基于JPEG图像的目标异常检测装置制造方法及图纸

本实用新型专利技术涉及一种基于ＪＰＥＧ图像的目标异常检测装置，包括ＪＰＥＧ图像输入单元及通过通信接口与其相连的ＪＰＥＧ图像异常检测单元，其特征在于：所述ＪＰＥＧ图像异常检测单元包括有第一存储模块、一Ｈｕｆｆｍａｎ解码模块、第二存储模块、第一统计模块、第二统计模块和一比较器，当通信接口传送过来ＪＰＥＧ图像时，ＪＰＥＧ图像异常检测单元对ＪＰＥＧ图像进行Ｈｕｆｆｍａｎ解码，得到直流离散余弦系数ＤＣ↓［Ｙ］、ＤＣ↓［Ｕ］和ＤＣ↓［Ｖ］，通过比较直流离散余弦系数从而判断出监控现场是否出现目标异常，输出相应的开关量。与现有技术相比，本实用新型专利技术直接对ＪＰＥＧ图像数据进行处理，省去将ＪＰＥＧ图像解码成ＹＵＶ数据的过程，从而大大地提高异常目标检测速度。（*该技术在2018年保护过期，可自由使用*）

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及一种基于JPEG图像的目标异常检测装置。
技术介绍
随着人们生活要质量的提高，监控系统发展迅速。利用图像检测技术实现监控是一 种常用方法。目前，常用的图像目标异常检测方法是帧差法，例如申请号为 200510001843.4的中国专利公开了一种远程监控的方法与系统，其判断监控现场是否出 现异常目标的方法为以YUV格式采集图像数据，去掉图像中的UV分量，利用边缘 提取算法，提取出灰度图像边缘。比较本次灰度图像边缘与上次灰度图像边缘，判断位 置之差在设定范围之外的边缘点的个数是否大于某个阈值，如果是，则认为出现了异常 目标。还例如《高技术通讯》中一篇名为《数字化家庭图像监控系统》的文献介绍了作 者设计实现了经济实用的数字化家庭图像监控系统，该系统以Windows Java2为开发平 台，以廉价的USB摄像头为图像釆集设备。针对USB摄像头采集图像效果差，提出了 一种联合利用YUV颜色空间图像像素亮度和色彩分量检测运动对象方法，并能在异常 发生时快速报警。上述帧差法实现图像目标异常检测方法容易受到图像噪声的影响，结果容易失真， 同时处理的数据量很大，以每帧320X240像素的非彩图像为例，每进行一次比较要读 取320X240X2 = 153600个灰度数值，做320X240 = 76800次绝对值减法、比较转移等。 尤其是当提高图像的分辨率时，算法用时将以平方速率增长。另外还有一种块平均值比较法用于异常目标检测。这种方法在帧差法基础上改进而 来，它将图像分为M个NXN的子块，并对子块求平均值。比较时，先比较前后两帧 对应子块的变化情况，如果大于某一阈值Tl，则认为该子块发生了变化。然后计算发 生变化的子块数目，如果子块数目大于阈值T2，则认为发生了确定的异常变化。《海 军工程大学学报》中公布的一篇《视频监控系统中的动目标检测新方法》文献就提出了 一种新的同时考虑运动像素的时间和空间相关性的算法。算法中利用运动目标的空间相 关性，将帧间差分图像分块，用图像块代替像素来进行动目标检测，实验证明该算法具 有一定的抗噪性能。但是块平均值比较法以子块的平均值做阈值比较，相当于对图像作了一次均值滤 波，可以有效地抑制高斯噪声，并且阈值的选取更容易，运算量更小，在采集分辨率为 320X240的情况下，每块平均后其处理的数据量为40X30，小于帧差法，因此算法实现较简单。虽然块平均值比较法的运算量得到大幅度减少，但当输入的图像格式为JPEG 图像时，如果采用这种方法，必须将JPEG图像解码成点阵格式，而将JPEG图像解码 成点阵格式这个步骤运算量就很大。另外，上述现有图像监控系统中，均采用基于YUV格式的图像数据进行处理并识 别判断，然后再压縮成JPEG图像进行传输。采用这种方法有两个主要问题第一，未 经压缩的YUV格式的图像数据量大，因此处理时运算量也大，从图像数据输入到结果 判断结束耗时长，所需要的系统资源较多，无法适合嵌入式系统中实时性要求；第二， 通过具有JPEG压縮功能的摄像头或其它接口(如USB、网络)输入的JPEG图像数据， 如果还要采用己有方法，必须先解码并获得YUV格式的图像数据，这样实现的代价大。
技术实现思路
