一种滞留行李检测方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及一种滞留行李检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、托盘分拣机作为托运行李系统中重要的设备之一，在与之对应航班行李的分流与筛选中承担着重要的作用。但在托盘分拣机倾翻过程中，由于行李重量、大小、表面材质等因素，会使得行李无法正常掉落到分拣滑槽进入传送带，从而滞留在滑槽两侧造成行李异常的结果，致行李延误装机的问题出现，影响旅客正常出行。

2、现有技术中，主要以视觉图像检测的方式对机场托运行李系统中异常掉落的滞留行李进行检测及报警反馈给现场工作人员，通常采用图像处理中帧差算法（framedifference method）进行视觉图像检测，但是检测方法鲁棒性较差，在复杂的背景或者光照变化较大的情况下，存在漏检和误检率高的问题，无法保障滞留行李的检测准确性，从而影响机场的服务质量。

技术实现思路

1、针对现有技术中所存在的不足，本发明提供的一种滞留行李检测方法、装置、计算机设备和存储介质，解决了现有技术中的滞留行李检测方法漏检和误检率高的问题，本发明通过对行李异常检测区域的图像与模板图像分别进行两次相似性检测，可以降低漏检测的概率与光照、背景环境变化等因素的影响；同时，两种相似性检测方法的原理不同，可以互相弥补技术缺陷，整体上提高了对滞留行李检测的准确率。

2、第一方面，本发明提供一种滞留行李检测方法，所述方法包括：对行李异常检测区域的当前视频流数据进行抽帧，获取当前待检测图像集和相对应的模板图像；根据所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子，计算出每个待检测图像的余弦值；若所有余弦值的均值小于第一预设阈值时，获取每个待检测图像的图像指纹和模板图像的图像指纹；将每个待检测图像的图像指纹与所述模板图像的图像指纹进行相似性比较，得到每个待检测图像的指纹对比值；若所有指纹对比值的均值大于第二预设阈值时，确定在所述行李异常检测区域存在滞留行李。

3、可选地，获取所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子，包括：对当前待检测图像进行归一化处理后，计算出图像中每个像素的梯度；将所述当前待检测图像分成若干个细胞单元，根据每个细胞单元内的像素梯度计算出每个细胞单元的梯度方向直方图；根据所述每个细胞单元的梯度方向直方图进行拼接，得到所述当前待检测图像的特征描述子。

4、可选地，对当前待检测图像进行归一化处理后，计算出图像中每个像素的梯度，包括：将所述当前待检测图像转换成灰度图，并对所述灰度图进行颜色空间标准化，得到目标检测图；根据第一梯度算子对所述目标检测图进行卷积运算得到每个像素点在水平方向的梯度分量，根据第二梯度算子对所述目标检测图进行卷积运算得到每个像素点在垂直方向的梯度分量；根据每个像素点在水平方向的梯度分量和每个像素点在垂直方向的梯度分量，计算出每个像素点的梯度幅值和梯度方向。

5、可选地，根据所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子，计算出每个待检测图像的余弦值的公式表达式为：

6、

7、其中，i表示特征向量的维度，n表示方向总数，表示模板图像在第i个维度上的分量，表示待检测图像在第i个维度上的分量，a表示模板图像的描述特征子，b表示待检测图像的描述特征子。

8、可选地，获取每个待检测图像的图像指纹，包括：对当前待检测图像进行矩阵变换，得到相对应的正交特征矩阵；对所述正交特征矩阵进行分块得到目标特征矩阵；获取所述目标特征矩阵中每个矩阵块的特征平均值；将每个矩阵块的特征平均值与dct均值进行比较，根据比较结果得到所述当前待检测图像的图像指纹。

9、可选地，对所述当前待检测图像进行矩阵变换，得到相对应的正交特征矩阵的公式表达式为：

10、

11、其中，表示当前待检测图像中第i个像素点的像素值，n表示像素点总数量，表示补偿系数，表示正交特征矩阵。

12、可选地，所述方法还包括：当所有余弦值的均值大于或等于所述第一预设阈值时，或所述所有指纹对比值的均值小于或等于第二预设阈值时，继续对行李异常检测区域的当前视频流数据进行抽帧，得到下一个待检测图像集。

13、第二方面，本发明提供一种滞留行李检测装置，所述装置包括：图像抽帧模块，用于对行李异常检测区域的当前视频流数据进行抽帧，获取当前待检测图像集和相对应的模板图像；余弦值计算模块，用于根据所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子，计算出每个待检测图像的余弦值；图像指纹获取模块，用于若所有余弦值的均值小于第一预设阈值时，获取每个待检测图像的图像指纹和模板图像的图像指纹；指纹对比值计算模块，用于将每个待检测图像的图像指纹与所述模板图像的图像指纹进行相似性比较，得到每个待检测图像的指纹对比值；确定模块，用于若所有指纹对比值的均值大于第二预设阈值时，确定在所述行李异常检测区域存在滞留行李

14、第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：对行李异常检测区域的当前视频流数据进行抽帧，获取当前待检测图像集和相对应的模板图像；根据所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子，计算出每个待检测图像的余弦值；若所有余弦值的均值小于第一预设阈值时，获取每个待检测图像的图像指纹和模板图像的图像指纹；将每个待检测图像的图像指纹与所述模板图像的图像指纹进行相似性比较，得到每个待检测图像的指纹对比值；若所有指纹对比值的均值大于第二预设阈值时，确定在所述行李异常检测区域存在滞留行李。

15、第四方面，本发明实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：对行李异常检测区域的当前视频流数据进行抽帧，获取当前待检测图像集和相对应的模板图像；根据所述待检测图像集中每个待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子，计算出每个待检测图像的余弦值；若所有余弦值的均值小于第一预设阈值时，获取每个待检测图像的图像指纹和模板图像的图像指纹；将每个待检测图像的图像指纹与所述模板图像的图像指纹进行相似性比较，得到每个待检测图像的指纹对比值；若所有指纹对比值的均值大于第二预设阈值时，确定在所述行李异常检测区域存在滞留行李。

16、与现有技术相比，本发明的有益效果为：

17、1、本发明通过对行李异常检测区域进行图像采集，首先通过待检测图像的特征描述子和模板图像的特征描述子计算出的余弦值来判定待检测图像与模板图像的相似性，若判定出待检测图像与模板图像相似，则继续根据待检测图像的图像指纹与模板图像的图像指纹进行相似性比较，最后根据图像指纹相似性的基比较结果确定出在所述行李异常检测区域是否存在滞留行李；因此本发明通过对行李异常检测区域的图像与模板图像分别进行两次相似性检测，可以降低漏检测的概率与光照、背景环境变化等因素的影响；同时，两种相似性检测方法的原理不同，可以互相弥补技术缺陷，整体上提高了对滞留行李检测的准确率。

18、2、本发明通过对一定时间段的视频流数据进行抽帧得到当前待检测图像集，进而对当前检测图像集中的多个待检测图像与模板图像进行相似性比较，与现有技术中将视频流数据中的每个图像与模板图像进行相似性比较相比，降低了图像处理数据量，提高了检测效率；并且，本发明将多个图像的相似性比较结果取平均后再与预设阈值进行比较，提高了比较结果的精度。