专利名称：监控系统中相机移动检测系统及方法
技术领域：
本发明属于视频监控技术领域，涉及一种监控系统，尤其涉及一种监控系统中相 机移动检测系统；同时，本发明还涉及一种监控系统中相机移动检测方法。
背景技术：
随着监控系统网络的不断增大，网络中部署的相机不断增多，如城市交通监控系 统，监控点多到数上万个，直至数数十万个以上。监控系统中的相机越来越多，无法安排足 够的安防人员进行对每个相机的工作状态进行检查。很多相机由于长时间无人维护而无 法正常工作，如干扰、虚焦、遮挡等，从而导致监控无法进行。实时检查相机的工作状态，需 要相机本身的智能化，使得相机的检测自动化，对于现代的大型分布式监控系统，如城市安 防，无论相机安装在多远的距离，或者什么地方，都可以在中心机房进行检测，且这种检测 可同时进行，速度快，效率高。这种智能检测的内容包括相机镜头的丢焦，镜头的缓慢移动 造成场景渐变，镜头上积累了大量的灰尘，安装不稳、大风或震动造成的图像抖动，接触不 良造成的信号不稳或信号干扰等。相机缓慢移动是其中一项最重要也最常见的检测。户外相机固定在云台上，由于 长期风吹雨淋日晒，螺丝锈蚀造成相机固定不稳，稍有风吹或地面震动导致画面移动，影响 了视频录像的效果，更影响后期的智能视频分析。有的相机固定在一些比较高的架子上，受 到支架附着物震动影响，比如安装在桥梁或高架、铁路边的相机，很容易受到经过的汽车、 火车带来的地面震动而出现抖动。另外，有些罪犯为了能避开相机录像，有意将相机缓慢 移动到监控画面外，使得监控画面无法监视犯罪事实。本发明就是针对相机的移动，包括快 速、缓慢移动。该项功能采用数字图像处理技术，计算监控视频图像的移动速度，算法不受 画面中运动物体或光线变化的干扰，能对相机的移动进行快速检测，及时做出报警。现有的用来检测画面是否出现运动的方法包括中国专利CN200580032022(检测 照相机移动的系统和包括检测照相机移动的系统的照相机)，采用光学分光原理检测民用 相机在拍摄中的晃动；中国专利CN01124045(数字相机检测移动的方法)用于检测场景中 是否有运动物体，从而触发一些事件；中国专利CN200410101568(运动矢量检测装置以及 移动图像照相机)是为了降低参考帧图像传输而进行运动区域检测。然而，检测画面是否出现运动的经典算法是采用相邻图像差分法，这种算法速 度快，但是容易受到光线变化的影响，因此人们提出了很多的改进算法。其中，专利号 200710165357. 5，名称为监控系统中检测并抑制相机移动产生的影响的设备和方法，属三 星电子株式会社北京三星通信技术研究有限公司。该发明专利针对运动检测中的误报警问 题，当由于相机的移动被检测成场景中的物体运动而产生误报警时，判断这种报警的类型 是否为由于相机移动造成的，从而达到抑制这种误报警。虽然该发明使用的方法是跟踪图 像中像素值的变化范围来判断是否发生移动，但其检测方法的基础仍然是基于两幅图像间 的相同位置像素强度值是否变化来判断，只是该发明利用了高斯统计模型，为每一个像素 建立一个统计权限范围，在一定范围内变化的仍然当作背景，因此该发明虽然能部分抑制噪声、光照等影响，但是对光线变化比较敏感，特别当环境光变化过快时，比如雷电、太阳光 变化、车灯照射、路灯等都会影响其算法性能，造成误判。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种监控系统中相机移动检测系统，可检测 出监控系统中相机的缓慢移动，并对环境光强变化不敏感。此外，本发明还提供一种监控系统中相机移动检测方法，可检测出监控系统中相 机的缓慢移动，可做到对环境光强度变化不敏感。