本技术所要解决的技术问题是提供一种计算效率高、直接对JPEG图像数据进 行分析与特征提取，从而检测出目标异常的基于JPEG图像的目标异常检测装置。本技术解决上述技术问题所采用的技术方案为该基于JPEG图像的目标异常 检测装置，包括JPEG图像输入单元，JPEG图像异常检测单元，所述JPEG图像输入单 元通过通信接口与所述JPEG图像异常检测单元相连，其特征在于所述JPEG图像异 常检测单元包括有第一存储模块,用于存储预设的JPEG图像亮度误差阈值、第一最大误差个数、JPEG 图像色度误差阈值、第二最大误差个数；一 Huffman解码模块，对接收的JPEG图像进行解码，并得到JPEG图像的亮度Y 分量的直流离散余弦系数组成的数组、色差U分量的直流离散余弦系数组成的数组以及 色差V分量的直流离散余弦系数组成的数组；第二存储模i央，用来存储JPEG图像的亮度Y分量的直流离散余弦系数组成的数组、 色差U分量的直流离散余弦系数组成的数组以及色差V分量的直流离散余弦系数组成 的数组；第一统计模块，用来统计对接收的JPEG图像中前后连续的两帧JPEG图像的亮度 Y分量的直流离散余弦系数偏离JPEG图像亮度误差阈值之外的总个数；第二统计模块，用来统计对接收的JPEG图像中前后连续的两帧JPEG图像的色差 U、 V分量的直流离散余弦系数偏离JPEG图像色度误差阈值之外的总个数；一比较器，比较第一统计模块输出值与预设的第一最大误差个数，如果第一统计模 块输出值大于等于第一最大误差个数，则输出目标异常的开关量；如果第一统计模块输 出值小于第一最大误差个数，则比较第二统计模块输出值与预设的第二最大误差个数， 如果第二统计模块输出值大于等于第二最大误差个数，则输出目标异常的开关量，否则 就输出目标正常的开关量。4与现有技术相比，本技术的优点在于第一，对于JPEG图像输入的监控系统，如果采用现有技术中的方法及装置，就必 须先将JPEG图像数据解码成图像YUV数据，然后进行前后两帧图像的比较以检测异 常目标。本技术直接对JPEG图像数据进行处理，省去将JPEG图像解码成YUV数 据的过程，直接对前后两帧图像进行比较以检测目标异常。虽然本技术也需要从 JPEG中提取亮度、色差的直流离散余弦系数分量，但与将JPEG图像解码成YUV数据 相比，这个步骤只是解码过程中的一部分运算，省去了反量化、重排序与反向离散余弦 (IDCT)等运算工作，从而大大地提高异常目标检测速度；第二，由于本技术不是对YUV图像数据进行处理，而是通过时间上前后连续 的两帧JPEG的亮度Y分量与色差U、 V分量的比较来决定是否存在目标异常现象，每 个基本像素块(8*8)才有1个字节的亮度Y分量与一个字节的色差分量，而在RGB格式 时每一个像素就有3个字节，YUV格式(以YUV422为例)时每一个像素有一个字节的 Y分量、每2*2个像素还有1个字节的U分量与1个字节的V分量，因此本技术 与采用YUV图像数据处理方法的装置相比，数据量存储空间、存取次数和运算量均较 少，从而使所必需系统资源大大减少；第三，已有装置一般采用先输入YUV数据存储在缓冲区内，再对YUV数据进行 处理，判断是否有目标异常，然后再压縮成JPEG图像。本技术对JPEG图像数据 直接处理，监控系统可以把图像压縮与图像检测分成两部分，图像压縮采用专用芯片， 压縮后将数据存储在缓冲区内，再进行图像检测，从而使得系统中数据传输流量与缓冲 容量减少，系统所需硬件资源相应也少。减少量与JPEG压縮率T1(T^1)有关，如果一幅 JPEG图像的数据量为N，则压縮前数据为N/ri，减少量为NX(l")/T!。附图说明图1为本技术实施例中基于JPEG图像的目标异常检测装置的框图2为实施例中基于JPEG图像的目标异常检测方法的流程图； 图3实施例从JPEG图像中提取亮度Y分量、色差U、 V分量的直流离散余弦系数 组成的数组的流程图。具体实施方式以下本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于ＪＰＥＧ图像的目标异常检测装置，包括ＪＰＥＧ图像输入单元，ＪＰＥＧ图像异常检测单元，所述ＪＰＥＧ图像输入单元通过通信接口与所述ＪＰＥＧ图像异常检测单元相连，其特征在于：所述ＪＰＥＧ图像异常检测单元包括有：　第一存储模块，用于存储预设的ＪＰＥＧ图像亮度误差阈值（Ｔｙ）、第一最大误差个数（Ｔ１）、ＪＰＥＧ图像色度误差阈值（Ｔｕｖ）、第二最大误差个数（Ｔ２）；　一Ｈｕｆｆｍａｎ解码模块，对接收的ＪＰＥＧ图像进行解码，并得到ＪＰＥＧ图像的亮度Ｙ分量的直流离散余弦系数组成的数组、色差Ｕ分量的直流离散余弦系数组成的数组以及色差Ｖ分量的直流离散余弦系数组成的数组；　第二存储模块，用来存储ＪＰＥＧ图像的亮度Ｙ分量的直流离散余弦系数组成的数组、色差Ｕ分量的直流离散余弦系数组成的数组以及色差Ｖ分量的直流离散余弦系数组成的数组；　第一统计模块，用来统计对接收的ＪＰＥＧ图像中前后连续的两帧ＪＰＥＧ图像的亮度Ｙ分量的直流离散余弦系数偏离ＪＰＥＧ图像亮度误差阈值之外的总个数；　第二统计模块，用来统计对接收的ＪＰＥＧ图像中前后连续的两帧ＪＰＥＧ图像的色差Ｕ、Ｖ分量的直流离散余弦系数偏离ＪＰＥＧ图像色度误差阈值之外的总个数；　一比较器，所述第一存储模块的输出端与该比较器的第一输入端相连，所述第一统计模块与该比较器的第二输入端相连，所述第二统计模块与该比较器的第三输入端相连。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘高平，
申请(专利权)人：浙江万里学院，
类型：实用新型
国别省市：97[中国|宁波]