一种基于视频流图像的自动告警方法及系统技术方案

一种基于视频流图像的自动告警方法及系统，所述方法包括以下步骤：步骤1：对采集到的视频流图像帧预处理，提高图像的质量和信噪比；步骤2：运动目标检测，包括：背景获取、建立背景模型、运动物体检测、背景更新四个子步骤；步骤3：判断报警，即将前一步骤输出的结果与设定的阈值相比较，如果大于阈值，则判定为异常，启动报警。本公开的方法既克服了对光照变化敏感的不足，也可以获得关于运动物体更全面的信息，获得了一种更为稳定、有效的基于视频流图像的自动告警方法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于视频流图像的自动告警方法及系统
本公开涉及图像处理领域，具体涉及一种基于视频流图像的自动告警方法及系统。
技术介绍
当今社会中，无论生活场所、还是工作场所，出于安防考虑，往往安装多个摄像头，重要或大型场所有时包含成百上千摄像头。如此众多的摄像头采集的大量实时视频图像，如何有效监控和利用，即对视频图像进行智能化处理，及时反映可疑情况，例如采用视频图像智能识别技术对监控摄像机画面内容进行目标识别与行为检测，自动发现可疑人员及其异常行为、烟雾、火焰等危险事件并自动生成告警，这是一项非常重要的技术问题。现有技术中，基于视频流图像的自动告警主要包括以下部分：(1)视频图像采集；(2)图像预处理；(3)运动检测；(4)报警判断。其中解决上述技术问题的核心点在于运动检测算法，已有的算法主要包括帧差法、背景差分法和光流法。帧差法是检测相邻图像之间变化的最简单方法，它直接比较了视频序列中连续的两帧或三帧图像中对应像素点在灰度值上的差异，通过设定阈值来提取视频帧中的运动区域。此方法优点是算法实现简单，复杂度低，可实现实时监控；缺点是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于视频流图像的自动告警方法，包括以下步骤：/n步骤1：对采集到的视频流图像帧预处理，提高图像的质量和信噪比；/n步骤2：运动目标检测，包括：/n步骤2.1：背景获取，即首先收集某一时间段里的视频序列图像，用于背景的提取；将视频序列中相邻的两帧图像，经过RGB图像转换为灰度图像，再将这两帧图像的灰度值进行差分处理，检测出背景像素点；确定每一个背景像素点的灰度值；/n步骤2.2：建立背景模型，即对每一个背景像素点利用高斯模型建模；/n步骤2.3：运动物体检测，即将待测帧中的每一个像素点与各自的高斯模型拟合，并据此判断出是背景像素点，还是场景中的目标；/n步骤2.4：背景更新，即实时地对背...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频流图像的自动告警方法，包括以下步骤：
步骤1：对采集到的视频流图像帧预处理，提高图像的质量和信噪比；
步骤2：运动目标检测，包括：
步骤2.1：背景获取，即首先收集某一时间段里的视频序列图像，用于背景的提取；将视频序列中相邻的两帧图像，经过RGB图像转换为灰度图像，再将这两帧图像的灰度值进行差分处理，检测出背景像素点；确定每一个背景像素点的灰度值；
步骤2.2：建立背景模型，即对每一个背景像素点利用高斯模型建模；
步骤2.3：运动物体检测，即将待测帧中的每一个像素点与各自的高斯模型拟合，并据此判断出是背景像素点，还是场景中的目标；
步骤2.4：背景更新，即实时地对背景模型进行更新，以备下一次提取运动目标，使整个检测过程持续进行；
步骤3：判断报警，即将前一步骤输出的结果与设定的阈值相比较，如果大于阈值，则判定为异常，启动报警。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中所述图像帧预处理采用以下预处理方法中的任一种：
方法一：空间域方法，主要采用各种图像模板对图像进行卷积处理，以达到压抑或消除噪声的目的；
方法二：频率域方法，主要通过对图像进行变换以后，选用适当的频率带通滤波器进行滤波处理，经反变换后获得去噪声图像。


3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤2和步骤3之间还包括以下步骤：
差分图像处理，消除噪声、断点和孤立点，提高图像质量。


4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，其中所述差分图像处理使用基于中值滤波和基于数学形态学的方法。


5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，步骤3中使用自适应的阈值设定函数来设定阈值。


6.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤2.1中，采用如下方法确定每一个背景像素点的灰度值：先将处理过的每一个像素点的灰度值对应相加，然后分别对每一个像素点的灰度累加值，除以检测过程中属于背景的次数，每一个背景像素点的灰度值就是对应的计算结果。


7.一种基于视频流图像的动态检测单元，其包括：背景获取模块...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙禄明，
申请(专利权)人：全景智联武汉科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北;42