一种基于视频图像局部特征匹配的财物保护方法技术
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频图像处理领域，特别涉及一种基于视频图像局部特征匹配的财物 保护方法。
技术介绍
目前已经有比较成熟的利用物联网技术实现的商业财保系统解决方案，这类方法 主要利用无线射频技术、无线传感技术、无线通讯技术、数字射频技术等物联网专业技术实 现对特定财物的有效保护。这种商业系统效果虽好，但需针对每个所保护的物品设置专门 的传感器，布置无线传输和报警设备等的硬件，所以投入成本也相对较大，在很多公共场合 保护一些公共设施时不适用。 在我们生活中视频监控已经应用得越来越普遍了，特别是很多公共场所都装有摄 像头，而目前大部分摄像头的作用仅仅是提供给人力实时监控和事后查阅。鉴于此，想到可 以充分利用现有的摄像头实现一些基本的安保功能，而财物保护就是其中一个很重要的方 面。相对于其他传感器，基于视频监控的方法能及时捕捉现场的画面，具实时性好，价格低 廉等优点。 基于智能视频分析的财物保护主要依靠视频图像智能分析技术，借助智能算法在 已有的监控摄像头中实现相应的财物保护功能。智能视频分析中的财物保护是指在指定 区域内的物品被偷盗、搬移、取走时发出报警信息。对于这一问题，我们提出一种基于前 景-前景匹配的方法，即先提取所保护物体的前景特征作为参考，然后在视频的每一帧中 提取该区域的特征与参考特征作匹配，根据匹配情况判断财物是否遗失。在这种思路下，现 有的技术通常采用全局特征匹配的方法，如二值化前景、直方图、轮廓和纹理匹配等。这类 采用全局特征的匹配方法在部分遮挡、光线变化时往往不能达到很好的效果，即当匹配不 成功时无法区分财...
【技术保护点】
一种基于视频图像局部特征匹配的财物保护方法，其特征在于，包含以下顺序的步骤：S1.由安防摄像头，获取含有保护对象的视频帧；S2.设置感兴趣区域ROI，该区域包含保护对象；S3.提取初始帧中ROI区域的FAST角点数量和每个角点的坐标信息，并保存为X0；S4.提取当前帧中ROI区域的FAST角点数量和每个角点的坐标信息，并保存为X1；S5.计算X0和X1的匹配率k，通过比较k值与匹配率阈值λ、持续时间t与时间阈值T之间的大小，做出报警决策：当k<λ且t>T，触发报警；反之，不触发报警。
【技术特征摘要】
1. 一种基于视频图像局部特征匹配的财物保护方法，其特征在于，包含以下顺序的步 骤：51. 由安防摄像头，获取含有保护对象的视频帧；52. 设置感兴趣区域ROI，该区域包含保护对象；53. 提取初始帧中ROI区域的FAST角点数量和每个角点的坐标信息，并保存为X0 ;54. 提取当前帧中ROI区域的FAST角点数量和每个角点的坐标信息，并保存为XI ;55. 计算X0和XI的匹配率k，通过比较k值与匹配率阈值λ、持续时间t与时间阈值 T之间的大小，做出报警决策：当k〈 λ且t>T，触发报警；反之，不触发报警。2. 根据权利要求1所述的基于视频图像局部特征匹配的财物保护方法，其特征在于： 步骤S3和S4中，所述初始帧和当前帧的ROI区域的FAST角点数量和每个角点的坐标信息 的提取方法相同，具体如下： A、 计算ROI区域内的FAST角点：(1) σ = 20% XI(x) (2) 式子（1)、（2)中，a为要判断是否为角点的目标像素点，χ为以a为圆心，r为半径的圆 周上的像素点，I为该点的灰度值，σ为阈值，N为a周围上灰度值与a差别较大的像素个 数；当Ν> σ时，则目标像素点a为FAST角点； B、 计算每个FAST特征点的差异性标量V :(3) 式子⑶中，a为从步...
【专利技术属性】
技术研发人员：李远清，何盛鸿，赵连超，叶立仁，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：广东;44
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