一种基于视频分析的场景变更检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于视频分析的场景变更检测方法，包括以下步骤：（1）视频图像数据采集；（2）视频图像预处理；（3）开始检测报警阶段；（4）报警预警检测阶段；（5）报警检测阶段。本发明专利技术采用图像分块结合特征点跟踪匹配的方法，把子图像块发生变化的程度及被判定为发生变化的子图像块所占的比例作为判定条件可有效检测出不同程度的场景变更，报警准确率高，可有效检测出场景突变和缓慢变化。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频分析的场景变更检测方法及装置
本专利技术属于智能监控领域，具体涉及一种基于视频分析的场景变更检测方法及装置。
技术介绍
场景变更检测在智能监控领域有很重要的应用，当监控镜头由于外力作用，导致其拍摄角度发生变化，或者监控场景本身由于遮挡等偶然因素发生较大的改变，影响了正常的监控功能，为了及时发现这种情况并进行预警，基于视频的场景变更检测方法被提出。目前的场景变更检测方法主要分为以下几种：像素差分法，直接通过计算场景图像像素点的灰度差值或者颜色分量差值的总和来判断场景是否发生了变化。该类方法运算复杂度低，但对场景中存在运动物体或者摄像头轻微抖动的情况容易产生误判，且对光照变化十分敏感。直方图匹配法，使用像素灰度或颜色的统计值来计算帧间差。中国专利申请号为201410024730.5的专利公开了一种根据连续M个场景图像中第1个场景图像的梯度直方图、梯度直方图波动参数以及连续N个场景图像的梯度直方图，确定场景是否发生变化的方法。中国专利申请号为201410466385.0的专利公开了一种基于自适应阈值的视频场景变化检测方法，通过计算相邻帧的颜色直方图的相似度系数构成相似度曲线，然后设置滑动窗，确定在滑动窗的相似度自适应阈值，依次在每个滑动窗内判断是否发生了场景切换。该方法对摄像头或者物体的运动不是很敏感，可以有效降低由运动引起的误判，但对于直方图相似结构却不同的场景会发生漏检。另外，直方图匹配方法对光照变化很敏感，即使两视频帧之间仅仅发生了光线变化，视频帧的灰度直方图也会发生较大变化，容易发生误判。基于块的方法，把图像分成若干个子图像块，然后统计两帧图像中匹配块的个数。中国专利申请号为201410507997.X的专利公开了一种通过计算分块顺序测度特征向量，根据视频帧间的特征向量的欧式距离是否在设定的阈值范围内判断场景是否发生了变更的方法，所述顺序测度特征向量为整幅图像中每个块中所有像素的均值按照一定规则排序构成的向量。该方法可以在一定程度上抑制直方图匹配产生的漏检，但两个阈值（块与块之间的匹配度、匹配块的个数）的选取是个难点，选不好会产生很坏的效果。基于运动的方法，根据场景变更前后视频对象运动的不连续性，采用块匹配的运动估计思想，以运动估计剩余残差的均值作为是否有场景切换的依据，但基于运动的方法在性能上并不比基于灰度值的方法优越很多，原因是可靠的运动估计算法比场景切换要复杂的多。图像特征点匹配方法，每一帧图像都有自己的特征点，这些特征点用于表征图像中比较重要的一些位置，比较类似函数的拐点，比较常用的有Harris角点和SHFT特征点。中国专利申请号为201310611672.1的专利将视频数据的一帧或多帧进行分块后，提取每个子图像块的特征点和相应信息并储存，根据当前提取的特征点与储存的历史特征点对比判断场景是否发生了变化。该方法将检测到的特征点进行比较，如果相似的特征点数目较多，那么可以认为这两帧图像的相似程度较高，该方法解决了光照变化造成的影响，但计算复杂度较大。
技术实现思路
为弥补现有技术的不足，本专利技术提供一种基于视频分析的场景变更检测方法和装置，可有效检测出场景突变及缓慢变化，同时可有效避免光照变化或者大面积的运动物体引起的误报，提高检测准确率，弥补了现有技术的不足。本专利技术是通过如下技术方案实现的：一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特殊之处在于：包括以下步骤：（1）视频图像数据采集输入的原始视频图像数据可以是摄像机实时采集的视频，也可以是已保存好的视频文件；（2）视频图像预处理对输入的图像进行缩放、色彩空间转换预处理；（3）开始检测报警阶段（4）报警预警检测阶段（5）报警检测阶段所述步骤（3）、（4）、（5）均包括以下步骤：a、特征点检测采用分块检测特征点的方法将视频图像分块后在子图像块中检测特征点。b、特征点跟踪匹配选定基准帧图像，在基准帧图像中提取特征点后，在后续的视频序列中对这些特征点进行跟踪匹配，可以根据需要调整更换基准帧的时间间隔，更换基准帧的时间间隔越长就越容易检测出场景的缓慢变化。c、场景变更判定根据特征点是否被成功跟踪和被成功跟踪的特征点的位移矢量信息判断每个子图像块是否发生了变化，进而根据发生变化的子图像块所占的比例判断场景是否发生了变更。可根据需要设置图像块发生化的比例阈值，判定不同程度的场景变更。本专利技术的一种基于视频分析的场景变更检测方法，步骤a中所述特征点检测使用的特征点包含但不限于Harris角点、SIFT特征点、SURF特征点。进一步的，本专利技术的一种基于视频分析的场景变更检测方法，步骤a中所述视频图像的分块可采用无间隔的分块方式或有间隔的分块方式，分块进行特征点检测的目的是使图像的所有待检测区域都有特征点分布即在背景中尽可能多的检测到特征点，避免特征点集中在图像中细节比较丰富的局部区域引起误报或漏报。