PTZ摄像机监控入侵检测方法技术

一种PTZ摄像机监控入侵检测方法，步骤一，获取背景帧，并建立背景帧的索引：先将摄像机复位，然后控制摄像机从初始角度开始，每采集一帧图像计算一次相邻图像帧之间的运动参数；然后，根据从运动参数中获得的x、y、z方向的平移分量估计摄像机Pan和Tilt旋转的变化量，当摄像机Pan和Tilt旋转的累积变化量超过设定数值时，抓取一幅背景帧，并用当前的运动参数标记该背景帧；步骤二，将摄像机再次复位，同时将所得的背景帧作为当前背景；摄像机工作后开始旋转，每采集一帧图像进行一次当前图像与当前背景之间的Pan和Tilt旋转数据估计，根据得到的Pan和Tilt旋转数据对背景帧和当前帧进行配准，利用图像背景除去法检测闯入对象。

【技术实现步骤摘要】
PTZ摄像机监控入侵检测方法
本专利技术涉及一种摄像机状态检测方法，可从摄像机采集图像中检测出入侵对象。
技术介绍
摄像机监控过程中，通常利用背景差分法来判断是否有对象入侵的。选择哪一帧作为当前背景帧需要知道摄像机的当前状态。摄像机状态用一个包含两个分量的矢量表示，分别是水平转动角、垂直倾斜角(Pan，Tilt)。虽然从云台控制器可以获取摄像机的当前状态，但要获得精确的状态值需要停止云台转动，因为当云台运动时由于控制结构机械误差和通信延迟，获得的状态值不是当前最新值。背景模型的建立和维护对基于背景去除法的入侵检测方法十分重要，近些年的研究提出了很多背景模型和维护算法，但这些算法都是针对摄像机固定的情况，本专利技术中的背景维护问题更加复杂，除要考虑一般背景维护的问题之外，还要考虑图像配准引起的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是一种简单的摄像机状态计算方法，可用于背景帧选择。为实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种PTZ摄像机监控入侵检测方法，它包括如下步骤：步骤一，获取背景帧，并建立背景帧的索引：先将摄像机复位，然后控制摄像机从初始角度开始，每采集一帧图像计算一次相邻图像帧之间的运动参数，所述的运动参数是指表示摄像机姿态的Pan和Tilt值；然后，根据从运动参数中获得的x、y、z方向的平移分量估计摄像机Pan和Tilt旋转的变化量，当摄像机Pan和Tilt旋转的累积变化量超过设定数值时，抓取一幅背景帧，并用当前的运动参数标记该背景帧；步骤二，对闯入摄像机的对象进行检测：将摄像机再次复位，同时将所得的背景帧作为当前背景；摄像机工作后开始旋转，每采集一帧图像进行一次当前图像与当前背景之间的Pan和Tilt旋转数据估计，根据得到的Pan和Tilt旋转数据对背景帧和当前帧进行配准，利用图像背景除去法检测闯入对象；若没有检测到闯入对象，则更换背景帧。在所述的步骤二中，摄像机工作后的旋转角度为：相邻两背景图像重叠区域数不少于总图像大小的三分之二。在所述的步骤二中，采用多分辨率分层图像对背景帧和当前帧进行配准；且多分辨率分层图像的生成采用高斯金字塔分解法。在所述的步骤二中，所述的图像背景除去法是指：建立单个高斯背景模型，并结合邻域相关性检测消除由图像配准和背景运动产生的虚假检测。采用上述技术方案的本专利技术，能够在摄像机运动状态下快速准确地检测出入侵对象，而且该算法不需要摄像机标定，大大提高了检测效率。附图说明图1为本专利技术的流程图。图2为本专利技术背景获取算法流程图。图3为本专利技术背景跟踪算法流程图。图4为摄像机pan路径上抓取的一组背景帧。图5为不同时刻的运动对象检测实例。图6为采用背景去除法和消除配准残差及抑制虚假变化像素后得到的检测结果。其中图6(1)背景帧；图6(2)当前帧；图6(3)当前帧按背景帧配准后的图像；图6(4)直接背景减后的图像；图6(5)是对(4)使用阈值二值化处理；图6(6)利用抑制虚假变化算法后得到的变化象素。具体实施方式PTZ摄像机旋转运动情况下的入侵检测分两个阶段：第一阶段是预处理阶段，完成抓取背景帧和建立索引；第二阶段是正式检测阶段，根据当前摄像机位置选取背景帧，利用背景除去法发现变化像素，如图1所示，具体包括如下步骤：步骤一，获取背景帧，并建立背景帧的索引，这一步主要使用图像配准或跟踪技术计算每一背景帧的摄像机运动参数，摄像机运动参数是指表示摄像机姿态的Pan和Tilt值，但本专利技术不考虑Zoom和Roll运动，简称PTZ值。