灰度值。若相減的結(jié)果小于系統(tǒng)設(shè)定的前景閾值，則說明該像素
屬于如草坪等長期靜止圖像的像素，用黑色在二值圖像中表示出來；若相減的結(jié)果大于或
等于系統(tǒng)設(shè)定的前景閾值，則說明該像素不屬于如草坪等長期靜止圖像的像素，而屬于如
停泊車輛等統(tǒng)計(jì)過程中出現(xiàn)的靜止圖像像素，用白色在二值圖像中表示出來。因此，在該二
值圖像中，白色部分表示統(tǒng)計(jì)到的靜止目標(biāo)，黑色部分表示長期靜止的物體。 在基于靜止目標(biāo)檢測法中，需要參數(shù)設(shè)置模塊140設(shè)定靜止目標(biāo)檢測法的異常靜
止目標(biāo)面積閾值和異常靜止目標(biāo)時間閾值。異常靜止目標(biāo)面積閾值針對的是靜止目標(biāo)的二
值圖像中白色部分面積占整個二值圖像面積的比例，即針對的是靜止目標(biāo)占整個視頻圖像
的比例。異常靜止目標(biāo)時間閾值針對的是靜止目標(biāo)二值圖像中白色部分面積占整個二值圖
像面積比例達(dá)到靜止目標(biāo)面積閾值所持續(xù)時間，即針對的是靜止目標(biāo)達(dá)到靜止目標(biāo)面積閾
值所持續(xù)的時間。 步驟470計(jì)算靜止目標(biāo)面積，即計(jì)算的是靜止目標(biāo)二值圖像中白色部分的面積， 以及計(jì)算該二值圖像中白色部分面積與該二值圖像面積的比例，也就是計(jì)算靜止目標(biāo)占整 個視頻圖像的比例；同時記錄靜止目標(biāo)出現(xiàn)的時間。當(dāng)靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大 于或等于系統(tǒng)設(shè)定的異常靜止目標(biāo)面積閾值，并且該狀態(tài)持續(xù)時間大于或等于系統(tǒng)設(shè)定的 異常靜止目標(biāo)時間閾值時，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。同樣當(dāng)靜止目 標(biāo)占整個視頻圖像的比例小于系統(tǒng)設(shè)定的異常靜止目標(biāo)面積閾值，或靜止目標(biāo)占整個視頻 圖像的比例大于或等于異常靜止目標(biāo)面積閾值但該狀態(tài)持續(xù)時間小于異常靜止目標(biāo)時間 閾值時，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備沒有發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。 在本發(fā)明中，需要將背景更新時間設(shè)置成大于靜止目標(biāo)檢測時間，因?yàn)橐坏┍尘?更新完成后靜止目標(biāo)將成為背景圖像，因此靜止目標(biāo)檢測后無法得到靜止目標(biāo)，也就無法 根據(jù)靜止目標(biāo)的面積判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。因此，經(jīng)過靜止 目標(biāo)檢測后，如果監(jiān)控?cái)z像設(shè)備沒有發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常，則再對靜止目標(biāo)所處區(qū) 域進(jìn)行背景更新，而在靜止目標(biāo)檢測的過程中不能進(jìn)行背景更新。 顯而易見，在不偏離本發(fā)明的真實(shí)精神和范圍的前提下，在此描述的本發(fā)明可以 有許多變化。因此，所有對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說顯而易見的改變，都應(yīng)包括在本權(quán)利要求 書所涵蓋的范圍之內(nèi)。本發(fā)明所要求保護(hù)的范圍僅由所述的權(quán)利要求書進(jìn)行限定。
權(quán)利要求
一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括采集模塊(110)，獲取監(jiān)控?cái)z像設(shè)備周圍場景的視頻圖像；異常檢測模塊(120)，通過視頻圖像信息檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常；報(bào)警模塊(130)，基于發(fā)生的異常情況，發(fā)送報(bào)警信息到用戶終端；其中異常檢測模塊(120)包括運(yùn)動分析模塊(121)和/或靜止目標(biāo)檢測模塊(122)；運(yùn)動分析模塊(121)，根據(jù)運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及具有該比例的狀態(tài)所持續(xù)時間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常；靜止目標(biāo)檢測模塊(122)，根據(jù)靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及具有該比例的狀態(tài)所持續(xù)時間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，異常檢測模塊 (120)包括統(tǒng)計(jì)模塊(123)，用于統(tǒng)計(jì)在統(tǒng)計(jì)時間內(nèi)視頻圖像所有像素的灰度值變化。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于包括參數(shù)設(shè)置模 塊(140)，所述參數(shù)設(shè)置模塊(140)設(shè)置前景閾值、異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值、異常運(yùn)動目標(biāo) 時間閾值、異常靜止目標(biāo)面積閾值、異常靜止目標(biāo)時間閾值中的一種或多種，以便異常檢測 模塊(120)判定監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常。
4. 如權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于包括存儲器 (150)，存儲監(jiān)控?cái)z像設(shè)備中的程序，并且存儲背景圖像、當(dāng)前幀圖像、報(bào)警信息。
5. 如權(quán)利要求l所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括處理器 (160)，用于執(zhí)行存儲器(150)中的程序，控制監(jiān)控?cái)z像設(shè)備各模塊的操作，執(zhí)行監(jiān)控?cái)z像 設(shè)備中的算數(shù)和邏輯運(yùn)算。
6. 如權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，如果運(yùn)動目標(biāo) 占整個視頻圖像的比例大于或等于異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)的時間大于或等 于異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生了由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。