为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案一种监控系统中相机移动检测系统，所述系统包括画面分割模块，用以对参考帧和后续帧的画面进行分割；特征提取模块，用以对参考帧和后续帧的画面进行特征提取，每个区域提取至少 一个特征点；特征点匹配模块，用以为后续帧中每一个小区域内的候选特征点在参考帧中找到 相对应的匹配点，计算特征点的运动矢量，得到整个画面的运动矢量场；运动矢量滤波模块，用以根据检测阈值和上下文关系，滤除运动矢量场中的错误 匹配的特征点；背景分割模块，用以分离出背景画面，并累计背景画面每一个小区域的静态累积 次数；移动判断模块，用以对每个特征点按区域位置标上记号，累积运动矢量为零的特 征点，当图像中的特征点累积次数大于设定阈值，认为相机静止，否则认为相机移动。作为本发明的一种优选方案，所述画面分割模块将参考帧和后续帧的画面分割为 大小相等的小区域；所述特征提取模块对参考帧和后续帧的画面进行特征提取，每个区域 提取一个最大特征点。作为本发明的一种优选方案，所述特征点匹配模块将参考帧中的特征点与后续帧 中提取出来的特征点按匹配规则进行对应点匹配计算，计算出每个区域中相对应的所有特 征点；采用点点匹配或点集匹配方法；点点匹配方法为首先将图像中的子区域编号；后续帧中每个区域包括一代表特 征点、若干个候选特征点；将参考帧中的特征点与后续帧中来自相同区域位置的代表特征 点及候选特征点进行匹配；匹配度最大的点的匹配度如果大于可信阈值Tm，则该点为匹配 点；如果该区域没有点匹配，再与周围其他区域的特征点进行匹配；与周围点匹配时，先与 代表特征点进行匹配，如果没有匹配点，再与候选特征点匹配，直至找到匹配特征点 ’参考 帧中的特征点在后续帧中找到相对应的匹配特征点后，计算特征点的运动矢量，得到整个 画面的运动矢量场；没有找到对应特征点的，运动矢量置为负值；对于没有找到匹配点的特征点、，并非立即从特征点集合T(t1; t2，...V..tn)中 剔除，而是做上标记tx’ = Xra1A2, ···、，···&)，只有这些点经过多次匹配后仍然没有不 能找到匹配点，如果经过一段时间后找到了匹配点，重新将该点的标志置为有效特征点；无 效特征点的运动矢量计为-1，不影响后续的移动判断；特征点之间的匹配方法采用特征矢量匹配，每个特征点根据周边像素点建立该点
7的特征矢量；然后计算特征矢量之间的距离，距离最小的为匹配点；建立特征矢量的方法包括从第K帧fk中找到候选的特征点后，按照上述特征检测方法为第K-I帧。中的 Zf-15建立特征矢量，每次获得两种特征拐点或直线，建立一个多维特征矢量；当相应的特 征值大于检测阈值时，矢量单元值为1，否则为0 ；在fk中为每一个候选的特征点建立扩展特征矢量fv(i，k，j)，所有的候选特征点
检测完毕后，这些特征矢量构成一个特征矢量族
权利要求
1.一种监控系统中相机移动检测系统，其特征在于，所述系统包括 画面分割模块，用以对参考帧和后续帧的画面进行分割；特征提取模块，用以对参考帧和后续帧的画面进行特征提取，每个区域提取至少一个 特征点；特征点匹配模块，用以为后续帧中每一个小区域内的候选特征点在参考帧中找到相对 应的匹配点，计算特征点的运动矢量，得到整个画面的运动矢量场；运动矢量滤波模块，用以根据检测阈值和上下文关系，滤除运动矢量场中的错误匹配 的特征点；背景分割模块，用以分离出背景画面，并累计背景画面每一个小区域的静态累积次数；移动判断模块，用以对每个特征点按区域位置标上记号，累积运动矢量为零的特征点， 当图像中的特征点累积次数大于设定阈值，认为相机静止，否则认为相机移动。
2.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于 所述画面分割模块将参考帧和后续帧的画面分割为大小相等的小区域；所述特征提取模块对参考帧和后续帧的画面进行特征提取，每个区域提取一个最大特 征点。
