从采集的图像监测对象的设备和方法
【技术领域】
[0001] -个或更多个实施方式中的本公开涉及从采集的图像监测对象的设备和方法。
【背景技术】
[0002] 此部分中的陈述仅提供与本公开有关的背景信息，不构成现有技术。
[0003] 传统上，在利用图像监控来监测对象时，检测像素的颜色的变化，表现出颜色变化 的像素被观察达特定时间并且根据梯度信息被确定为是被偷窃或被遗弃的对象的像素。
[0004] 然而，在实时监测的图像中频繁发生由于完全或部分照明（阴影、开灯和关灯）引 起的颜色变化。基于颜色的图像检测由于对照明变化的灵敏响应而有可能导致不正确的确 定。除了诸如照明所引起的颜色变化的问题以外，由于独立于候选对象的提取而执行遗弃 的对象和偷窃的确定，所以检测速度可降低。此外，为了利用梯度信息来确定诸如遗弃对象 和偷窃的事件，需要长的计算时间来提取梯度信息以及3维颜色信息，从而使得难以实现 实时处理。
【发明内容】
[0005] 技术问题
[0006] 因此，本公开致力于提供一种通过基于帧的梯度信息生成边缘图像和基准图像， 通过将边缘图像与基准图像进行比较来设定关注对象，并且监测诸如所设定的关注对象被 偷窃和被遗弃的事件，来从采集的图像监测对象的设备和方法。
[0007] 技术方案
[0008] 根据本公开的一些实施方式，一种对象监测设备包括图像接收器、边缘图像生成 器、基准图像生成器、候选对象提取器和关注对象确定器。所述图像接收器被配置为接收采 集的图像的至少一个帧。所述边缘图像生成器被配置为通过计算像素的梯度来生成边缘图 像。所述基准图像生成器被配置为利用由出现在多个帧上的边缘的预定重复表示的背景边 缘来生成基准图像。所述候选对象提取器被配置为通过将边缘图像与基准图像进行比较来 提取候选对象像素，并且通过将多个提取的候选对象像素分组来提取候选对象。所述关注 对象确定器被配置为基于候选对象的检测的大小和持续时间来确定候选对象是否为关注 对象。
[0009] 在本公开的另一方面中，一种对象监测方法包括以下步骤：从图像采集器接收采 集的图像的至少一个帧；通过计算像素的梯度来生成边缘图像；利用由出现在多个帧上的 边缘的预定重复表示的背景边缘来生成基准图像；通过将边缘图像与基准图像进行比较来 提取候选对象；以及确定候选对象是否为关注对象。
[0010] 有益效果
[0011] 如上所述，根据本公开，基于帧的梯度信息生成边缘图像和基准图像，通过将边缘 图像与基准图像进行比较来设定关注对象，并且针对偷窃或遗弃监测所设定的关注对象。 这降低了在利用颜色信息检测关注对象时发生的由照明变化（例如，阴影、开灯、关灯）导 致的误差，可利用边缘信息更快速和准确地检测关注对象。
【附图说明】
[0012] 图1是根据至少一个实施方式的针对偷窃和遗弃来监测对象的系统的示意性框 图。
[0013] 图2是在根据至少一个实施方式的对象监测设备中更新基准图像的更新器的示 意性框图。
[0014] 图3是根据至少一个实施方式的针对偷窃和遗弃来监测对象的方法的流程图。
[0015] 图4是根据至少一个实施方式的对象监测设备的示例操作的示图。
【具体实施方式】
[0016] 以下，将参照附图详细描述本公开的至少一个实施方式。
[0017] 图1是根据本公开的至少一个实施方式的针对偷窃或遗弃来监测对象的系统的 示意性框图。
[0018] 根据本公开的一个或更多个实施方式的监测对象的系统包括图像采集器110和 对象监测设备120。这里，对象监测设备120包括图像接收器130、边缘图像生成器140、基 准图像生成器150、更新器181、候选对象提取器170、关注对象确定器180和显示单元190。
[0019] 图像采集器110是指能够采集图像的装置。图像采集器110可通过能够采集对象 监测图像以针对偷窃或遗弃监测对象的CCTV相机、监控相机等来实现。图像采集器110将 采集的图像发送给对象监测设备120以监测偷窃或遗弃。由图像采集器110采集的图像可 包括多个帧。
[0020] 对象监测设备120生成边缘图像和基准图像，并且基于通过将边缘图像的像素和 基准图像的像素应用于预定函数而计算出的相对差来提取检测候选。另外，对象监测设备 120根据预定标准将所提取的检测候选注册为关注对象，从而监测诸如偷窃和遗弃对象的 事件。
[0021] 以下，将更详细地描述根据本公开的一个或更多个实施方式的对象监测设备120 中所包括的元件。
[0022] 图像接收器130从连接到对象监测设备120的图像采集器110接收采集的图像的 至少一个帧。这里，所述帧可以是采集的图像的采集的帧，但不限于此。所述帧可以是从多 个接收的帧中选择出的一个帧。
[0023] 边缘图像生成器140通过计算像素的梯度来生成边缘图像。这里，梯度信息可以 是从相邻像素之差生成的值，可表示所述差的绝对值之和。边缘是指利用梯度信息表现的 对象边界。
[0024] 基准图像生成器150通过检测帧中的与背景对应的部分作为背景边缘来生成基 准图像。这里，基准图像可通过以下步骤生成：检测出现在预设图像中的对象的边缘作为背 景边缘，或者通过比较帧来检测出现在多个帧上的边缘的至少预定数量的重复作为背景边 缘。
[0025] 候选对象提取器170通过将边缘图像与基准图像进行比较来提取候选对象像素， 并且将多个提取的候选对象像素组成候选对象。
[0026] 候选对象提取器170通过将边缘图像的像素和基准图像的像素应用于预定函数 来计算相对差（RD)，并且如果RD维持在预定阈值以上达预设时间周期，则确定并提取具有 该RD的像素作为候选对象的像素。这里，预设时间周期应该被设定为使得不从通过边缘图 像与基准图像之间的比较而在帧之间表现出移动的对象提取候选对象。这里，RD与边缘图 像的像素和基准图像的像素之差的平方成正比，与边缘图像的像素和基准图像的像素的最 大值成反比。
[0027]