专利名称：摄像头变焦检测方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及视频分析领域，尤其是涉及一种摄像头变焦检测方法和装置。
背景技术：
目前，视频监控系统已经大规模部署，视频监控系统的应用范围越来越广泛，视频监控系统的规模也越来越庞大，一般的大型视频监控系统都包含数万路的摄像头，因此该庞大的视频监控系统对日常管理、设备维护的工作也带来了巨大的挑战。目前在视频监控系统中对于监控设备的维护方案一般是采用人工巡查的方式，巡查人员基本的工作可以包括定期现场检查设备、人眼查看视频确定视频好坏。变焦功能是视频监控系统中很多摄像头都具有的一种功能，目前对于该功能的检测就主要是依据人工巡查的方式。虽然采用这种人工巡查的方式一般来说可靠性较高，但是其缺点是需要耗费大量的人力资源，另外，人工巡察的次数一般有限，可能一个月或数月才会巡检一次，从而导致一些发生故障的设备无法及时得到处理。因此，目前急需一种针对摄像头的变焦自动检测技术，能够在不依靠人力的情况下自动检测出摄像头的变焦功能是否正常。
发明内容
本发明实施例用于提供一种摄像头变焦检测方法和装置，使得可以在不依靠人力的情况下自动检测出摄像头的变焦功能是否正常。一方面，本发明实施例提供了一种摄像头变焦检测方法，该方法包括:发送变焦指令给前端摄像头；从前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像；提取帧图像的边缘点；若前端摄像头处于静止状态，则标记静止边缘点并计算每个静止边缘点的边缘宽度；根据边缘宽度计算并记录连续的帧图像的清晰度值；根据清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。优选地，本发明实施例中提取帧图像的边缘点包括:获取帧图像中水平梯度图像和垂直梯度图像；根据水平梯度图像和垂直梯度图像来获得梯度方向图像及梯度强度图像；使用所述梯度方向图像及梯度强度图像求取局部梯度极值图像。优选地，本发明实施例中提取帧图像的边缘点之后还包括:排除密度较高的边缘点。优选地,本发明实施例中排除密度较高的边缘点包括:对每个边缘点以该边缘点为中心，获取其邻域内的边缘点个数；以边缘点个数和邻域面积之比作为当前边缘点的边缘密度；保留边缘密度小于预设阈值的边缘点。优选地，本发明实施例中计算 每个静止边缘点的边缘宽度包括:根据梯度方向图像获取梯度正、负方向上的梯度值；分别在正、负方向上以当前静止边缘点为起点顺序判断每一个像素点是否满足下述条件Acmr-Gpra彡Ts且Gcmr彡Tg ;其中G.为当前像素点的梯度值，Gpm为前一个像素点的梯度值，Ts、Tg分别是预设的改变率阈值和梯度强度阈值；若满足上述条件，则处理下一个像素点，否则停止处理；以正、负方向上处理过的点数作为当前静止边缘点的边缘宽度。优选地，本发明实施例中根据边缘宽度计算所述连续的帧图像的清晰度值包括:以帧图像中静止边缘点的梯度强度和边缘宽度的比值作为该静止边缘点的清晰度值；将帧图像中所有静止边缘点的清晰度值的平均值作为帧图像的清晰度值。优选地，本发明实施例中根据所述清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常包括:检测是否发生聚焦过程，若没发生，则变焦功能不正常，若发生，则继续检测聚焦结果是否准确。优选地，本发明实施例中检测是否发生聚焦过程包括:检测是否存在连续np帧的清晰度持续递增或递减，np为设定值；记录递增次数na和递减次数nd ;判断是否满足:na+nd> t，t为设定值，若满足，则发生了聚焦过程；所述检测聚焦结果是否准确包括:持续检测是否存在连续np帧的清晰度持续递增或递减，直到Ii1个帧的清晰度保持稳定，Ii1为设定值；获取稳定时的清晰度值Ds ;判断是否满足:|Dm-Ds| < Tml，其中Dm为图像帧中最大的清晰度值，Tffl为设定阈值，若满足，则聚焦结果准确。