一种视频图像干扰检测方法、系统、设备以及介质技术方案

本发明专利技术公开了一种视频图像干扰检测方法、系统、计算机设备以及介质，所述方法包括以下步骤：获取背景图像和当前帧图像；分别构建所述背景图像和所述当前帧图像的边缘图；对所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图取交集以得到所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图之间的相同边界图；统计所述背景图像的边缘图中的第一像素点数和所述相同边界图中的第二像素点数；根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰。本发明专利技术提出的方案可以对视频监控系统中的干扰行为检测，可以快速的甄别视频监控中的干扰行为，并及时将干扰行为报警。警。警。

【技术实现步骤摘要】
一种视频图像干扰检测方法、系统、设备以及介质


[0001]本专利技术涉及视频检测领域，具体涉及一种视频图像干扰检测方法、系统、设备以及存储介质。

技术介绍

[0002]近年来，随着对视频监控要求的不断提高，视频监控的智能化需求也越来越多，人们提出了智能视频监控的概念，智能视频监控技术逐渐发展起来。然而随着智能视频监控技术的不断发展和应用需求的不断增加，智能视频监控系统面临的挑战也在不断地增多，许多新的现实问题又相继被提出来和研究，干扰检测问题就是其中之一。
[0003]在实际应用中，由于客观环境、人为因素或者其它原因导致监控系统中出现了大量的各种各样的干扰。这些干扰使得监控系统采集的视频出现异常，甚至使整个监控系统失去作用。尤其是在大型监控系统中，摄像机的数目较多，采集的视频数据量也非常大。当一个或多个摄像机采集的视频中出现严重的干扰时，很难被工作人员及时发现。
[0004]一般来说，当监控系统中出现干扰时，监控画面会产生剧烈的变化，并且会持续一定的时间，从而影响监控系统的作用。通过大量的研究发现，干扰主要来自三个方面：一是监控系统中视频信号本身在采集、传输等过程中产生的噪声或监控系统出现故障而产生的异常干扰；二是摄像机所监控场景的客观环境如天气、光照等条件变化引起的干扰；三是不法分子为了达到一些不可告人的目的而进行的蓄意破坏或干扰，导致监控系统不能正常工作，失去监控作用。
[0005]在智能视频监控系统中，除了工作人员主动控制摄像机运动之外，一般来说摄像机的位置和方向是固定不变的，换言之每一个摄像机的监控场景是固定不变的，其采集的视频内容比较相似，当出现干扰时视频内容则产生剧烈的变化。基于这个特点，主要的干扰检测方法有帧差法和背景减法等。
[0006]其中，帧差法是当监控视频中没有干扰时，连续多帧图像的内容变化不大，它们之间的差异相对较小并且比较稳定；当干扰发生时这个差异变化较为明显。帧间差法就是利用这个原理来检测干扰是否发生的。帧间差法的原理复杂度较低，运算速度相对较快，能够快速地检测出干扰，实时性较好，但对监控视频中短暂的偶然变化比较敏感，容易出现虚警现象。
[0007]而背景减法为：每个摄像机的监控场景是固定不变的，监控视频的每一帧图像内容可以分成变化和不变两部分。通常将不变的部分称之为背景，而变化的部分则称之为前景或者目标。一般而言，前景或者目标部分在监控图像中占的比例较小，所以监控视频中的背景图像与含有前景目标的图像有较高的相似程度。当监控系统正常时，背景图像与当前帧图像差异较小，图像内容相似；当监控系统中存在干扰时，背景图像与当前帧图像有明显的差异，图像内容变化剧烈。背景减法利用一定的方法获取背景图像，通过提取合适的图像特征对比当前帧图像与背景图像之间的差异进而检测干扰是否发生。背景减法的关键是背景模型的建立和背景更新。恰当的背景模型能够在客观环境复杂的场景中获取高质量的背
景图像；更新过程能够使背景图像适应监控场景的各种客观变化和干扰，如外界光照变化、天气变化等，从而使检测的效果更为准确。背景减法的背景模型建立和背景更新一般较为复杂，计算量比较大，运算速度相对较慢。如何建立合适的背景模型，选择恰当的背景更新方法，减小计算量，提高运算速度是背景减法的难点。

