本申请提供一种徘徊检测方法、徘徊检测装置以及计算机可读存储介质。该徘徊检测方法包括：获取同一时刻采集的第一相机的第一检测图像，以及第二相机的第二检测图像；基于所述第一相机与所述第二相机的变换关系，将所述第二检测图像变换到所述第一检测图像的坐标系，得到所述第一检测图像与所述第二检测图像的融合图像；在所述融合图像检测行人的轨迹路径；基于所述轨迹路径，判断所述行人的往返次数是否大于预设次数；若是，则确认所述行人出现徘徊行为。通过上述方式，徘徊检测装置通过多相机拼接，实现较大范围的徘徊检测，通过多相机联动抓图，提高重点场所的人员徘徊识别率。提高重点场所的人员徘徊识别率。提高重点场所的人员徘徊识别率。
【技术实现步骤摘要】
徘徊检测方法、徘徊检测装置以及计算机可读存储介质
[0001]本申请涉及智能安防
，特别是涉及一种徘徊检测方法、徘徊检测装置以及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]随着计算机视觉技术的发展，图像处理和视频分析等相关技术应用于传统安防行业，传统的安防系统也正由数字化、网络化，而逐步走向智能化。智能安防系统中对监控视频进行目标检测、分类、识别、跟踪、特征点提取也得到越来越多的关注。徘徊检测就是判断视频中的人体目标是否出现徘徊行为的判断异常轨迹，从而尽早发现、处理可能出现的偷盗、恐怖袭击、扒窃等潜在危险。
[0003]目前的徘徊检测方法主要分为四个部分，分别为视频图片处理、行人检测、轨迹跟踪、轨迹分析。常用的徘徊检测主要使用单高清摄像机进行图片采集，再进行降噪等处理，接着将处理完成的图片送至检测器中进行识别，通过行人跟踪算法对行人特征进行匹配得到行人的轨迹信息，最后以轨迹点的折返情况对人员的徘徊情况及逆行判断。
[0004]传统的徘徊检测算法，使用单个摄像头，适用于小型场景下的徘徊检测。在实际的使用场景中，高风险人员在会现在重点场所周边踩点，徘徊幅度较大，使用单摄像头不易识别。
技术实现思路
[0005]本申请提供了一种徘徊检测方法、徘徊检测装置以及计算机可读存储介质。
[0006]本申请提供了一种徘徊检测方法，所述徘徊检测方法包括：
[0007]获取同一时刻采集的第一相机的第一检测图像，以及第二相机的第二检测图像；
[0008]基于所述第一相机与所述第二相机的变换关系，将所述第二检测图像变换到所述第一检测图像的坐标系，得到所述第一检测图像与所述第二检测图像的融合图像；
[0009]在所述融合图像检测行人的轨迹路径；
[0010]基于所述轨迹路径，判断所述行人的往返次数是否大于预设次数；
[0011]若是，则确认所述行人出现徘徊行为。
[0012]其中，所述在所述融合图像检测行人的轨迹路径，包括：
[0013]在多帧融合图像中提取所述行人的运动信息和外观特征；
[0014]将每帧融合图像的行人的运动信息和外观特征进行线性融合，得到第一次度量信息；
[0015]对所述多帧融合图像的第一次度量信息进行关联，获取第一关联结果；
[0016]获取匹配失败的运动信息的检测框和外观特征的检测框的交并比，得到第二次度量信息；
[0017]对匹配失败的第二次度量信息进行关联，获取第二关联结果；
[0018]根据所述第一关联结果和所述第二关联结果，生成所述行人的轨迹路径。
[0019]其中，所述在多帧融合图像中提取所述行人的运动信息和外观特征，包括：
[0020]在所述融合图像中，若所述行人同时出现在第一检测图像以及变换后的第二检测图像时，获取所述第一检测图像的第一图像质量，和所述第二检测图像的第二图像质量；
[0021]在所述第一图像质量高于所述第二图像质量时，从所述第一检测图像提取所述行人的运动信息和外观特征；
[0022]在所述第一图像质量低于所述第二图像质量时，从所述第二检测图像提取所述行人的运动信息和外观特征。
[0023]其中，所述徘徊检测方法，还包括：
[0024]基于所述轨迹路径，获取所述行人在每个轨迹点的运动方向；
[0025]基于所述行人在单位时间的运动方向变换次数，获取所述行人的往返次数。
[0026]其中，所述基于所述轨迹路径，获取所述行人在每个轨迹点的运动方向，包括：
[0027]将所述轨迹路径映射到所述融合图像坐标轴的第一象限；
[0028]获取每一轨迹点与坐标原点的斜率；
[0029]基于相邻轨迹点的斜率差值，确定所述每一轨迹点的运动方向。
[0030]其中，所述基于相邻轨迹点的斜率差值，确定所述每一轨迹点的运动方向，包括：
[0031]获取当前轨迹点与相邻轨迹点的斜率差值；
[0032]在所述斜率差值大于0时，将所述当前轨迹点的运动方向取值为第一预设值；
[0033]在所述斜率差值小于0时，将所述当前轨迹点的运动方向取值为第二预设值；
[0034]所述基于所述行人在单位时间的运动方向变换次数，获取所述行人的往返次数，包括：
[0035]获取所述行人的轨迹路径的所有轨迹点的运动方向取值；
[0036]确定运动方向取值组合在所述所有轨迹点中的出现次数，作为所述行人的往返次数；
[0037]其中，所述运动方向取值组合为相邻运动方向取值为第一预设值和第二预设值。
