【技术实现步骤摘要】
一种入侵警戒光电监测系统及方法
本专利技术属于可见光图像目标识别领域,涉及地面周视目标监测跟踪与区域警戒,尤其涉及一种入侵警戒光电监测系统,以及入侵可疑目标识别及跟踪方法。
技术介绍
重点区域的安全是社会及企业赖以生存和发展的基础,随着科技进步,犯罪手段更为隐蔽。对周围环境的不间断监视并对入侵可疑目标的准确快速判断,有助于预防盗窃,减少巡逻值班人员工作强度,提高效率。一般来说,具有安全威胁的车辆与人员在场景中总是运动的,并有接近警戒区域的运动趋势。安防警戒技术主要有三种:一种对固定区域内长时间监视,如有入侵可疑目标则抓拍并报警;一种为固定地点不断扫描监视;还有一种为周围环境的全景实时监视。相比于前两种警戒系统,全景实时监视系统优势明显,利用光电成像设备,可以对需要监控的环境进行周视360°成像,既可以实时对周围的360°场景进行不间断观察,又可以对入侵可疑目标进行告警,是用于重点区域防护的一种有效的方式。
技术实现思路
本专利技术的目的之一是针对现有技术中,固定方位监视与巡扫监视难以做到全景区域实时监视、快速捕捉及入侵可疑目标识别错误率高的问题,提供一种能够准确快速对入侵可疑目标监测识别与跟踪的告警系统。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种入侵警戒光电监测系统,包括五个可见光数字相机,用于实现全景图像采集;一个连续可变焦大变倍长焦相机,用于感兴趣目标的跟踪与抓拍;一个电动云台,用于控制长焦相机水平转动和俯仰运动;一个警戒平台底座,用于承载电动云台、长焦相机和可见光数字相机;一个中央控制处理单元,用于图像采集、处理,目标识别、跟踪,以及电动云台的控制 ...
【技术保护点】
1.一种入侵警戒光电监测系统,其特征在于:包括五个可见光数字相机(3),用于实现全景图像采集;一个长焦相机(1),用于感兴趣目标的跟踪与抓拍;一个电动云台(2),用于控制长焦相机(1)水平转动和俯仰运动;一个警戒平台底座(4),用于承载电动云台(2)、长焦相机(1)和可见光数字相机(3);一个中央控制处理单元,用于图像采集、处理,目标识别、跟踪,以及电动云台(2)的控制;一个显示终端,用于人机交互、图像显示与威胁告警;五个可见光数字相机(3)进行全景图像采集,并送回中央控制处理单元进行处理,当监测到入侵可疑目标后,对其进行识别与分类,并依据设定的警戒级别将目标方位通过中央控制处理单元传送至电动云台(2),使得长焦相机(1)对准入侵可疑目标,进行持续跟踪,同时将识别结果传至显示终端显示。
【技术特征摘要】
1.一种入侵警戒光电监测系统,其特征在于:包括五个可见光数字相机(3),用于实现全景图像采集;一个长焦相机(1),用于感兴趣目标的跟踪与抓拍;一个电动云台(2),用于控制长焦相机(1)水平转动和俯仰运动;一个警戒平台底座(4),用于承载电动云台(2)、长焦相机(1)和可见光数字相机(3);一个中央控制处理单元,用于图像采集、处理,目标识别、跟踪,以及电动云台(2)的控制;一个显示终端,用于人机交互、图像显示与威胁告警;五个可见光数字相机(3)进行全景图像采集,并送回中央控制处理单元进行处理,当监测到入侵可疑目标后,对其进行识别与分类,并依据设定的警戒级别将目标方位通过中央控制处理单元传送至电动云台(2),使得长焦相机(1)对准入侵可疑目标,进行持续跟踪,同时将识别结果传至显示终端显示。2.一种如权利要求1所述入侵警戒光电监测系统的入侵可疑目标识别及跟踪方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将五个可见光数字相机(3)构成的全景相机设于警戒平台底座(4)上,用于获取水平全周视360°范围内的场景图像;将一个长焦相机(1)安装于电动云台(2)上,再置于警戒平台底座(4)上,用于对感兴趣目标进行观察与跟踪;S2、对监视全景区域进行入侵可疑目标监测,并根据当前拍摄的外界环境设定自适应阈值,当监测到运动目标时,比较相邻帧差分结果与自适应阈值,判定目标区域;S3、对S2步骤中目标区域内的入侵可疑目标进行识别及分类;S4、依据预先设定的警戒级别,对入侵可疑目标进行跟踪;S5、基于入侵可疑目标的坐标,控制电动云台(2)转动,使长焦相机(1)持续对准入侵可疑目标,并在显示终端上显示图像与告警结果。3.根据权利要求2所述的入侵可疑目标识别及跟踪方法,其特征在于,所述的步骤S2中确定运动目标的方法包括如下步骤:S21、通过全景相机不断对周围环境进行拍摄,建立背景模型,并将该背景模型作为其余帧做差值的标准;S22、设定阈值,将全景相机拍摄到的当前帧与背景模型进行差分运算,大于阈值的区域判定为运动区域;S23、设定动态的自适应阈值,以适应多种天气变化导致的背景模板不同;S24、自适应阈值设置为:AdpBG(x,y,t)=αL(x,y,t)+βH(x,y,t)+γW(x,y,t)上式中的AdpBG(x,y,t)表示自适应阈值,受像素点位置及时间的影响,L表示光照因素,α为权重因子,H表示湿度因素,β为权重因子,W表示风力因素,γ为权重因子,所述影响阈值的三个因素,可以通过当时环境情况获得初始值,其范围约束为:L+H+W=255α+β+γ=1;依据每天的早、中、晚三个时间段,及晴天、阴天、雨天等不同天气情况调整光照因素,依据天气湿度变化调整湿度因素和风力情况;S25、基于设定的自适应阈值,将当前帧图像中像素点与自适应阈值进行差分运算,查找当前帧中满足的区域,将与背景有显著差异的区域确认为目标区域:D(x,y,t)=|f(x,y,t)-f(x,y,t-1)|上式中的D(x,y,t)表示差分结果,ROI(x,y,t)表示运动图像,该图像中的非零像素为运动目标所在区域。4.根据权利要求3所述的入侵可疑目标识别及跟踪方法,其特征在于,所述的步骤S3中对入侵可疑目标进行识别的方法包括如下步骤:S31、对选取的ROI区域通过形态学处理,进行区域填充;S32、选取卷积神经网络作为网络模型,并在网络最后添加额外的卷积层,通过卷...
【专利技术属性】
技术研发人员:范强,雷波,张智杰,徐寅,邹尔博,
申请(专利权)人:华中光电技术研究所中国船舶重工集团有限公司第七一七研究所,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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