雾天行人快速运动行为的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种雾天行人快速运动行为的检测方法及装置。在上述方法中，对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像，分别执行去雾处理，获取与该帧原始图像对应的去雾后图像；对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口；对于所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果；根据获取到的各个所述行人检测结果获取行人在所述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征判断所述行人是否存在快速运动行为。通过该技术方案，有效提高了雾天行人检测精度以使得行人奔跑检测更加可靠。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理
，特别涉及一种雾天行人快速运动行为的检测方法及装置。
技术介绍
事件检测是指计算机主动对视频信息进行智能分析，对危险、异常等行为能进行智能报警，在智能视频分析中起着举足轻重的作用，有着重要的应用价值和广阔的应用前景。异常奔跑的含义是检测是否有人员快速运动，及时发现偷盗或抢劫行为。典型应用如车站、公共场所等。然而在雾天情况下，由于场景的能见度降低，图像中行人的对比度和边缘等特征被衰减，影响了检测系统性能，甚至会导致奔跑检测算法失效或出现误报，因此需要在视频图像中消除雾霾对场景图像的影响。
技术实现思路
本专利技术提出了一种雾天行人快速运动行为的检测方法及装置，以至少解决相关技术中雾天情况下，检测系统性能受到影响，导致奔跑检测算法失效或出现误报的问题。为了达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的根据本专利技术的一个方面，提供了一种雾天行人快速运动行为的检测方法。根据本专利技术的雾天行人快速运动行为的检测方法包括对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像，分别执行去雾处理，获取与该帧原始图像对应的去雾后图像；对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口 ；对于所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果；根据获取到的各个所述行人检测结果获取行人在所述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征判断所述行人是否存在快速运动行为。根据本专利技术的另一方面，提供了 一种雾天行人快速运动行为的检测装置。根据本专利技术的雾天行人快速运动行为的检测装置包括去雾模块，用于对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像，分别执行去雾处理，获取与该帧原始图像对应的去雾后图像；检测模块，用于对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口 ；综合模块，对于所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果；确定模块，根据获取到的各个所述行人检测结果获取行人在所述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征确定所述行人是否存在快速运动行为。通过本专利技术，对预定时间内的视频序列中每帧原始图像进行去雾之后,对该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别进行行人检测，将两者的结果综合得到最终行人检测结果，再在这个行人检测结果基础上根据运动特征确定所述行人是否存在快速运动行为。解决了相关技术中雾天情况下，奔跑检测算法失效或出现误报的问题，有效提高了雾天行人检测精度以使得行人奔跑检测更加可靠。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为根据本专利技术实施例的雾天行人快速运动行为的检测方法的流程图；图2为大气散射模型示意图；图3为根据本专利技术实施例的去雾处理的流程图；图4为根据本专利技术实施例的行人检测处理的流程图；图5为根据本专利技术实施例的检测行人快速运动行为的流程图；图6为根据本专利技术优选实施例的雾天行人快速运动行为的检测方法的流程图；图7为根据本专利技术实施例的雾天行人快速运动行为的检测装置的结构框图；以及图8为根据本专利技术优选实施例的雾天行人快速运动行为的检测装置的结构框图。具体实施例方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。图1为根据本专利技术实施例的雾天行人快速运动行为的检测方法的流程图。如图1所示，该雾天行人快速运动行为的检测方法包括以下步骤步骤SlOl :对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像,分别执行去雾处理,获取与该帧原始图像对应的去雾后图像；步骤S103 :对该帧原始图像和上述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口；步骤S105 :对于该帧原始图像和上述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果；步骤S107 :根据获取到的各个行人检测结果获取行人在上述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征判断上述行人是否存在快速运动行为。相关技术中，雾天情况下检测系统性能受到影响，会导致奔跑检测算法失效或出现误报，而在图1所示的方法中，对预定时间内的视频序列中每帧原始图像进行去雾之后，对该帧原始图像和上述对应的去雾后图像分别进行行人检测，将两者的结果综合得到最终行人检测结果，再在这个行人检测结果基础上根据运动特征确定上述行人是否存在快速运动行为，解决了相关技术中雾天情况下，奔跑检测算法失效或出现误报的问题，有效提高了雾天行人检测精度以使得行人奔跑检测更加可靠。在优选实施过程中，可以基于如下方式对上述每帧原始图像执行去雾处理暗通道。以下结合图2对原始图像(此处以彩色图像为例)的去雾处理进行描述。由图2可知,简化的雾天成像模型为I (x, y) =J(x, y) t (x, y) +A(1-t (x, y));其中，I (x, y)为彩色图像表达式，J(x，y)为去雾后图像的表达式，A(l-t(x，y))为大气光表达式，t(x，y)为透射率。去雾的目标就是从I中复原J，A，t。以下结合图3对采用暗通道对原始图像执行去雾处理的过程进行描述。图3为根据本专利技术实施例的去雾处理的流程图。如图3所示，该去雾处理主要包括以下步骤步骤S301 :对I (X，y)进行最小滤波得到暗原色图像。对输入彩色监控图像I (X，y)的RGB (红绿蓝)三个颜色通道进行最小值滤波，模版尺寸为NXN(Ne {3，5，7..})，接着，在三个颜色通道中使用最小操作运算，则I (x，y)的暗原色严ak(x，y)通过下式得到本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种雾天行人快速运动行为的检测方法，其特征在于，包括：对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像，分别执行去雾处理，获取与该帧原始图像对应的去雾后图像；对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口；对于所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果；根据获取到的各个所述行人检测结果获取行人在所述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征判断所述行人是否存在快速运动行为。

【技术特征摘要】
1.一种雾天行人快速运动行为的检测方法，其特征在于，包括 对于预定时间内的视频序列中每帧原始图像，分别执行去雾处理，获取与该帧原始图像对应的去雾后图像； 对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗Π ； 对于所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像，将含有行人的窗口进行综合得到行人检测结果； 根据获取到的各个所述行人检测结果获取行人在所述视频序列中的运动特征，并根据该运动特征判断所述行人是否存在快速运动行为。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于如下方式对所述每帧原始图像执行去雾处理暗通道。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像分别执行行人检测，获取含有行人的窗口包括 计算所述该帧原始图像和所述对应的去雾后图像中全部预定大小的窗口的梯度方向直方图HOG; 采用离线训练好的向量响应机SVM分类器判断所述预定大小的窗口中各个窗口的HOG特征的类别； 根据判断结果获取所述含有行人的窗口。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述含有行人的窗口进行综合包括 将所述含有行人的窗口包含在同一图像中，其中，所述含有行人的窗口中位置相同的窗口仅包含一次。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下方式计算获取所述运动特征6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据该运动特征确定所述行人是否存在快速运动行为包...

【专利技术属性】
技术研发人员：王海峰，王晓萌，何小波，董博，杨宇，张凯歌，
申请(专利权)人：信帧电子技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：