另一方面，本发明实施例还提供了一种摄像头变焦检测装置，该装置包括:发送单元，用于发送变焦指令给前端摄像头；帧图像获取单元，用于从前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像；提取单元，用于提取帧图像的边缘点；标记单元，用于当前端摄像头处于静止状态时，标记静止边缘点；第一计算单元,用于计算每个静止边缘点的边缘宽度；第二计算单元，用于根据边缘宽度计算并记录连续的帧图像的清晰度值；检测单元，用于根据清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。优选地，本发明实施例中提取单元包括:第一获取模块，用于获取帧图像中水平梯度图像和垂直梯度图像；第二获取模块，用于根据水平梯度图像和所述垂直梯度图像来获得梯度方向图像及梯度强度图像；极值图获取模块，用于使用所述梯度方向图像及梯度强度图像求取局部梯度极值图像。优选地，本发明实施例还包括:排除单元，用于排除密度较高的边缘点。优选地,本发明实施例中排除单元包括:边缘点个数获取模块,用于对每个边缘点以该边缘点为中心，获取其邻域内的边缘点个数；边缘密度获取模块，用于以边缘点个数和邻域面积之比作为当前边缘点的边缘密度；保留模块，用于保留边缘密度小于预设阈值的边缘点。优选地，本发明实施例中第一计算单元包括:梯度获取模块，用于根据梯度方向图像获取梯度正、负方向上的梯度值；判断模块，用于分别在正、负方向上以当前静止边缘点为起点顺序判断每一个像素点是否满足下述条件=Gcmr-Gpra > Ts且Gcmr ^ Tg ;其中G.为当前像素点的梯度值，Gpm为前一个像素点的梯度值，Ts、Tg分别是预设的改变率阈值和梯度强度阈值；若满足上述条件，则处理下一个像素点，否则停止处理；边缘宽度确定模块，用于以正、负方向上处理过的点数作为当前静止边缘点的边缘宽度优选地，本发明实施例中第二计算单元具体用于:以帧图像中静止边缘点的梯度强度和边缘宽度的比值作为该静止边缘点的清晰度值；将帧图像中所有静止边缘点的清晰度值的平均值作为帧图像的清晰度值；记录所有图像帧的清晰度值。优选地，本发明实施例中检测单元包括:聚焦过程检测模块，用于检测是否发发生聚焦过程；聚焦结果检测模块，用于当 发生聚焦过程后继续检测聚焦结果是否准确。
优选地，本发明实施例中聚焦过程检测模块包括:检测子模块，用于检测是否存在连续\帧的清晰度持续递增或递减，\为设定值；记录子模块，用于记录递增次数na和递减次数nd ;判断子模块，用于判断是否满足:na+nd>t，t为设定值，若满足，则发生了聚焦过程；所述聚焦结果检测模块包括:获取子模块，用于当所述聚焦过程检测模块中的检测子模块检测到Ii1个帧的清晰度保持稳定时，获取稳定时的清晰度值03，Ii1为设定值；判断子模块，用于判断是否满足:IDm-DsI < Tml，其中Dm为图像帧中最大的清晰度值，Tffl为设定阈值，若满足，则聚焦结果准确。本发明实施例可以在不依靠人力的情况下自动检测出摄像头的变焦功能是否正常，减少了视频监控系统中对于监控设备的维护成本，且提高了维护的效率。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本发明实施例提供的一种摄像头变焦检测方法的流程示意图；图2为本发明实施例提供的另一种摄像头变焦检测方法的流程示意图；图3为本发明实施例提出的一种提取帧图像的边缘点的流程示意图；图4为本发明实施例提供的一种摄像头变焦检测装置的结构示意图；图5为本发明实施例提供的另一种摄像头变焦检测装置的结构示意图；图6为本发明实施例提出的一种提取单元的结构示意图；图7为本发明实施例提出的一种排除单元的结构示意图；图8为本发明实施例提出的一种第一计算单元的结构示意图；图9为本发明实施例提出的一种聚焦过程检测模块的结构示意图；图10为本发明实施例提出的一种聚焦结果检测模块的结构示意图。
