遗留物与遗失物的检测方法、装置、终端设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种遗留物与遗失物的检测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测图像序列；根据所述待检测图像序列确定运动目标区域；统计所述运动目标区域的持续时间，若持续时间达到预设的第一阈值，则判定所述运动目标区域为遗留物或遗失物；获取所述运动目标区域的外接区域；对所述运动目标区域进行颜色直方图计算，得到第一颜色直方图；对所述外接区域进行颜色直方图计算，得到第二颜色直方图；计算所述第一颜色直方图和所述第二颜色直方图的相似度；判断所述相似度是否小于预设的第二阈值，若是，则所述运动目标区域为遗留物；若否，则所述运动目标区域为遗失物。本发明专利技术能够有效减少计算量，保证检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
遗留物与遗失物的检测方法、装置、终端设备及存储介质
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种遗留物与遗失物的检测方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
遗留物是指占有人有意识地放置于某地的财物，并且记得财物的放置时间和地点；遗失物是指占有人因疏忽而丢失于公园、广场或马路上等公共活动空间、已完全丧失实际控制力的财物。对遗留物和遗失物进行实时检测常用于辅助监控人员监察场景中是否有可疑物体遗留，以及场景中的重要物体是否被挪动或移走，能够及时监测并触发报警以防止意外发生。现有技术对遗留物进行检测的方法通常有两种，第一种方法是将待检测图像和背景模型进行逐像素的比较，生成比较结果二值图；对二值图进行形态学处理，得到被盗遗留物的候选区域；将候选区域送入基于卷积神经网络的图片分类网络中，进行精确分类判断是否属于被盗遗留物。第二种方法是采用帧差法判断像素的运动特性，找到由动变静的目标物体，即疑似遗留物；然后采用HOG特征结合SVM进行分类，区分人和物品，并将人滤除；再采用证据累加方式，判断目标物体停留时长是否超过预设时长；最后将目标物体附近的人与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种遗留物与遗失物的检测方法，其特征在于，包括：/n获取待检测图像序列；/n根据所述待检测图像序列确定运动目标区域；/n统计所述运动目标区域的持续时间，若持续时间达到预设的第一阈值，则判定所述运动目标区域为遗留物或遗失物；/n获取所述运动目标区域的外接区域；/n对所述运动目标区域进行颜色直方图计算，得到第一颜色直方图；对所述外接区域进行颜色直方图计算，得到第二颜色直方图；/n计算所述第一颜色直方图和所述第二颜色直方图的相似度；/n判断所述相似度是否小于预设的第二阈值，若是，则所述运动目标区域为遗留物；若否，则所述运动目标区域为遗失物。/n

【技术特征摘要】
1.一种遗留物与遗失物的检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像序列；
根据所述待检测图像序列确定运动目标区域；
统计所述运动目标区域的持续时间，若持续时间达到预设的第一阈值，则判定所述运动目标区域为遗留物或遗失物；
获取所述运动目标区域的外接区域；
对所述运动目标区域进行颜色直方图计算，得到第一颜色直方图；对所述外接区域进行颜色直方图计算，得到第二颜色直方图；
计算所述第一颜色直方图和所述第二颜色直方图的相似度；
判断所述相似度是否小于预设的第二阈值，若是，则所述运动目标区域为遗留物；若否，则所述运动目标区域为遗失物。


2.如权利要求1所述的一种遗留物与遗失物的检测与判断方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像序列确定运动目标区域，具体包括：
通过预设的背景模型提取所述待检测图像序列中的初始运动前景；
对所述初始运动前景进行形态学操作，得到运动前景；
根据所述运动前景中的前景轮廓，确定运动目标区域。


3.如权利要求2所述的一种遗留物与遗失物的检测方法，其特征在于，所述根据所述运动前景中的前景轮廓，确定运动目标区域，具体包括：
对所述运动前景进行连通区域分析，得到所述运动前景中的前景轮廓；
将所述前景轮廓进行轮廓拟合，得到运动目标区域。


4.如权利要求1所述的一种遗留物与遗失物的检测方法，其特征在于，所述根据所述待检测图像序列确定运动目标区域之后，还包括：
采用预设的分类器筛除所述运动目标区域中静止的人体目标。


5.如权利要求4所述的一种遗留物与遗失物的检测方法，其特征在于，所述采用预设的分类器筛除所述运动目标区域中静止的人体目标，具体包括：
在预设的分类器中输入所述运动目标区域；
设置所述预设的分类器的筛除参数为静止的人体目标；
由所述预设的分类器筛除所述运动目标区域中静止的人体目标。

【专利技术属性】
技术研发人员：王韶杰，
申请(专利权)人：普联国际有限公司，
类型：发明
国别省市：中国香港;81