实现监控场景中遗留物品检测的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术的实施例提供了一种实现监控场景中遗留物品检测的方法及装置。该方法包括：针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型；根据获取的所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，所述监控单帧图片中包括所述运动前景像素和静止背景像素；由所述运动前景像素在所述监控单帧图片中定位遗留物品候选区域；根据所述监控视频中的生物体历史轨迹过滤所述遗留物品候选区域，获得遗留物品所停留的区域。本发明专利技术实施例的技术方案能够实现对监控场景中的遗留物品进行准确检测。

【技术实现步骤摘要】
实现监控场景中遗留物品检测的方法及装置
本专利技术涉及视频监控
，具体而言，涉及一种实现监控场景中遗留物品检测的方法及装置。
技术介绍
消防通道是指消防人员实施营救和被困人员疏散的通道，例如楼梯口和过道，在发生各种险情时起到不可低估的作用，因此需要保证消防通道时刻保持畅通。消防通道通常设有监控摄像头，并调配有专利的安保人员对监控视频实时监控，以便于及时发现和清理消防通道中堆放的遗留物品。而在一些消防通道自动监控的场景中，通常利用人工神经网络模型对消防通道对应的监控视频进行监测，在监测到消防通道中堆放有遗留物品时自动报警，并通知相关人员清理遗留物品，因此无需调配监控人员，节省了安保成本。但是，在训练人工神经网络模型时，需要获取大量监控视频以及标定监控视频中出现的遗留物品作为训练数据，导致训练过程十分繁杂。并且考虑到实际的监控场景十分复杂，例如不同消防通道下的环境光照变化剧烈，所堆放遗留物品的种类繁多，难以训练出适合各种复杂场景的人工神经网络模型，导致通过人工神经网络模型对消防通道中遗留物品的检测容易出现漏检和误检等情况。因此，亟待解决现有实现中无法对监控视频中出现的遗留物品进行准确检测的技术问题。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的实施例提供了一种实现监控场景中遗留物品检测的方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质。其中，本专利技术所采用的技术方案为：一种实现监控场景中遗留物品检测的方法，包括：针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型，所述背景模型用于在空域上模拟所述上一帧图片中同位像素点的背景像素变化；根据获取的所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，所述监控单帧图片包括所述运动前景像素和静止背景像素；由所述运动前景像素在所述监控单帧图片中定位遗留物品候选区域；根据所述监控视频中的生物体历史轨迹过滤所述遗留物品候选区域，获得遗留物品所停留的区域。一种实现监控场景中遗留物品检测的装置，包括：背景模型获取模块，用于对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点在空域上的背景模型，所述背景模型用于模拟所述上一帧图片中同位像素点的背景像素变化；运动前景计算模块，用于相对所述背景模型计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，所述监控单帧图片包括所述运动前景像素和静止背景像素；候选区域定位模块，用于由所述运动前景像素在所述监控单帧图片中定位遗留物品候选区域；候选区域过滤模块，用于根据所述监控视频中的生物体历史轨迹过滤所述遗留物品候选区域，获得遗留物品所停留的区域。一种电子设备，包括处理器及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上所述实现监控场景中遗留物品检测的方法。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行如上所述实现监控场景中遗留物品检测的方法。在上述技术方案中，考虑到遗留物品是经由人类或者其它生物体携带至监控场景中的，遗留物品在监控视频中表现为是运动的图像区域，因此通过对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型，然后相对背景模型计算监控单帧图片中的运动前景像素，能够得到监控单帧图片中可能表示遗留物品的像素点，由此定位得到遗留物品候选区域。仍基于遗留物品是经由生物体携带至监控场景，遗留物品出现的区域周边一定会出现生物体历史轨迹，因此根据监控视频中的生物体历史轨迹对遗留物品候选区域进行过滤，所得到的遗留物品候选区域为准确的遗留物品停留区域。与现有技术相比，上述技术方案对监控视频中的遗留物品检测与遗留物品的种类无关，根据监控视频中的生物体历史轨迹对遗留物品候选区域进行过滤，也能够过滤掉由于环境光照变化而被误检的遗留物品候选区域，从而实现对遗留物品的准确检测。应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本专利技术。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1是本专利技术所涉及的实施环境的示意图；图2是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的框图；图3是根据一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的流程图；图4是根据另一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的流程图；图5是对图3对应实施例中步骤210在一个实施例的流程图；图6是对图3对应实施例中步骤230在一个实施例的流程图；图7是对图3对应实施例中步骤230在另一个实施例的流程图；图8是对图3对应实施例中步骤230在另一个实施例的流程图；图9是根据另一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的流程图；图10是根据另一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的流程图；图11是根据另一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的流程图；图12是一应用场景中一种实现监控场景中遗留物品检测的方法的具体实现示意图；图13是根据一示例性实施例示出的一种实现监控场景中遗留物品检测的装置的框图。