具体实施例方式下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。如图1所示为本发明实施例提供的一种摄像头变焦检测方法的流程示意图，该方法包括如下步骤:SlOl:发送变焦指令给前端摄像头。为了检测摄像头变焦功能是否正常，首先需要发送一变焦指令给前端摄像头OS102:从前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像。在本发明实施例中，是通过发送变焦指令后，对获取的连续的帧图像进行相关处理，以检测摄像头变焦功能是否正常。作为本发明的一个实施例，在步骤S102之后还可以包括将获取的帧图像转换为灰度图像。S103:提取帧图像的边缘点。作为本发明的一个实施例，在步骤S102之后还可以包括排除密度较高的边缘点的步骤。S104:判断前端摄像头是否处于静止状态，若不处于静止状态，则结束本次检测，若处于静止状态，则进入步骤S105。S105:标记静止边缘点并计算每个静止边缘点的边缘宽度。S106:根据边缘宽度计算并记录上述连续的帧图像的清晰度值。S107:根据清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。作为本发明的一个实施例，该步骤S107可以包括两个子步骤:首先检测摄像头是否发生了聚焦过程，如果没有发生，则变焦功能必然不正常，若发生了聚焦过程，则继续检测该摄像头的聚焦结果是否准确，若结 果准确，则变焦功能正常，若结果不准确，则变焦功能不正常。本发明实施例可以在不依靠人力的情况下自动检测出摄像头的变焦功能是否正常，减少了视频监控系统中对于监控设备的维护成本，且提高了维护的效率。如图2所示为本发明实施例提供的另一种摄像头变焦检测方法的流程示意图，该方法包括如下步骤:S201:发送变焦指令给前端摄像头。S202:从如端摄像头所拍摄的实时视频中犾取连续的巾贞图像。S203:提取帧图像的边缘点。作为本发明的一个实施例，如图3所示，该步骤可以通过如下子步骤予以实现:S2031:获取帧图像中水平梯度图像GjJP垂直梯度图像Gy，比如可以利用sobel算子提取水平梯度图像Gx和垂直梯度图像Gy。S2032:根据水平梯度图像Gx和垂直梯度图像&来获得梯度方向图像α及梯度强
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度图像G，其中梯度方向图像《 =才，而梯度强度图像G = I Gx I +1 Gy I。S2033:使用所述梯度方向图像α及梯度强度图像G求取局部梯度极值图像，具体来说，可以对帧图像中的每一个像素点，判断该像素点是否满足如下条件:Gmt > G—且Gcurrent ^ G_，其中Gmt是当前点的梯度强度值，G+，G_是当前点在其梯度正、反方向上相邻的两个点的梯度值。若满足上述条件，则将当前像素点标记为边缘点，若不满足上述条件，则将当前像素点标记为非边缘点。S204:排除密度较高的边缘点。为了排除密度较高的边缘点,在本实施例中首先可以对每个边缘点以该边缘点为中心，获取其邻域内的边缘点个数凡；然后以边缘点个数凡和邻域面积S之比作为当前边
缘点的边缘密度队，即A = ^ ;最后保留边缘密度小于预设阈值Td的边缘点，Td是预先设
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定的值，其可以根据经验进行选择。这样就实现了排除密度较高的边缘点。通过排除密度较高的边缘点，可以使后续计算的清晰度值更为精确。S205:判断前端摄像头是否处于静止状态，若不处于静止状态，则结束本次检测，若处于静止状态，则进入步骤S206。判断前端摄像头是否处于静止状态可以通过如下操作进行:使用步骤S204之后得到的间隔nt帧的两帧图像中的边缘点，nt为一固定参数，根据经验选择，在本实施例中选择为3。将该两帧图像分块，这里块大小选择为8*8，统计当前帧的图像块中被标记为边缘点的像素个数H1和另外一帧对应图像块中被标记为边缘点的像素个数H2，以及该两个图像块边缘点位置不相同的点个数nd,其中:
权利要求