先将摄像机复位，然后控制摄像机从初始角度开始，每采集一帧图像计算一次相邻图像帧之间的运动参数，然后，根据从运动参数中获得的x、y、z方向的平移分量估计摄像机Pan和Tilt旋转的变化量，当摄像机Pan和Tilt旋转的累积变化量超过设定数值时，抓取一幅背景帧，并用当前的运动参数标记该背景帧。用(X，Y，Z)表示初始摄像机坐标系中的一个三维坐标点，其在二维图像坐标系的成像点为(u，v)，根据针孔成像原理它们之间的关系满足：表示成齐次坐标形式其中f为镜头焦距。若摄像机分别绕坐标轴x、y、z旋转α、β、γ角度，点(X，Y，Z)在新摄像机坐标系的新坐标(X′，Y′，Z′)，二者之间的关系为当摄像机运动较小，即α、β、γ都很小时，由三角函数近似公式(sinx≈x，cosx≈1)上式简化为设新图像坐标为(x′，y′)，则它与(x，y)的关系由(2)(4)可得如果采用4参数模型，上式可以写成其中显然α、β、γ的变化分别反映在m1、m2、m3中，如果在监控过程中摄像机的焦距保持不变，则这样能够根据m1、m2、m3的值近似估计出α、β、γ的值，即m1、m2、m3的累加值(Pan，Tilt，Roll)可以作为背景帧的近似索引。因为不考虑摄像机的Roll运动，所以Roll值近似为0。步骤二，对闯入摄像机的对象进行检测：将摄像机再次复位，同时将步骤一所得的背景帧作为当前背景；摄像机工作后开始旋转，每采集一帧图像进行一次当前图像与当前背景之间的Pan和Tilt旋转数据估计，然后根据得到的Pan和Tilt旋转数据对背景帧和当前帧进行配准，利用图像背景除去法检测闯入对象；若没有检测到闯入对象，则更新摄像机的运动参数值，进而确定是否需要更换背景帧。当背景帧不需要更换时，下一次当前帧与背景帧之间运动参数的估计可以利用上一次估计的结果快速计算，因此称为图像跟踪。当新的背景帧更换进来时，第一次计算背景帧与当前帧之间的运动参数称为图像配准，通过配准得到运动参数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种PTZ摄像机监控入侵检测方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤一，获取背景帧，并建立背景帧的索引：先将摄像机复位，然后控制摄像机从初始角度开始，每采集一帧图像计算一次相邻图像帧之间的运动参数，所述的运动参数是指表示摄像机姿态的Pan和Tilt值；然后，根据从运动参数中获得的x、y、z方向的平移分量估计摄像机Pan和Tilt旋转的变化量，当摄像机Pan和Tilt旋转的累积变化量超过设定数值时，抓取一幅背景帧，并用当前的运动参数标记该背景帧；步骤二，对闯入摄像机的对象进行检测：将摄像机再次复位，同时将所得的背景帧作为当前背景；摄像机工作后开始旋转，每采集一帧图像进行一次当前图像与当前背景之间的Pan和Tilt旋转数据估计，根据得到的Pan和Tilt旋转数据对背景帧和当前帧进行配准，利用图像背景除去法检测闯入对象；若没有检测到闯入对象，则更换背景帧。

【技术特征摘要】
1.一种PTZ摄像机监控入侵检测方法，其特征在于，它包括如下步骤：步骤一，获取背景帧，并建立背景帧的索引：先将摄像机复位，然后控制摄像机从初始角度开始，每采集一帧图像计算一次相邻图像帧之间的运动参数，所述的运动参数是指表示摄像机姿态的Pan和Tilt值；然后，根据从运动参数中获得的x、y方向的平移分量估计摄像机Pan和Tilt旋转的变化量，当摄像机Pan和Tilt旋转的累积变化量超过设定数值时，抓取一幅背景帧，并用当前的运动参数标记该背景帧；步骤二，对闯入摄像机的对象进行检测：将摄像机再次复位，同时将所得的背景帧作为当前背景；摄像机工作后开始旋转，每采集一帧图像进行一次当前图像与当前背景之间的Pan和Tilt旋转数据估计，根据得到的Pan...

【专利技术属性】
技术研发人员：周兵，赵长升，吴亚平，
申请(专利权)人：郑州大学，河南金鹏实业有限公司，
类型：发明
国别省市：