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例执行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。图1为一种实现监控场景中遗留物品检测的方法所涉及的实施环境的示意图。该实施环境包括计算机设备100和监控摄像头200。其中，监控摄像头200安装于消防通道或者其他任意需要进行遗留物品监控的地点，以进行实时监控并获得监控视频。通常情况下，监控地点安装有多个监控摄像头200(图1中示出4个)，以进行全方面的监控。监控摄像头200预先与计算机设备100之间建立有通信连接，以将获取的监控视频传输至计算机设备100中进行遗留物品的检测。在一个实施例中，计算机设备100检测到监控视频中出现遗留物品时，会对遗留物品出现的区域相应标记，并对标记的遗留物品区域进行显示，便于相关人员准确定位遗留物品位于监控地点中的位置，从而对遗留物品及时进行清理。在另外的实施例中，计算机设备100检测到监控视频中出现遗留物品时还进行报警，以通知相关人员及时清理遗留物品。图2是根据一示例性实施例示出的一种计算机设备的框图。需要说明的是，该计算机设备只是一个适配于本专利技术的示例，不能认为是提供了对本专利技术的使用范围的任何限制。该计算机设备也不能解释为需要依赖于或者必须具有图2中示出的示例性的计算机设备100中的一个或者多个组件。如图2所示，计算机设备100包括处理组件101、存储器102、电源组件103、多媒体组件104、音频组件105、传感器组件107和通信组件108。其中，上述组件并不全是必须的，计算机设备100可以根据自身功能需求增加其他组件或减少某些组件，本实施例不作限定。处理组件101通常控制计算机设备100的整体操作，诸如与显示、数据通信以及日志数据处理相关联的操作等。处理组件101可以包括一个或多个处理器109来执行指令，以完成上述操作的全部或部本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实现监控场景中遗留物品检测的方法，其特征在于，所述方法包括：针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型，所述背景模型用于在空域上模拟所述上一帧图片中同位像素点的背景像素变化；根据获取的所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，所述监控单帧图片包括所述运动前景像素和静止背景像素；由所述运动前景像素在所述监控单帧图片中定位遗留物品候选区域；根据所述监控视频中的生物体历史轨迹过滤所述遗留物品候选区域，获得遗留物品所停留的区域。

【技术特征摘要】
1.一种实现监控场景中遗留物品检测的方法，其特征在于，所述方法包括：针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型，所述背景模型用于在空域上模拟所述上一帧图片中同位像素点的背景像素变化；根据获取的所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，所述监控单帧图片包括所述运动前景像素和静止背景像素；由所述运动前景像素在所述监控单帧图片中定位遗留物品候选区域；根据所述监控视频中的生物体历史轨迹过滤所述遗留物品候选区域，获得遗留物品所停留的区域。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型之前，所述方法还包括：通过对所述监控单帧图片逐像素点消除环境光照影响，获得所在RGB色彩空间上的像素值更新；根据所述更新所得像素值，将所述监控单帧图片由所述RGB色彩空间转换至HSV色彩空间。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控单帧图片为所述监控视频中的首帧图片，在所述针对监控视频中的监控单帧图片逐像素点获取上一帧图片中同位像素点的背景模型之前，所述方法还包括：对所述监控单帧图片中各像素点，通过对所述像素点的邻域像素进行随机采样，获得所述像素点在空域上的背景像素点集合；获取所述像素点在空域上的背景像素点集合形成所述背景模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述相对所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素，包括：对应于所述监控单帧图片所在色彩空间，通过计算所述像素点与所述背景模型中各背景像素点的距离，获取所述背景模型中像素值与所述像素点相近似的背景像素点；在所述相近似的背景像素点数量小于数量阈值时，获取所述像素点为运动前景像素。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述相近似的背景像素点数量达到所述数量阈值或者检测到所述像素点属于特殊区域时，获取所述像素点为静止背景像素，所述特殊区域包括高光区域和阴影区域；将所述静止背景像素作为新的背景像素点对所述背景模型中的背景像素点随机更新，获得更新的所述背景模型；按照设定概率，对所述静止背景像素的邻域像素所对应背景模型进行所述随机更新。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在所述相对所述背景模型，计算所述监控单帧图片中的运动前景像素之后，所述方法还包括：根据所述运动前景像素是否归属于鬼影区域，识别所述运动前景像素的误判，且修正误判的所述运动前景像素为静止背景像素；为修正得到的所述静止...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈志博，石楷弘，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44