1.一种摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述方法包括: 发送变焦指令给前端摄像头; 从所述前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像； 提取所述帧图像的边缘点； 若所述前端摄像头处于静止状态，则标记静止边缘点并计算每个所述静止边缘点的边缘宽度； 根据所述边缘宽度计算并记录所述连续的帧图像的清晰度值； 根据所述清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。
2.按权利要求1所述的摄 像头变焦检测方法，其特征在于，所述提取所述帧图像的边缘点包括: 获取所述帧图像中水平梯度图像和垂直梯度图像； 根据所述水平梯度图像和所述垂直梯度图像来获得梯度方向图像及梯度强度图像； 使用所得到的梯度方向图像及梯度强度图像求取局部梯度极值图像。
3.按权利要求2所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述提取所述帧图像的边缘点之后还包括: 排除密度较高的边缘点。
4.按权利要求3所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述排除密度较高的边缘点包括: 对每个边缘点以该边缘点为中心,获取其邻域内的边缘点个数； 以边缘点个数和邻域面积之比作为当前边缘点的边缘密度； 保留边缘密度小于预设阈值的边缘点。
5.按权利要求2所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述计算每个所述静止边缘点的边缘宽度包括: 根据所述梯度方向图像获取梯度正、负方向上的梯度值； 分别在正、负方向上以当前静止边缘点为起点顺序判断每一个像素点是否满足下述条件: Gcur-Gpre 彡 Ts 且 Gcur ^ Tg ； 其中G.为当前像素点的梯度值，Gpm为前一个像素点的梯度值，Ts、Tg分别是预设的改变率阈值和梯度强度阈值； 若满足上述条件，则处理下一个像素点，否则停止处理； 以正、负方向处理过的点数作为当前静止边缘点的边缘宽度。
6.按权利要求5所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述根据所述边缘宽度计算所述连续的帧图像的清晰度值包括: 以所述帧图像中静止边缘点的梯度强度和边缘宽度的比值作为该静止边缘点的清晰度值； 将所述帧图像中所有静止边缘点的清晰度值的平均值作为所述帧图像的清晰度值。
7.按权利要求6所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于，所述根据所述清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常包括: 检测是否发生聚焦过程，若没发生，则变焦功能不正常，若发生，则继续检测聚焦结果是否准确。
8.按权利要求7所述的摄像头变焦检测方法，其特征在于， 所述检测是否发生聚焦过程包括: 检测是否存在连续np帧的清晰度持续递增或递减，np为设定值； 记录递增次数na和递减次数nd ； 判断是否满足:na+nd > t，t为设定值，若满足，则发生了聚焦过程； 所述检测聚焦结果是否准确包括: 持续检测是否存在连续np帧的清晰度持续递增或递减，直到Ii1个帧的清晰度保持稳定，Ii1为设定值； 获取稳定时的清晰度值Ds ； 判断是否满足:|Dm-Ds| < Tml，其中Dm为图像帧中最大的清晰度值，Tml为设定阈值，若满足，则聚焦结果准确。
9.一种摄像头变焦检测装置，其特征在于，所 述装置包括: 发送单元，用于发送变焦指令给前端摄像头； 帧图像获取单元，用于从所述前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像； 提取单元，用于提取所述帧图像的边缘点； 标记单元，用于当所述前端摄像头处于静止状态时，标记静止边缘点； 第一计算单元，用于计算每个所述静止边缘点的边缘宽度； 第二计算单元，用于根据所述边缘宽度计算并记录所述连续的帧图像的清晰度值； 检测单元，用于根据所述清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。