技术实现思路

[0008]有鉴于此，为了克服上述问题的至少一个方面，本专利技术实施例提出一种视频图像干扰检测方法，包括以下步骤：获取背景图像和当前帧图像；分别构建所述背景图像和所述当前帧图像的边缘图；对所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图取交集以得到所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图之间的相同边界图；统计所述背景图像的边缘图中的第一像素点数和所述相同边界图中的第二像素点数；根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰。
[0009]在一些实施例中，根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰，进一步包括：响应于所述比值大于第一阈值，确定所述当前帧图像未受到干扰；响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰。
[0010]在一些实施例中，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第一阈值且大于第二阈值，确定所述帧图像受到的干扰为遮挡。
[0011]在一些实施例中，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第二阈值且大于第三阈值，确定所述帧图像受到的干扰为失焦。
[0012]在一些实施例中，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第三阈值，确定所述帧图像受到的干扰为转向。
[0013]在一些实施例中，还包括：根据不同场景设置不同的第一阈值、第二阈值、第三阈值的大小。
[0014]在一些实施例中，分别构建所述背景图像和所述当前帧图像的边缘图，进一步包括：通过边缘检测算法使用相同的算子和参数构建所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图。
[0015]基于同一专利技术构思，根据本专利技术的另一个方面，本专利技术的实施例还提供了一种视频图像干扰检测系统，包括：
获取模块，配置为获取背景图像和当前帧图像；构建模块，配置为分别构建所述背景图像和所述当前帧图像的边缘图；提取模块，配置为对所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图取交集以得到所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图之间的相同边界图；统计模块，配置为统计所述背景图像的边缘图中的第一像素点数和所述相同边界图中的第二像素点数；判断模块，配置为根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰。
[0016]在一些实施例中，判断模块还配置为：响应于所述比值大于第一阈值，确定所述当前帧图像未受到干扰；响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰。
[0017]在一些实施例中，判断模块还配置为：响应于所述比值不大于所述第一阈值且大于第二阈值，确定所述帧图像受到的干扰为遮挡。
[0018]在一些实施例中，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第二阈值且大于第三阈值，确定所述帧图像受到的干扰为失焦。
[0019]在一些实施例中，判断模块还配置为：响应于所述比值不大于所述第三阈值，确定所述帧图像受到的干扰为转向。
[0020]在一些实施例中，还包括阈值设置模块，配置为：根据不同场景设置不同的第一阈值、第二阈值、第三阈值的大小。
[0021]在一些实施例中，构建模块还配置为：通过边缘检测算法使用相同的算子和参数构建所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图。
[0022]基于同一专利技术构思，根据本专利技术的另一个方面，本专利技术的实施例还提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及存储器，所述存储器存储有可在所述处理器上运行的计算本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种视频图像干扰检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取背景图像和当前帧图像；分别构建所述背景图像和所述当前帧图像的边缘图；对所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图取交集以得到所述背景图像的边缘图和所述当前帧图像的边缘图之间的相同边界图；统计所述背景图像的边缘图中的第一像素点数和所述相同边界图中的第二像素点数；根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述第一像素点数和所述第二像素点数的比值确定所述当前帧图像是否受到干扰，进一步包括：响应于所述比值大于第一阈值，确定所述当前帧图像未受到干扰；响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第一阈值且大于第二阈值，确定所述帧图像受到的干扰为遮挡。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第二阈值且大于第三阈值，确定所述帧图像受到的干扰为失焦。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，响应于所述比值不小于所述第一阈值，确定所述当前帧图像受到干扰，进一步包括：响应于所述比值不大于所述第三阈值，确定所述帧图像受到...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永兴，吴睿振，陈静静，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：