一种镜头遮挡检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及安防监控技术领域，特别涉及一种镜头遮挡检测方法及装置。
【背景技术】
[0002] 目前，我国各行业各种规模大小的安防监控系统已非常普遍，除了治安、金融、银 行、交通、军队和口岸等特殊领域外，社区、写字楼、酒店、公共场所也大多都已安装了安防 监控设备。当安防监控设备中的摄像机镜头被人为恶意遮挡，若监控人员未能及时发现时， 则会导致监控失效。
[0003] 现有技术中解决该镜头遮挡检测的方法是通过摄像头获取场景RGB (red、green、 blue，红绿蓝）数据，建立RGB背景模型，统计前景和背景的差值来判断镜头是否被遮挡。由 于镜头采集到的数据是RGB数据，还原出的图像为二维平面图像，无法判断前景到镜头的 距离，所以无法区分前景像素变化是由镜头遮挡造成的，还是由于场景中很多物体在移动 造成的，例如，若使用一张背景的照片遮挡镜头时，镜头中看到场景与实际背景无异，由于 无法较好的还原镜头遮挡的物理过程，仅是基于平面数据变化的猜测，因此会导致镜头遮 挡检测的准确率较低。
[0004] 现有技术的不足在于：
[0005] 现有技术中检测镜头被遮挡的方法准确率较低，达不到较好的安防监控效果。
【发明内容】
[0006] 本发明实施例中提供了一种镜头遮挡检测方法及装置，用以解决现有检测方法准 确率较低的问题。
[0007] 本发明实施例中提供了一种镜头遮挡检测方法，包括步骤：
[0008] 确定前景图像帧，所述前景图像帧包含株度?目息；
[0009] 根据所述深度信息确定所述前景图像帧的深度直方图；
[0010] 确定所述前景图像帧的深度直方图与背景模型的深度直方图的差值，所述背景模 型是根据背景图像帧确定的，所述背景图像帧包含深度信息；
[0011] 根据所述差值确定镜头是否被遮挡。
[0012] 本发明实施例中提供了一种镜头遮挡检测装置，包括：
[0013] 深度传感器，用于确定前景图像帧，所述前景图像帧包含深度信息^
[0014] 直方图确定模块，用于根据所述深度信息确定所述前景图像帧的深度直方图；
[0015] 差值确定模块，用于确定所述前景图像帧的深度直方图与背景模型的深度直方图 的差值，所述背景模型是根据背景图像帧确定的，所述背景图像帧包含深度信息；
[0016] 镜头遮挡确定模块，用于根据所述差值确定镜头是否被遮挡。
[0017] 本发明的有益效果是：
[0018] 本发明实施例提供的技术方案中，利用深度直方图基于深度信息来统计判断前景 深度和背景深度，进而检测出镜头是否被恶意遮挡。相较现有技术中利用RGB信息判断镜 头被遮挡的技术方案，由于增加了深度信息，检测的对象从二维变为三维，检测的内容更加 丰富全面，能更好的还原镜头遮挡的本质。采用本发明实施例提供的技术方案，能够提高镜 头遮挡检测的准确性，为安防工作提供有力的保证。
【附图说明】
[0019] 下面将参照附图描述本发明的具体实施例，其中：
[0020] 图1为本发明实施例中镜头遮挡检测方法实施的流程示意图；
[0021] 图2为本发明实施例中镜头遮挡检测装置的结构示意图。
【具体实施方式】
[0022] 为了使本发明实施例中的技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图对本发明 的示例性实施例进行进一步详细的说明，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施 例，而不是所有实施例的穷举。
[0023] 发明人在发明过程中注意到：
[0024] 现有的镜头遮挡检测技术方案，都是基于平面二维数据进行分析判断，例如简单 计算当前画面与之前某个时刻画面的差值，或者基于RGB数据建立RGB背景模型，统计前景 和背景的差值来判断镜头是否被遮挡，由于没有深度信息，无法判断前景到镜头的距离，对 恶意的使用同背景一模一样的照片遮挡镜头的情况就不能很好的判断出来，降低了镜头遮 挡的准确性，甚至丧失了镜头监控的作用。
[0025] 同时，发明人还发现现有的深度传感器都有很严重的噪声，且距离镜头越远的点 噪声越大，且这种关系较为稳定，所以可以通过统计方法建立模型及确定深度直方图，来获 得可靠的背景与前景深度，进而判断镜头是否被遮挡。
[0026] 针对现有技术的不足，本发明实施例中提供了一种镜头遮挡检测方法及装置，来 提高镜头遮挡检测准确率。下面进行说明。
[0027] 图1为本发明实施例中镜头遮挡检测方法实施的流程示意图，如图所示，可以包 括步骤：
[0028] 步骤101、确定前景图像帧，所述前景图像帧包含株度?目息；
[0029] 步骤102、根据所述深度信息确定所述前景图像帧的深度直方图；
[0030] 步骤103、确定所述前景图像帧的深度直方图与背景模型的深度直方图的差值，所 述背景模型是根据背景图像帧确定的，所述背景图像帧包含深度信息；
[0031] 步骤104、根据所述差值确定镜头是否被遮挡。
[0032] 具体实施中，可以将能够移动的物体称为前景，将长时间静止不动的物体称为背 景，在实施例的实施过程中，可以通过PrimeSense等公司开发的通用硬件来获得带有深度 信息的图像帧，例如，可以使用PrimeSense深度传感器获得分辨率为640*480像素的图像 帧，然后基于深度信息来统计判断前景深度和背景深度，进而检测出镜头是否被恶意遮挡。 另外，可以通过设定阈值的方式来比较深度直方图的差值，若该差值超过一定阈值，则可判 断该镜头被遮挡，当然，设定阈值为一种优选实施方式，仅为方便本领域技术人员理解和实 施，本发明实施例中对此不做限制。
[0033] 本发明实施例提供的技术方案中，由于增加了深度信息，检测的对象从二维变为 三维，检测的内容更加丰富全面，通过判断深度信息变化规律，能更好的还原镜头遮挡的本 质。采用本发明实施例提供的技术方案，能够提高镜头遮挡检测的准确性，为安防工作提供 有力的保证。
[0034] 实施中，在确定前景图像帧之后，可以进一步包括：
[0035] 将所述前景图像帧等比例缩小，并根据所述等比例缩小的前景图像帧包含的深度 信息确定所述前景图像帧的深度直方图。
[0036] 具体实施中，在镜头遮挡检测的应用场景中，前景或者背景中细节的变化一般不 会影响检测结果，不足以干