3.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述特征点匹配模块将参考帧中的特征点与后续帧中提取出来的特征点按匹配规则 进行对应点匹配计算，计算出每个区域中相对应的所有特征点；采用点点匹配或点集匹配 方法；点点匹配方法为首先将图像中的子区域编号；后续帧中每个区域包括一代表特征 点、若干个候选特征点；将参考帧中的特征点与后续帧中来自相同区域位置的代表特征点 及候选特征点进行匹配；匹配度最大的点的匹配度如果大于可信阈值Tm，则该点为匹配 点；如果该区域没有点匹配，再与周围其他区域的特征点进行匹配；与周围点匹配时，先与 代表特征点进行匹配，如果没有匹配点，再与候选特征点匹配，直至找到匹配特征点 ’参考 帧中的特征点在后续帧中找到相对应的匹配特征点后，计算特征点的运动矢量，得到整个 画面的运动矢量场；没有找到对应特征点的，运动矢量置为负值；对于没有找到匹配点的特征点tx，并非立即从特征点集合T(t1;t2，...V..tn)中剔除， 而是做上标记tx’ =>τα1; t2，···、，···&)，只有这些点经过多次匹配后仍然没有不能找 到匹配点，如果经过一段时间后找到了匹配点，重新将该点的标志置为有效特征点；无效特 征点的运动矢量计为-1，不影响后续的移动判断；特征点之间的匹配方法采用特征矢量匹配，每个特征点根据周边像素点建立该点的特 征矢量；然后计算特征矢量之间的距离，距离最小的为匹配点； 建立特征矢量的方法包括从第K帧fk中找到候选的特征点后，按照上述特征检测方法为第K-I帧。中的巧0+ 建立特征矢量，每次获得两种特征拐点或直线，建立一个多维特征矢量；当相应的特征值 大于检测阈值时，矢量单元值为1，否则为0 ；在fk中为每一个候选的特征点建立扩展特征矢量fv(i，k，j)，所有的候选特征点检测 完毕后，这些特征矢量构成一个特征矢量族从候选特征点中找出对应特征点的问题，于是便成了从这些候选的扩展特征矢量FV 中，找出和fv(i，k-1)之间的绝对值距离最小的矢量；定义特征矢量间的欧氏距离DFV 当DFV最小时，即矢量间的距离最小时，该位置即为匹配位置，于是得到该点的运动矢 量W ；计算出所有的特征点运动矢量后，以平均值作为两帧图像间的运动矢量。
4.根据权利要求3所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于建立特征矢量的方法包括从第K帧fk中找到候选的特征点后，按照上述特征检测方法为第K-I帧fk_i中的/f… 建立特征矢量，每次获得两种特征拐点或直线，建立一个8维特征矢量(Cl，c2, c3, C45I1, I2,13,14,)；当相应的特征值大于检测阈值时，矢量单元值为1，否则为0 ；取。中以为中心的9X9的邻域图像，分成9个大小为3X3的块；在每一个块里进行拐点和直线检测，共检测出9个矢量，将这9个矢量合并成一个特 征矢量，于是为每一个候选特征点建立了一个9X8 = 72维的扩展特征矢量fv(i，k-1)=[(Cl，l，Cl，2，Cl，3，Cl，4，丄1，1，丄1，2，丄1，3，丄1，4)；…·(C9，1，C9，2，C9，3，C9，4，丄9，1，丄9，2，丄9，3，丄9，4) ] 0在fk中为每一个候选的特征点建立扩展特征矢量fv(i，k，j)，所有的候选特征点检测 完毕后，这些特征矢量构成一个特征矢量族FV 二 [Λ,，”·.·/^，」从候选特征点中找出对应特征点的问题，于是便成了从这些候选的扩展特征矢量FV 中，找出和fv(i，k-1)之间的绝对值距离最小的矢量；定义特征矢量间的欧氏距离DFV 722DFV = ￡ [fv(i, k, j, m) - Mi, k-\,m)}当DFV最小时，即矢量间的距离最小时，该位置即为匹配位置，于是得到该点的运动矢 量V/ ；计算出所有的特征点运动矢量后，以平均值作为两帧图像间的运动矢量。
