基于图像处理的门开关状态识别方法技术

本发明专利技术公开了基于图像处理的门开关状态识别方法，首先判断一定帧数范围内门状态是否发生变化，如果发生变化则采用多帧法进行监测，否则采用单帧法进行监测。采用多帧法进行监测时，门开关状态检测是通过视频流中门区域的有关像素信息，通过比对当前图像和基准图像之间的差异，通过比对当前图像与前后帧图像之间的运动变化，得出门在当前的状态。基于单帧的对比识别，是通过利用先验知识对门的状态进行识别。本发明专利技术准确性、抗干扰性提升，采取多个算法、多种维度、强约束条件限定了结果的精准。

【技术实现步骤摘要】
基于图像处理的门开关状态识别方法
本申请属于智慧安防领域，涉及一种基于图像处理对门的开关状态进行准确识别的方法。
技术介绍
我国智能化发展较快，人们对于智慧安防的需求快速增加。门作为各类场景下必不可少的组成部分，其正确的开关状态识别直接关系到紧随而来的人脸识别等安防内容，作为智能安防的第一道工序，越来越受到大家关注。而在目前大多数的状态检测当中，往往会采用以识别标志物的方式来输出状态结果，在此流程作用下，算法运行的好坏将极大依赖于对标志物的人工维护上，特别是当系统的检测数量较多，且标志物容易遭到自然因素的影响的环境下，极大的提高了人工成本，也背离了系统的自动识别目的。此外由于监测时的光线/遮挡等因素的影响，仅用标志物来进行判断来无法应对时间改变所带来的变化。为此，我们研究了一种基于机器学习，利用监控视频中所包含的多重视觉信息对门进行开关状态识别的技术方案，可应对绝大多数尤其是复杂户外条件下的门开关状态监测。
技术实现思路
本专利技术针对门的开关状态识别问题，提出了一种更为鲁棒的识别算法，相较于市面的其他方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于图像处理的门开关状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：首先判断一定帧数范围内门状态是否发生变化，如果发生变化则采用多帧法进行监测，否则采用单帧法进行监测；/n其中多帧法进行监测的具体实现方式如下，/nS1.1，选择多个特征点检测的目标区域ROI；/nS1.2，获取基准图像、对比图像，并对对比图像进行相关预处理操作，所述基准图像是从数据库中选择与当前光线环境因素相一致的关门图像；对比图像是实时从视频流中提取的图像；/nS1.3，根据目标区域的选定更新相关的阈值参数，包括如下子步骤：/nS1.3.1，初始化对比图像，即从视频流中读取的图像数据并更新；/nS1.3.2，初始化最大偏移距...

【技术特征摘要】
1.一种基于图像处理的门开关状态识别方法，其特征在于，包括如下步骤：首先判断一定帧数范围内门状态是否发生变化，如果发生变化则采用多帧法进行监测，否则采用单帧法进行监测；
其中多帧法进行监测的具体实现方式如下，
S1.1，选择多个特征点检测的目标区域ROI；
S1.2，获取基准图像、对比图像，并对对比图像进行相关预处理操作，所述基准图像是从数据库中选择与当前光线环境因素相一致的关门图像；对比图像是实时从视频流中提取的图像；
S1.3，根据目标区域的选定更新相关的阈值参数，包括如下子步骤：
S1.3.1，初始化对比图像，即从视频流中读取的图像数据并更新；
S1.3.2，初始化最大偏移距离为特定值；
S1.3.3，初始化结构匹配阈值为特定值；
S1.3.4，初始化关门状态参数为0；
S1.4，门状态初判断，包括以下子步骤：
S1.4.1，对基准图像和对比图像求得各个ROI区域的ssim结构相似度；
S1.4.2，将各ROI区域相似度分别与结构匹配阈值进行比对，如果大于阈值，即判断此时从视频流抽取出的这个ROI区域与基准图像的对应的ROI区域状态一致；
S1.4.3，对所有ROI区域的判断结果进行逻辑与操作，即只有基准图像和对比图像的每块区域都相似，才能判断两张图像相似结果为TRUE；
S1.4.4，返回判断结果；
S1.5，基于上述的初判断状态，对视频流采取特征点跟踪操作，从而进行门状态的最终判定；
其中单帧法进行监测的具体实现方式如下，
S2.1，选择监测的判断区域及基准区域；
S2.2，对视频流中读取到的图像进行灰度及高斯模糊处理；
S2.3，分别计算基准区域和判断区域的灰度均值；
S2.4，分别对判断区域进行泛洪填充操作；
S2.5，如果判断区域泛洪填充操作返回像素点数量大于像素差阈值且基准区域与判断区域灰度均值之差均小于灰度差阈值，则判断关门；否则判断开门。


2.如权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾卓圳，王晨阳，
申请(专利权)人：武汉大学，
类型：发明
国别省市：湖北;42