一种用于关注区域防篡改的监控方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频监控技术领域，具体涉及一种用于关注区域防篡改的监控方法及 系统。
【背景技术】
[0002] 在传统的视频监控模式中，工作人员需要时刻地关注着场景内发生的情况。一方 面，在该工作模式下，工作人员容易发生疲劳，从而导致关注区域发生漏检情况。另一方面， 监控系统产生的海量视频数据，使得提取有价值的信息变得非常困难；一旦发生漏检情况， 反复查找对应的视频会浪费时间，有时还会错过处理突出事件的最佳时间。
[0003] 一些技术领域中（例如，金融行业中的银行、证券等），违法者对设备进行篡改，以 达到非法获利的目的。因此，需要使用摄像机对监控区域进行拍摄，并对所拍摄的视频图像 进行分析。现有技术中，经常通过图像帧的变化，来识别监测区域是否发生变化（即被篡 改）。例如，常用的背景差值算法，采用自适应方法建立背景图像，通过计算当前图像帧与背 景图像的差值来判断监测区域的变化，但是这种方法对场景内光线变化敏感，并且当关注 区域发生长时间遮挡时无法有效判断关注区域是发生了改变还是被其他物体遮挡。因此基 于上述算法建立起来的智能监控系统都存在一定的缺点，容易导致漏检误检结果。
【发明内容】
[0004]本发明要解决的技术问题是：如何实现适应环境亮度变化以及有效判断关注区域 被遮挡发生改变的问题，从而防止发生漏检误检的情况。
[0005] 为实现上述的发明目的，本发明提供了一种用于关注区域防篡改的监控方法及系 统。
[0006] 一方面，本发明提供了一种用于关注区域防篡改的监控方法，包括：
[0007] 选取视频中静止场景图像作为参考背景；
[0008]在视频中确定关注区域、关联区域和亮度检测区域；
[0009] 计算参考背景分别与当前帧图像的所述关注区域、所述关联区域和所述亮度检测 区域的相似度，并与预设的相似度与工作状态的对应关系确定当前帧图像的工作状态。
[0010] 可选地，还包括更新参考背景的步骤，包括：
[0011] 计算当前帧图像的所述关注区域、所述关联区域和所述亮度检测区域与当前参考 背景的所述关注区域、所述关联区域和所述亮度检测区域的相似度，如果二者相似则采用 所述当前帧图像作为参考背景。
[0012] 可选地，还包括对参考背景的亮度补偿过程，包括：
[0013] 计算当前帧图像的所述亮度检测区域与当前参考背景的所述亮度检测区域的相 似度，如果二者不相似，根据亮度变化量对参考背景进行亮度补偿，用于减少或者消除因亮 度变化而引起的参考背景的像素值的线性变化。
[0014] 可选地，对参考背景进行亮度补偿时，采用最小二乘法计算参考背景与当前帧图 像的线性关系系数，以使补偿前后相同像素的方差最小。
[0015] 可选地，所述视频上确定关注区域、关联区域和亮度检测区域的过程，包括：
[0016]根据监控者关心的视频中选择关注区域；
[0017]将视频分成若干网格，统计一段时间内无报警情况时每一帧图像中每个网格的变 化情况；
[0018]将只有亮度变化的网格作为亮度检测区域；
[0019]将与所述关注区域同时变化的非关注区域内的网格作为关联区域。
[0020] 可选地，还包括亮度检测区域的步骤，包括：
[0021] 在预设时间段内，所述亮度检测区域有运动物体进入，则根据所述视频上确定关 注区域、关联区域和亮度检测区域的步骤更换所述亮度检测区域。
[0022] 另一方面，本发明还提供了一种用于关注区域防篡改的监控系统，用于实现上述 的监控方法，包括：
[0023] 参考背景选取模块，用于选取视频中正常亮度的静止场景图像作为参考背景；
[0024]检测区域确定模块，用于在视频中确定关注区域、关联区域和亮度检测区域；
[0025] 监控模块，用于计算参考背景分别与当前帧图像的所述关注区域、所述关联区域 和所述亮度检测区域的相似度，并与预设的相似度与工作状态的对应关系确定当前帧图像 的工作状态。
[0026] 可选地，所述关注区域确定模块包括计算子模块，用于生成关联区域和亮度检测 区域。
[0027] 可选地，还包括校验模块，用于校验关联区域和亮度检测区域是否符合要求。
[0028] 可选地，还包括亮度补偿模块，用于当亮度发生变化时，根据变化量对参考背景进 行亮度补偿。
[0029] 由上述技术方案可知，本发明在视频中划分为关注区域、关联区域和亮度检测区 域，通过计算参考背景与关注区域、关联区域和亮度检测区域的相似度，对当前帧图像的工 作状态进行判断，为用户提供有效信息，从而达到了适应环境亮度变化以及有效判断关注 区域被遮挡时发生改变的效果。
【附图说明】
[0030] 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，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 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的前提下，还可以根 据这些附图获得其他的附图。
[0031] 图1是本发明实施例提供的一种用于关注区域防篡改的监控方法流程图；
[0032] 图2是本发明实施例中关注区域以及与之对应的关联区域和亮度检测区域分组 示意图；
[0033] 图3是本发明一实施例中采用灰度直方图的监控方法流程图；
[0034]图4是本发明实施例提供的一种用于关注区域防篡改的监控系统框图。
【具体实施方式】
[0035] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
[0036] 本发明提供了一种用于关注区域防篡改的监控方法，如图1所示，包括：
[0037] 选取视频中的静止场景图像作为参考背景；
[0038] 在视频中确定关注区域、关联区域和亮度检测区域；
[0039] 计算参考背景分别与当前帧图像的所述关注区域、所述关联区域和所述亮度检测 区域的相似度，并与预设的相似度与工作状态的对应关系确定当前帧图像的工作状态。
[0040] 本发明通过设置关注区域、关联区域和亮度检测区域，计算参考背景与关注区域、 关联区域和亮度检测区域进行相似度，对当前帧图像的工作状态进行判断，根据工作状态 进行相应处理，为用户提供有效信息，从而实现适应亮度发生变化以及有效判断关注区域 被遮挡发生改变的问题。本发明可以只处理上面三个区域的数据，实时性好，可以防止发生 漏检误检的情况。
[0041] 首先，介绍步骤S100、选取视频中的静止场景图像作为参考背景。
[0042] 在视频中选择连续多帧静止场景图像，这些图像需要正常亮度且静止场景中无运 动物体，挑选其中一帧图像作为参考背景。可选地，将该多帧静止场景图像相同位置的像素 求取该像素所对应参数（例如，像素中的红、绿、蓝、亮度等）的平均值，利用全部像素的参 数平均