5.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述运动矢量滤波模块利用匹配阈值滤除错误匹配点，所有特征点运动矢量建立了画 面的运动矢量场，通过矢量场中相近特征矢量间的上下文关系，滤除错误匹配矢量。
6.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述运动矢量滤波模块计算所有特征点的运动矢量，没有找到对应特征点的区域默认 其运动矢量为负值，忽略不计；将所有特征点的特征矢量建立画面结构的运动矢量场，然后 进行滤波；采用中值滤波法，将每个特征矢量与周围小区域的特征矢量排序，取中值，如果 中值与原有值相似，则原有值正确；如果两者相差大于设定值，则取中值代替原有值。
7.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述背景分割模块使用K-mean聚类分析法，将所有匹配到的特征点进行分类，分类 后的特征点分布在几个特征点集中，根据每个点集的中心运动矢量确定为背景还是运动物 体。
8.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述移动判断模块的判断方法为滤波后的矢量场中，若某区域运动矢量为零，则判断 该区域为静态背景区域，其连续出现的次数Ts进行累计，一旦该区域运动矢量为非零，则 重新开始累计；当Ts > Th时，则判断相机静止，否则，判断相机正在移动；Th为设定的最小阈值静止 次数；相机移动后，移动累加变量Mv加1 ；如果某帧为静止帧，无论Mv值为多少，立即对Mv清零；当Mv大于阈值Mh时，进行移动报警。
9.根据权利要求1所述的监控系统中相机移动检测系统，其特征在于所述系统进一步包括参考帧更新模块，参考帧更新是根据两种条件时间累加器是否 超过阈值Tt，当前帧是否为移动帧；如果是移动状态，超过报警时间，也要更新参帧。
10.一种监控系统中相机移动检测方法，其特征在于，所述移动检测方法包括如下步骤画面分割步骤，对参考帧和后续帧的画面进行分割；特征提取步骤，对参考帧和后续帧的画面进行特征提取，每个区域提取至少一个特征点特征点匹配步骤，为后续帧中每一个小区域内的候选特征点在参考帧中找到相对应的 匹配点，计算特征点的运动矢量，得到整个画面的运动矢量场；运动矢量滤波步骤，根据检测阈值和上下文关系，滤除运动矢量场中的错误匹配的特 iiE ’背景分割步骤，分离出背景画面，并累计背景画面每一个小区域的静态累积次数； 移动判断步骤，对每个特征点按区域位置标上记号，相机移动后，重新累积运动矢量为 零的特征点，当图像中的特征点累积次数大于设定阈值，才认为相机静止，否则仍然认为相 机移动。
11.根据权利要求10所述的监控系统中相机移动检测方法，其特征在于所述特征点匹配步骤中，将参考帧中的特征点与后续帧中提取出来的特征点按匹配规 则进行对应点匹配计算，计算出每个区域中相对应的所有特征点；采用点点匹配或点集匹 配方法；点点匹配方法为首先将图像中的子区域编号；后续帧中每个区域包括一代表特征 点、若干个候选特征点；将参考帧中的特征点与后续帧中来自相同区域位置的代表特征点 及候选特征点进行匹配；匹配度最大的点的匹配度如果大于可信阈值Tm，则该点为匹配 点；如果该区域没有点匹配，再与周围其他区域的特征点进行匹配；与周围点匹配时，先与 代表特征点进行匹配，如果没有匹配点，再与候选特征点匹配，直至找到匹配特征点；参考 帧中的特征点在后续帧中找到相对应的匹配特征点后，计算特征点的运动矢量，得到整个 画面的运动矢量场；没有找到对应特征点的，运动矢量置为负值；对于没有找到匹配点的特征点tx，并非立即从特征点集合T(t1;t2，...V..tn)中剔除， 