进一步的，本专利技术的一种基于视频分析的场景变更检测方法，所述无间隔的分块方式具体做法为：对图像进行M*M的不重复分块，即把图像在水平方向和竖直方向上都分成M份，每个子图像块的宽为block_width=image_width/M，高为block_height=image_height/M，在每个子图像块中提取特征点，把每个子图像块中能够检测到的最大特征点数目设置为N，这样一帧图像中能够检测到的最大特征点数目为M*M*N个；假设实际检测到的特征点的数目为all_cornor_num，把每个特征点的位置坐标信息保存在points_all中，把同时包含每个特征点的位置坐标信息及其所在的子图像块的位置信息保存在features_all中用于后续处理。进一步的，本专利技术的一种基于视频分析的场景变更检测方法，所述有间隔的分块方式具体做法为：根据待检测的图像的大小，确定需要划分的图像块的个数、大小及间隔长度，按照确定好的数值，将待检测图像划分为具有相同大小的子图像块，其中，子图像块之间的间隔包括水平方向上的间隔和竖直方向上的间隔，子图像块的大小可根据实际检测的图像大小确定但要保证覆盖全图。本专利技术的一种基于视频分析的场景变更检测方法，步骤b中所述特征点跟踪匹配的方式包含但不限于光流跟踪、SIFT特征点匹配、SURF特征点匹配。本专利技术的一种用于实现基于视频分析的场景变更检测方法的装置，包括视频数据采集设备、视频数据分析设备、智能网络接收设备，所述视频数据采集设备为摄像机；所述视频数据分析设备包括摄像机、NVR、PC中的一种或几种，视频数据分析设备内依次连接设有视频图像预处理模块，开始检测报警模块，报警预警检测模块，报警检测模块；所述智能网络接收设备包括视频画面处理器、矩阵切换主机、报警器等。本专利技术的有益效果是：（1）本专利技术报警准确率高，可有效检测出场景突变和缓慢变化。（2）本专利技术特征点检测采用分块检测的方式，使得特征点在整个场景画面中分布较为均匀，可有效避免局部运动引起的误判，另外在保证图像块覆盖全图的前提下，对图像进行有间隔的分块后提取特征点从而降低了计算量。（3）本专利技术特征点跟踪匹配可任意调整更换基准帧的时间间隔，更换基准帧的时间间隔越长就越容易检测出缓慢变化。（4）本专利技术是根据参考帧特征点在当前帧跟踪成功的比例及位移矢量的大小判定的，根据特征点位移矢量大小可有效检测出摄本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）视频图像数据采集输入的原始视频图像数据可以是摄像机实时采集的视频，也可以是已保存好的视频文件；（2）视频图像预处理对输入的图像进行缩放、色彩空间转换预处理；（3）开始检测报警阶段（4）报警预警检测阶段（5）报警检测阶段所述步骤（3）、（4）、（5）均包括以下步骤：a、特征点检测采用分块检测特征点的方法把视频图像分块后在每个子图像块中检测特征点；b、特征点跟踪匹配选定基准帧图像，在基准帧图像中根据步骤a提取特征点后，在后续的视频序列中对这些特征点进行跟踪匹配；c、场景变更判定根据特征点是否被成功跟踪和被成功跟踪的特征点的位移矢量信息判断每个子图像块是否发生了变化，进而根据发生变化的子图像块所占的比例判断场景是否发生了变更。

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特征在于：包括以下步骤：（1）视频图像数据采集输入的原始视频图像数据可以是摄像机实时采集的视频，也可以是已保存好的视频文件；（2）视频图像预处理对输入的图像进行缩放、色彩空间转换预处理；（3）开始检测报警阶段（4）报警预警检测阶段（5）报警检测阶段所述步骤（3）、（4）、（5）均包括以下步骤：a、特征点检测采用分块检测特征点的方法把视频图像分块后在每个子图像块中检测特征点；b、特征点跟踪匹配选定基准帧图像，在基准帧图像中根据步骤a提取特征点后，在后续的视频序列中对这些特征点进行跟踪匹配；c、场景变更判定根据特征点是否被成功跟踪和被成功跟踪的特征点的位移矢量信息判断每个子图像块是否发生了变化，进而根据发生变化的子图像块所占的比例判断场景是否发生了变更。2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特征在于：步骤a中所述特征点检测使用的特征点包括Harris角点、SIFT特征点、SURF特征点。3.根据权利要求1或2所述的一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特征在于：步骤a中所述视频图像的分块方式可采用无间隔的分块方式或有间隔的分块方式。4.根据权利要求3所述的一种基于视频分析的场景变更检测方法，其特征在于：所述无间隔的分块方式具体做法为：对图像进行M*M的不重复分块，即把图像在水平方向和竖直方向上都分成M份，每个子图像块的宽为block_width=image_width/M，高为block_height=im...

【专利技术属性】
技术研发人员：李铭，刘琛，尹萍，路凯，
申请(专利权)人：济南中维世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东,37