7. 如權(quán)利要求1所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，如果靜止目標(biāo) 占整個視頻圖像的比例大于或等于異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)的時間大于或等 于異常靜止目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生了由靜止目標(biāo)引起的異常。
8. —種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，所述方法包括通過運(yùn)動目標(biāo)檢測法 和/或靜止目標(biāo)檢測法，檢測視頻監(jiān)控設(shè)備是否發(fā)生異常的步驟；以及如果該監(jiān)控?cái)z像設(shè) 備發(fā)生異常，將報(bào)警信息發(fā)送到用戶終端，終端報(bào)警的步驟；其中所述運(yùn)動目標(biāo)檢測法根據(jù)運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及該狀態(tài)持續(xù)的時 間，判斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常；所述靜止目標(biāo)檢測法根據(jù)靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例以及該狀態(tài)持續(xù)的時間，判 斷監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。
9. 如權(quán)利要求8所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，得到運(yùn)動目標(biāo) 的步驟包括背景建模和更新以及前景檢測。
10. 如權(quán)利要求9所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于包括計(jì)算前景 檢測得到的二值圖像中運(yùn)動目標(biāo)面積與整個運(yùn)動目標(biāo)二值圖像面積的比值，從而得到運(yùn)動 目標(biāo)占整個視頻圖像比例的步驟。
11. 如權(quán)利要求io所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，如果運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)的時間大于或 等于異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生了由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。
12. 如權(quán)利要求8所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，得到靜止目標(biāo) 的步驟包括統(tǒng)計(jì)圖像中所有像素的灰度值變化，提取每個像素中出現(xiàn)頻率最高的灰度值組 成靜止圖像，將靜止圖像所有像素的灰度值與背景圖像所有像素的灰度值相減，將差值大 于或等于前景閾值的所有像素的灰度值在靜止目標(biāo)二值圖像中組成靜止目標(biāo)。
13. 如權(quán)利要求12所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于包括計(jì)算靜止 目標(biāo)二值圖像中的靜止目標(biāo)面積與整個靜止目標(biāo)二值圖像面積的比值，從而得到靜止目標(biāo) 占整個視頻圖像比例的步驟。
14. 如權(quán)利要求13所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，如果靜止目 標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)的時間大于或 等于異常靜止目標(biāo)時間閾值，則該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生了由靜止目標(biāo)引起的異常。
15. 如權(quán)利要求8所述的一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法，其特征在于，如果該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備沒有發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常，對靜止目標(biāo)所處區(qū)域進(jìn)行背景更新。
全文摘要
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控系統(tǒng)及方法，具體涉及一種監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測的系統(tǒng)及方法。本發(fā)明通過運(yùn)動目標(biāo)檢測法和/或靜止目標(biāo)檢測法檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備是否發(fā)生異常，在檢測到監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常的情況下發(fā)送報(bào)警信息到用戶終端。如果運(yùn)動目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于異常運(yùn)動目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)時間大于或等于異常運(yùn)動目標(biāo)時間閾值時，該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由運(yùn)動目標(biāo)引起的異常。如果靜止目標(biāo)占整個視頻圖像的比例大于或等于異常靜止目標(biāo)面積閾值，且該狀態(tài)持續(xù)時間大于或等于異常靜止目標(biāo)時間閾值時，該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備發(fā)生由靜止目標(biāo)引起的異常。該監(jiān)控?cái)z像設(shè)備異常檢測方法比人工檢測監(jiān)控?cái)z像設(shè)備更加智能，具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
文檔編號H04N17/00GK101765025SQ200810240540
公開日2010年6月30日 申請日期2008年12月23日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月23日
發(fā)明者謝東海, 黃英 申請人:北京中星微電子有限公司