视频图像异常状态检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供了一种视频图像异常状态检测方法及装置，该方法包括：根据输入视频图像的YUV图像信息，获得运动帧差信息图像和边缘信息图像；根据输入视频图像的YUV图像信息、运动帧差信息和边缘信息，获得去除边缘和运动影响的YUV检测视频图像；将YUV检测视频图像分别转换到RGB空间和HSV空间，并计算YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息；对YUV检测视频图像进行直方图统计，获得直方图统计信息；根据YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息，以及直方图统计信息，检测视频图像是否偏色、过亮或过暗；根据直方图统计信息、运动帧差信息图像和边缘信息图像，检测视频图像是否丢失或冻结。该方法识别速度快，准确率高，可实现对视频图像异常状态的自动检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉图像处理技术，属于人工智能
和智能视频监控应用领域，特别涉及一种视频图像异常状态检测方法及装置。
技术介绍
随着社会经济的快速发展，安防监控市场急剧扩张，视频监控的摄像机、DVR数目呈几何级增长，也是现在异常事件调查的重要依据。但是，专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，由于人力资源问题，面对海量的视频图像数据，人们无法第一时间发现异常视频，对出现的视频丢失、过亮、过暗、偏色等异常视频无法及时处理，导致大量垃圾视频数据产生，不仅浪费了大量空间和资源，也使得安防监控的效果大打折扣。所以如何有效的利用和管理这些海量数据和视频，并尽量减少及时主动的垃圾数据的存储，是安防监控行业必须解决的一个重要问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于，克服现有技术的不足，提供一种基于视频图像信息分析的视频图像异常状态检测方法及装置，以提供智能化的视频监控管理，实现海量视频的智能化监控管理，对视频进行监控、统计和管理，对出现的异常视频进行分析和按照事先设定的阈值进行报警预警，自动提醒相关人员及时对异常视频录像进行处理，在相对较少的人力成本下，能够大大减少无效视频的数量，减少存本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种视频图像异常状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：根据输入视频图像的YUV图像信息，获得运动帧差信息图像和边缘信息图像；根据所述输入视频图像的YUV图像信息、所述运动帧差信息图像和所述边缘信息图像，获得去除边缘和运动影响的YUV检测视频图像；将所述YUV检测视频图像分别转换到RGB空间和HSV空间，并计算YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息；对所述YUV检测视频图像进行直方图统计，获得直方图统计信息；根据所述YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息，以及所述直方图统计信息，检测视频图像是否偏色、过亮或过暗；根据所述直方图统计信息、所述运动帧差信息图像和所述边缘信息图像，检测视频图像是...

【技术特征摘要】
1.一种视频图像异常状态检测方法，其特征在于，所述方法包括: 根据输入视频图像的YUV图像信息，获得运动帧差信息图像和边缘信息图像； 根据所述输入视频图像的YUV图像信息、所述运动帧差信息图像和所述边缘信息图像，获得去除边缘和运动影响的YUV检测视频图像； 将所述YUV检测视频图像分别转换到RGB空间和HSV空间，并计算YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息； 对所述YUV检测视频图像进行直方图统计，获得直方图统计信息； 根据所述YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息，以及所述直方图统计信息，检测视频图像是否偏色、过売或过暗； 根据所述直方图统计信息、所述运动帧差信息图像和所述边缘信息图像，检测视频图像是否丢失或冻结。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述YUV检测视频图像分别转换到RGB空间和HSV空间包括如下关系式:R = Y+1.402 X (V-128)G = Y-0.34414X (U_128)-0.71414X (V-128)B = Y+1.772 X (U-128)设 max = max (R, G，B)，min = min (R, G, B);当 max Φ.min 时，定义3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述计算RGB各分量的偏差量信息包括如下关系式:AR = R-Mean ；AG = G-Mean ；Δ B = B-Mean 其中参数R，G，B为各分量平均值，AR，AG，Λ B为各分量偏差值，Mean为Y分量的平均值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述直方图统计信息包括:最大值、最小值、平均值、中值和方差；所述对所述YUV检测视频图像进行直方图统计，获得直方图统计信息包括如下关系式:S=E Hist [i] X i ； SS = Σ Hist [i] X i2 ；Num = Σ Hist [i]；average = S/Num ；5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息，以及所述直方图统计信息，检测视频图像是否偏色包括: 根据视频图像的YUV、RGB各分量偏差值和HSV的s分量，以及直方图统计信息，计算视频图像的偏色量化值； 根据预设的偏色预警阈值、颜色偏色报警阈值和计算的所述偏色量化值，检测图像是否偏色。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述YUV、RGB和HSV各分量的偏差量信息，以及所述直方图统计信息，检测视频图像是否过亮或过暗包括: 根据视频图像的YUV、RGB各分量偏差值和HSV的s分量，以及直方图统计信息，计算视频图像的亮度量化值； 根据预设的亮度过暗预警阈值、亮度过暗报警阈值、亮度过亮预警阈值、亮度过亮报警阈值和计算的亮度量化值，检测视频图像是否过亮或过暗。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述直方图统计信息、所述运动帧差信息图像和所述边缘信息图像，检测视频图像是否丢失或冻...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晖，谢志明，黄虎，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
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：