摄像头移动检测方法和系统技术方案

本发明专利技术提供了一种摄像头移动检测方法和系统，包括：基于机器学习的方法分别提取第一图像帧和第二图像帧的所有关键点，得到第一关键点组和第二关键点组；分别提取第一关键点组和第二关键点组中每个关键点的特征向量，得到第一特征向量集合和第二特征向量集合；将第一特征向量集合中的特征向量与第二特征向量集合中的特征向量进行匹配操作，得到匹配结果；基于匹配结果确定第二图像帧相对于第一图像帧的变化幅度；基于变化幅度确定待检测摄像头是否发生移动。本发明专利技术缓解了现有技术中缺乏能够自动检测复杂场景中的摄像头是否发生了移动的方法的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
摄像头移动检测方法和系统
本专利技术涉及图像检测
，尤其是涉及一种摄像头移动检测方法和系统。
技术介绍
随着光学元器件的不断发展和摄像头的不断普及，目前摄像头已经广泛应用于各个场景中，包括很多复杂多变的场景。但是对于例如矿场、工厂、工地等复杂多变的场景，会有复杂震动和变化，这样摄像头在实际使用过程中就难免会发生移动，导致无法正确拿到待监控区域的视频信息，进而对后续的一些分析、监控产生影响。现有技术还没有能够自动检测复杂场景中的摄像头是否发生了移动的方法。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种摄像头移动检测方法和系统，以缓解了现有技术中缺乏能够自动检测复杂场景中的摄像头是否发生了移动的方法的技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种摄像头移动检测方法，包括：基于机器学习的方法分别提取第一图像帧和第二图像帧的所有关键点，得到第一关键点组和第二关键点组；所述第一图像帧和所述第二图像帧为待检测摄像头的抓拍视频中时序相邻的两个图像帧；分别提取所述第一关键点组和所述第二关键点组中每个关键点的特征向量，得本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种摄像头移动检测方法，其特征在于，包括：/n基于机器学习的方法分别提取第一图像帧和第二图像帧的所有关键点，得到第一关键点组和第二关键点组；所述第一图像帧和所述第二图像帧为待检测摄像头的抓拍视频中时序相邻的两个图像帧；/n分别提取所述第一关键点组和所述第二关键点组中每个关键点的特征向量，得到第一特征向量集合和第二特征向量集合；/n将所述第一特征向量集合中的特征向量与所述第二特征向量集合中的特征向量进行匹配操作，得到匹配结果；/n基于所述匹配结果确定所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度；/n基于所述变化幅度确定所述待检测摄像头是否发生移动。/n

【技术特征摘要】
1.一种摄像头移动检测方法，其特征在于，包括：
基于机器学习的方法分别提取第一图像帧和第二图像帧的所有关键点，得到第一关键点组和第二关键点组；所述第一图像帧和所述第二图像帧为待检测摄像头的抓拍视频中时序相邻的两个图像帧；
分别提取所述第一关键点组和所述第二关键点组中每个关键点的特征向量，得到第一特征向量集合和第二特征向量集合；
将所述第一特征向量集合中的特征向量与所述第二特征向量集合中的特征向量进行匹配操作，得到匹配结果；
基于所述匹配结果确定所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度；
基于所述变化幅度确定所述待检测摄像头是否发生移动。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述匹配结果确定所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度，包括：
基于所述匹配结果，确定所述第一特征向量集合中与所述第二特征向量集合中的特征向量相匹配的特征向量所占的目标比例；
基于所述目标比例确定所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述变化幅度确定所述待检测摄像头是否发生移动，包括：
判断所述目标比例是否小于预设比例；
如果是，则确定所述待检测摄像头发生了移动。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述匹配结果确定所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度，包括：
基于所述匹配结果，确定所述第二关键点组中与所述第一关键点组中的关键点相匹配的关键点的集合，得到匹配关键点组；
确定所述匹配关键点组中的关键点在所述第二图像帧中的位置相对于在所述第一图像帧中的位置的平均位移，将所述平均位移确定为所述第二图像帧相对于所述第一图像帧的变化幅度。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述变化幅度确定所述待检测摄像头是否发生移动，包括：
判断所述平均位移是否大于预设位移值；
如果是，则确定所述待检测摄像头发生了移动。
...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹恩华，
申请(专利权)人：三一重工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11