而是做上标记tx’ =>τα1; t2，···、，···&)，只有这些点经过多次匹配后仍然没有不能找 到匹配点，如果经过一段时间后找到了匹配点，重新将该点的标志置为有效特征点；无效特 征点的运动矢量计为-1，不影响后续的移动判断；特征点之间的匹配方法采用特征矢量匹配，每个特征点根据周边像素点建立该点的特 征矢量；然后计算特征矢量之间的距离，距离最小的为匹配点；建立特征矢量的方法包括从第K帧fk中找到候选的特征点后，按照上述特征检测方法为第K-I帧fk_i中的 建立特征矢量，每次获得两种特征拐点或直线，建立一个多维特征矢量；当相应的特征值 大于检测阈值时，矢量单元值为1，否则为0 ；在fk中为每一个候选的特征点建立扩展特征矢量fv(i，k，j)，所有的候选特征点检测 完毕后，这些特征矢量构成一个特征矢量族从候选特征点中找出对应特征点的问题，于是便成了从这些候选的扩展特征矢量FV 中，找出和fv(i，k-1)之间的绝对值距离最小的矢量；定义特征矢量间的欧氏距离DFV DFV = Yj [>(/, k,j,m)~ Jv{i, k-\,m)}./=1当DFV最小时，即矢量间的距离最小时，该位置即为匹配位置，于是得到该点的运动矢 量ν/ ；计算出所有的特征点运动矢量后，以平均值作为两帧图像间的运动矢量。
12.根据权利要求10所述的监控系统中相机移动检测方法，其特征在于所述运动矢量滤波步骤中，利用匹配阈值滤除错误匹配点，所有特征点运动矢量建立 了画面的运动矢量场，通过矢量场中相近特征矢量间的上下文关系，滤除错误匹配矢量。
13.根据权利要求10所述的监控系统中相机移动检测方法，其特征在于所述运动矢量滤波步骤中，计算所有特征点的运动矢量，没有找到对应特征点的区域 默认其运动矢量为负值，忽略不计；将所有特征点的特征矢量建立画面结构的运动矢量场， 然后进行滤波；采用中值滤波法，将每个特征矢量与周围小区域的特征矢量排序，取中值， 如果中值与原有值相似，则原有值正确；如果两者相差大于设定值，则取中值代替原有值。
14.根据权利要求10所述的监控系统中相机移动检测方法，其特征在于所述背景分割步骤中，使用K-mean聚类分析法，将所有匹配到的特征点进行分类，分 类后的特征点分布在几个特征点集中，根据每个点集的中心运动矢量确定为背景还是运动 物体。
15.根据权利要求10所述的监控系统中相机移动检测方法，其特征在于所述移动判断步骤的判断方法为滤波后的矢量场中，若某区域运动矢量为零，则判断 该区域为静态背景区域，其连续出现的次数Ts进行累计，一旦该区域运动矢量为非零，则 重新开始累计；当Ts > Th时，则判断相机静止，否则，判断相机正在移动；Th为设定的最小阈值静止 次数；相机移动后，移动累加变量Mv加1 ；如果某帧为静止帧，无论Mv值为多少，立即对Mv清零；当Mv大于阈值Mh时，进行移动报警。
全文摘要
本发明揭示了一种监控系统中相机移动检测系统及方法，所述系统包括画面分割模块、特征提取模块、特征点匹配模块、运动矢量滤波模块、背景分割模块、移动判断模块。画面分割模块对参考帧和后续帧的画面进行分割；特征提取模块对参考帧和后续帧的画面进行特征提取；特征点匹配模块为后续帧中每一个小区域内的候选特征点在参考帧中找到相对应的匹配点；运动矢量滤波模块滤除运动矢量场中的错误匹配的特征点；背景分割模块分离出背景画面，并累计背景画面每一个小区域的静态累积次数；移动判断模块对每个特征点按区域位置标上记号，累积运动矢量为零的特征点，判断相机是否移动。本发明可检测出监控系统中相机的缓慢移动。
文档编号H04N5/232GK102118561SQ201010186520
公开日2011年7月6日 申请日期2010年5月27日 优先权日2010年5月27日
发明者周渝斌 申请人:周渝斌