10.按权利要求9所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，所述提取单元包括: 第一获取模块，用于获取所述帧图像中水平梯度图像和垂直梯度图像； 第二获取模块，用于根据所述水平梯度图像和所述垂直梯度图像来获得梯度方向图像及梯度强度图像； 极值图获取模块，用于使用所述梯度方向图像及梯度强度图像求取局部梯度极值图像。
11.按权利要求10所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，还包括: 排除单元，用于排除密度较高的边缘点。
12.按权利要求11所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，所述排除单元包括: 边缘点个数获取模块，用于对每个边缘点以该边缘点为中心，获取其邻域内的边缘点个数； 边缘密度获取模块，用于以边缘点个数和邻域面积之比作为当前边缘点的边缘密度； 保留模块，用于保留边缘密度小于预设阈值的边缘点。
13.按权利要求10所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，所述第一计算单元包括: 梯度获取模块，用于根据所述梯度方向图像获取梯度正、负方向上的梯度值； 判断模块，用于分别在正、负方向上以当前静止边缘点为起点顺序判断每一个像素点是否满足下述条件: Gcur-Gpre≥ Ts 且 Gcur ^ Tg ； 其中G.为当前像素点的梯度值，Gpm为前一个像素点的梯度值，Ts、Tg分别是预设的改变率阈值和梯度强度阈值； 若满足上述条件，则处理下一个像素点，否则停止处理； 边缘宽度确定模块，用于以正、负方向上处理过的点数作为当前静止边缘点的边缘宽度。
14.按权利要求13所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，第二计算单元具体用于:以所述帧图像中静止边缘点的梯度强度和边缘宽度的比值作为该静止边缘点的清晰度值；将所述帧图像中所有静止边缘点的清晰度值的平均值作为所述帧图像的清晰度值；记录所有图像帧的清晰度值。
15.按权利要求14所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于，所述检测单元包括: 聚焦过程检测模块，用于检测是否发发生聚焦过程； 聚焦结果检测模块，用于当发生 聚焦过程后继续检测聚焦结果是否准确。
16.按权利要求15所述的摄像头变焦检测装置，其特征在于， 所述聚焦过程检测模块包括: 检测子模块，用于检测是否存在连续np帧的清晰度持续递增或递减，np为设定值； 记录子模块，用于记录递增次数na和递减次数nd ； 判断子模块，用于判断是否满足:na+nd > t，t为设定值，若满足，则发生了聚焦过程； 所述聚焦结果检测模块包括: 获取子模块，用于当所述聚焦过程检测模块中的检测子模块检测到Ii1个帧的清晰度保持稳定时，获取稳定时的清晰度值Ds，H1为设定值； 判断子模块，用于判断是否满足= IDm-Ds I < Tml，其中DmS图像帧中最大的清晰度值，Tml为设定阈值，若满足，则聚焦结果准确。
全文摘要
本发明实施例提供了一种摄像头变焦检测方法和装置，方法包括发送变焦指令给前端摄像头；从所述前端摄像头所拍摄的实时视频中获取连续的帧图像；提取所述帧图像的边缘点；若所述前端摄像头处于静止状态，则标记静止边缘点并计算每个所述静止边缘点的边缘宽度；根据所述边缘宽度计算并记录所述连续的帧图像的清晰度值；根据所述清晰度值检测摄像头的变焦功能是否正常。本发明实施例可以在不依靠人力的情况下自动检测出摄像头的变焦功能是否正常，减少了视频监控系统中对于监控设备的维护成本，且提高了维护的效率。
文档编号H04N17/00GK103096118SQ20111033468
公开日2013年5月8日 申请日期2011年10月28日 优先权日2011年10月28日
发明者潘石柱, 张兴明, 傅利泉, 朱江明, 吴军, 吴坚 申请人:浙江大华技术股份有限公司