一种基于视频的运动物体入侵报警方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于安防监控领域，涉及室内运动物体入侵报警算法方法，具体涉及一种 基于视频的运动物体入侵报警方法。
【背景技术】
[0002] 随着中国城镇化的发展，人口不断聚集及个人财富的不断积累，社会治安压力不 断增加，社会盗窃案件频发，怎样提高个人或者集体财产的防盗能力成为了研宄热点，随着 技术发展，各种电子监控系统应运而生，视频监控技术是其中发展迅猛的一项技术，视频监 控技术在楼宇和家庭等监控应用非常广泛。但是现有的监控技术往往都是"监"而不"控"， 当发生盗窃案时，录像可以做破案的依据，做到的只是事后提供破案证据，即用户的财产已 经遭受损失然后才想到补救，因此发展一种以"防"为主的入侵检测方法是当前热点研宄。
[0003] 当前研宄的热点主要有基于视频的运动检测、人脸检测、目标跟踪、行为理解等， 这些技术均可以用来检测是否室内有人入侵，但是基于大多数家庭的需求是实时发现室内 有入侵、实时报警，而人脸检测、目标跟踪及行为理解等相关方法虽然很新，但是目前较难 做成产品，并且即使市场上有相关的产品，对一般的家庭来说，部署和实施起来较难，成本 也是一般家庭很难承受的，因此，在室内监控中，只需要准确发现室内有运动物体入侵然后 向用户发送报警消息就可以了，用户可根据远程视频监控查看室内的情况，当需要报警时， 用户及时报警。
[0004] 运动检测的方法很多，但是监控场景是多种多样的，每一种运动检测方法一般只 适用于一种或仅有几种的监控场景，如果只用一种运动检测算法来检测运动报警的话，虚 假报警的次数会非常多，因此，需要发展一种适用多种监控场景的运动检测方法，来提高运 动检测的准确性，即提高报警的准确性。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的在于提供一种基于视频的运动物体入侵报警方法，该方法满足实时 监控报警、降低监控系统的虚假报警概率及低的计算复杂度。
[0006] 为达到上述目的，本发明采用了以下的技术方案：
[0007] 一种基于视频的运动物体入侵报警方法，包括以下步骤：
[0008] 1)连续采集室内实时监控图像，并存储；
[0009] 2)将采集的室内实时监控图像通过场景模式计算算法计算场景复杂度；当场景 复杂度大于阈值时，则为复杂场景，否则为简单场景；
[0010] 3)针对不同的场景模式分别采用不同的背景参数估计算法估计背景参数，然后利 用背景参数提取前景特征；
[0011] 4)计算前景特征复杂度，当前景特征复杂度大于阈值时，则有运动物体侵入室内， 发送报警信息，更新图像背景参数后进行步骤1);当前景特征复杂度小于等于阈值时，则 无运动物体侵入室内，更新图像背景参数后进行步骤1)。
[0012] 所述步骤1)中连续采集室内实时监控图像的速率为每秒7. 5帧-30帧。
[0013] 所述计算场景复杂度的具体过程为，采集20-40秒的视频作为样本数 据，在该20-40秒时间内视频含有300-600帧图片，按正态分布参数的计算公式
【主权项】
1. 一种基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，包括以下步骤： 1) 连续采集室内实时监控图像，并存储； 2) 将采集的室内实时监控图像通过场景模式计算算法计算场景复杂度；当场景复杂 度大于阈值时，则为复杂场景，否则为简单场景； 3) 针对不同的场景模式分别采用不同的背景参数估计算法估计背景参数，然后利用背 景参数提取前景特征； 4) 计算前景特征复杂度，当前景特征复杂度大于阈值时，则有运动物体侵入室内，发送 报警信息，更新图像背景参数后进行步骤1);当前景特征复杂度小于等于阈值时，则无运 动物体侵入室内，更新图像背景参数后进行步骤1)。
2. 根据权利要求1所述的基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，所述步骤 1)中连续采集室内实时监控图像的速率为每秒7. 5帧-30帧。
3. 根据权利要求1所述的基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，所述计算 场景复杂度的具体过程为，采集20-40秒的视频作为样本数据，在该20-40秒时间内视频含 I N-I ] N-I ， 有300-600帧图片，按正态分布参数的计算公式凡-//,,)，计算场 景复杂度；其中It为样本点像素值，N为样本集的大小，μ ^与σ ^分别为均值和场景复杂 度。
4. 根据权利要求1所述的基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，步骤3)中， 如果室内监控场景为复杂场景，则采用混合高斯背景模型法估计背景参数；若为简单场景， 则采用单高斯背景模型法估计背景参数。
5. 根据权利要求3所述的基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，根据公式 μ?+1= (1-α) · μ t+a · It，计算简单场景的背景参数；其中，It为样本点像素值，α为学 习率，当前背景图像中像素点的灰度值，μ t+1为简单场景的背景参数； 根据视频帧像素值将混合高斯模型的所有参数更新，然后将所有高斯函数的权值归一 化，并把各个高斯分布按Wi t/ 〇 i t从大到小排列，其中ω i t为第i个高斯分布在t时刻的 权重，σ i;t为第i个高斯函数在t时刻的标准差；设i u i2, . . .，:^是样本点像素值I t各高 斯分布在t时刻按i;t由大到小的排列次序，若前M1个分布满足式Γ，|/^取 k~=i' 值范围为1~K，其中τ是权重阈值，取值区间为[〇.〇1，0.99]，则这M1个高斯分布即为复 杂场景的背景参数。
6. 根据权利要求1所述的基于视频的运动物体入侵报警方法，其特征在于，所述步骤 3)中利用背景参数提取前景特征的具体过程为： 当为简单场景时，将单高斯背景模型估计法得到的背景参数与当前图像相减，获取前 景特征； 当为复杂场景时，满足下面三个公式中任何一个公式的样本点像素值It为前景特征， It- μ 1，H I >D2 τ 1;Η或 I t/ μ 1;Η> a !或 I t/ μ 1;Η〈 β 1 其中I = 1，M1, Κ，α 为阈值，且a为L 1，β ^〇· 9, u H1为每个背景高斯分布 均值，D2= 2.5，τ l t_i为高斯分布标准差。
【专利摘要】一种基于视频的运动物体入侵报警方法，该方法涉及安防监控领域，通过不断采集室内实时监控图像，输入到场景模式计算算法中计算出场景复杂度，当场景复杂度大于阈值时，认为是复杂场景，否则为简单场景，针对不同的场景模式分别采用不同的背景参数估计算法，然后利用背景参数提取前景特征，计算前景特征复杂度，当前景复杂度大于阈值时，当判断有运动物体侵入室内时，发送报警信息，否则更新图像背景参数，继续进行以上步骤。本发明通过将室内的监控场景分为简单场景和复杂场景，针对不同的场景采用不同的检测算法，提高报警方法对不同室内场景的适应性，降低了监控虚假报警的概率。
【IPC分类】G08B13-196
【公开号】CN104658152
【申请号】CN201510082799
【发明人】邹建华, 李朋帅, 赵玺, 张志广, 王斌
【申请人】西安交通大学
【公开日】2015年5月27日
【申请日】2015年2月15日