[0038]其中，所述在所述融合图像检测行人的轨迹路径之后，所述徘徊检测方法还包括：
[0039]基于所述轨迹路径，判断所述行人的往返次数是否大于预设次数的一半；
[0040]若是，则确认所述行人出现疑似徘徊行为；
[0041]控制所述第一相机，和/或第二相机按照快速抓拍速度采集图像，其中，所述快速抓拍速度高于正常抓拍速度。
[0042]其中，所述控制所述第一相机，和/或第二相机按照快速抓拍速度采集图像，包括：
[0043]在所述疑似徘徊行为出现在所述第一检测图像内时，控制所述第一相机按照快速抓拍速度采集图像，所述第二相机按照正常抓拍速度采集图像；
[0044]在所述疑似徘徊行为出现在所述第二检测图像内时，控制所述第一相机按照正常抓拍速度采集图像，所述第二相机按照快速抓拍速度采集图像；
[0045]在所述疑似徘徊行为出现在所述融合图像中第一检测图像和变换后的第二检测图像的交界区域时，控制所述第一相机按照快速抓拍速度采集图像，所述第二相机按照快速抓拍速度采集图像。
[0046]其中，所述控制所述第一相机按照快速抓拍速度采集图像，所述第二相机按照正常抓拍速度采集图像之后，所述徘徊检测方法还包括：
[0047]将所述第二相机的边界根据所述变换关系变换到所述第一相机的单向绊线入侵规则线；
[0048]在出现疑似徘徊行为的行人运动至所述单向绊线入侵规则线时，控制所述第二相机按照快速抓拍速度采集图像。
[0049]本申请还提供了一种徘徊检测装置，所述徘徊检测装置包括处理器和存储器，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器用于执行所述程序数据以实现如上述的徘徊检测方法。
[0050]本申请还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储程序数据，所述程序数据在被处理器执行时，用以实现上述的徘徊检测方法。
[0051]本申请的有益效果是：徘徊检测装置获取同一时刻采集的第一相机的第一检测图像，以及第二相机的第二检测图像；基于所述第一相机与所述第二相机的变换关系，将所述第二检测图像变换到所述第一检测图像的坐标系，得到所述第一检测图像与所述第二检测图像的融合图像；在所述融合图像检测行人的轨迹路径；基于所述轨迹路径，判断所述行人的往返次数是否大于预设次数；若是，则确认所述行人出现徘徊行为。通过上本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种徘徊检测方法，其特征在于，所述徘徊检测方法包括：获取同一时刻采集的第一相机的第一检测图像，以及第二相机的第二检测图像；基于所述第一相机与所述第二相机的变换关系，将所述第二检测图像变换到所述第一检测图像的坐标系，得到所述第一检测图像与所述第二检测图像的融合图像；在所述融合图像检测行人的轨迹路径；基于所述轨迹路径，判断所述行人的往返次数是否大于预设次数；若是，则确认所述行人出现徘徊行为。2.根据权利要求1所述的徘徊检测方法，其特征在于，所述在所述融合图像检测行人的轨迹路径，包括：在多帧融合图像中提取所述行人的运动信息和外观特征；将每帧融合图像的行人的运动信息和外观特征进行线性融合，得到第一次度量信息；对所述多帧融合图像的第一次度量信息进行关联，获取第一关联结果；获取匹配失败的运动信息的检测框和外观特征的检测框的交并比，得到第二次度量信息；对匹配失败的第二次度量信息进行关联，获取第二关联结果；根据所述第一关联结果和所述第二关联结果，生成所述行人的轨迹路径。3.根据权利要求2所述的徘徊检测方法，其特征在于，所述在多帧融合图像中提取所述行人的运动信息和外观特征，包括：在所述融合图像中，若所述行人同时出现在第一检测图像以及变换后的第二检测图像时，获取所述第一检测图像的第一图像质量，和所述第二检测图像的第二图像质量；在所述第一图像质量高于所述第二图像质量时，从所述第一检测图像提取所述行人的运动信息和外观特征；在所述第一图像质量低于所述第二图像质量时，从所述第二检测图像提取所述行人的运动信息和外观特征。4.根据权利要求1所述的徘徊检测方法，其特征在于，所述徘徊检测方法，还包括：基于所述轨迹路径，获取所述行人在每个轨迹点的运动方向；基于所述行人在单位时间的运动方向变换次数，获取所述行人的往返次数。5.根据权利要求4所述的徘徊检测方法，其特征在于，所述基于所述轨迹路径，获取所述行人在每个轨迹点的运动方向，包括：将所述轨迹路径映射到所述融合图像坐标轴的第一象限；获取每一轨迹点与坐标原点的斜率；基于相邻轨迹点的斜率差值，确定所述每一轨迹点的运动方向。6.根据权利要求5所述的徘徊检测方法，其特征在于，所述基于相邻轨迹点的斜率差值，确定所述每一轨迹点的运动方向，包括：获取当前轨迹点与相邻轨迹点的斜率差值；在所述斜率差值大于0时，将所述当前轨迹点的运动方...
【专利技术属性】
技术研发人员：王桂玲，章恩雪，王浩，王芷薇，张珍，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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