一種基于機(jī)器視覺的隨地便溺行為監(jiān)測方法
【專利摘要】一種基于機(jī)器視覺的隨地便溺行為監(jiān)測方法，該方法能夠?qū)Πl(fā)生在偏僻處的隨地便溺行為做出影像攝錄和警告。系統(tǒng)利用現(xiàn)有監(jiān)控攝像機(jī)采集圖像，利用背景分割技術(shù)將人體輪廓從圖像中去噪并提取出來后，利用圖像減法運(yùn)算將人體運(yùn)動特征提取出來，判斷人體處于靜止不動狀態(tài)或是運(yùn)動狀態(tài)，并將靜止5秒鐘不動的人體視為隨地便溺者，系統(tǒng)發(fā)出警告語音進(jìn)行驅(qū)離。本發(fā)明方法無需人工監(jiān)管，極大地節(jié)省人力、經(jīng)濟(jì)成本，有效治理隨地便溺的不文明行為。
【專利說明】一種基于機(jī)器視覺的隨地便溺行為監(jiān)測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像分析識別領(lǐng)域，尤其涉及一種利用機(jī)器視覺對人體圖像變化進(jìn)行監(jiān)測報警的方法。

【背景技術(shù)】
[0002]隨著科技文化水平的提高，我國的國民素質(zhì)也逐步提高。但是，在偏僻公共場所的背側(cè)或在陰暗背光的角落中，依然存在著人們隨意便溺的不文明行為。即使張貼“此處嚴(yán)禁便溺”的警示標(biāo)語，也無法有效阻止隨地便溺行為的發(fā)生。此種問題令設(shè)施管理方感到頭疼，同時，隨地便溺等不文明行為也損害城市、人文形象。另外，隨地便溺行為還會造成環(huán)境污染，導(dǎo)致蒼蠅、蚊子等害蟲的孽生與聚集，蚊蠅自身攜帶的病毒有可能通過叮咬食物將病毒傳染給他人。
[0003]但是在現(xiàn)階段，管理方普遍采用人工監(jiān)管方式進(jìn)行管理，管理效果受到光線、時間、天氣等因素影響，無法達(dá)到滿意效果，對阻止隨地便溺行為起效不大，而且還會增大管理人員的工作量以及崗位臃腫等問題，增加了管理方的開資。然而，現(xiàn)在國內(nèi)外尚未出現(xiàn)能夠?qū)﹄S地便溺行為進(jìn)行智能檢測的裝置和方法，依然無法徹底解決上述問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明目的在于提供一種方法簡單有效、節(jié)約監(jiān)管成本、保護(hù)環(huán)境衛(wèi)生、提高城市形象的基于機(jī)器視覺的隨地便溺行為監(jiān)測方法。
[0005]為實現(xiàn)上述目的，采用了以下技術(shù)方案，本發(fā)明所述檢測方法步驟如下:
[0006](I)在地面、墻角等便溺行為高發(fā)地段安裝監(jiān)控攝像機(jī)和報警設(shè)備，攝像機(jī)鏡頭對地面、墻角區(qū)域進(jìn)行實時監(jiān)控；攝像機(jī)、報警設(shè)備通過數(shù)據(jù)線與PC設(shè)備連接組成監(jiān)控系統(tǒng)；
[0007](2)監(jiān)控系統(tǒng)以3幀/秒的采樣頻率對攝像機(jī)攝錄的圖像進(jìn)行處理，并對圖像進(jìn)行聞斯濾波；
[0008](3)系統(tǒng)利用前30秒的圖像訓(xùn)練一個基本的背景模型，使用這個背景模型將前景從背景中分割出來，之后定期更新學(xué)習(xí)的背景像素；
[0009](4)將前景的二值圖像輪廓從背景中分割出來后，利用形態(tài)學(xué)開操作將小的噪聲消除，再用閉操作重建邊緣部分；
[0010](5)運(yùn)用連通區(qū)域標(biāo)記技術(shù)來標(biāo)注每個連續(xù)的物體并得到它的面積，通過人體面積的最小值S來排除非人體的噪聲，將面積小于人體面積最小值S的物體的灰度值置O ;
[0011](6)將處理好的二值前景圖與該幀圖像之后5秒鐘內(nèi)的每幀二值前景圖進(jìn)行圖像減法運(yùn)算，將行為人運(yùn)動特征提取出來，計算出減法結(jié)果圖像中灰度值為255的圖像面積P，若所有14幀減法圖像中的面積P均小于設(shè)定的閾值T，即判斷該行為人在5秒鐘內(nèi)靜止不動；
[0012](7)對于被判斷為靜止5秒不動的行為人，監(jiān)控系統(tǒng)默認(rèn)該行為人即為隨地便溺者，系統(tǒng)驅(qū)動報警設(shè)備工作發(fā)出報警語音對便溺者進(jìn)行提醒警示。
[0013]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有如下優(yōu)點:
[0014]1、在便溺高發(fā)場所進(jìn)行監(jiān)控，通過對人體圖像進(jìn)行監(jiān)控分析來判斷是否發(fā)生便溺行為，無需人工監(jiān)管，節(jié)省人力、經(jīng)濟(jì)成本；
[0015]2、可智能判斷人體行為，有效收集影像，并具備語音警告功能；
[0016]3、有效維護(hù)城市形象與環(huán)境衛(wèi)生，進(jìn)一步提高居民素質(zhì)。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0017]圖1是本發(fā)明方法的系統(tǒng)工作流程圖。
[0018]圖2是人體站立不動狀態(tài)下的圖像減法運(yùn)算算法示意圖。
[0019]圖3是人體蹲下不動狀態(tài)下的圖像減法運(yùn)算算法示意圖。
[0020]圖4是人體直立運(yùn)動狀態(tài)下的圖像減法運(yùn)算算法示意圖。

【具體實施方式】
[0021]下面結(jié)合附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步說明:
[0022]如圖1所示的本發(fā)明方法工作流程圖中，本發(fā)明所述檢測方法步驟如下:
[0023](I)在地面、墻角等便溺行為高發(fā)地段安裝監(jiān)控攝像機(jī)和報警設(shè)備，攝像機(jī)鏡頭對地面、墻角區(qū)域進(jìn)行實時監(jiān)控；攝像機(jī)、報警設(shè)備通過數(shù)據(jù)線與PC設(shè)備連接組成監(jiān)控系統(tǒng)；
[0024](2)監(jiān)控系統(tǒng)以3幀/秒的采樣頻率對攝像機(jī)攝錄的圖像進(jìn)行處理，并對圖像進(jìn)行聞斯濾波；
[0025](3)系統(tǒng)利用前30秒的圖像訓(xùn)練一個基本的背景模型，使用這個背景模型將前景從背景中分割出來，之后定期更新學(xué)習(xí)的背景像素；
[0026](4)將前景的二值圖像輪廓從背景中分割出來后，利用形態(tài)學(xué)開操作將小的噪聲消除，再用閉操作重建邊緣部分；
[0027](5)運(yùn)用連通區(qū)域標(biāo)記技術(shù)來標(biāo)注每個連續(xù)的物體并得到它的面積，通過人體面積的最小值S來排除非人體的噪聲，將面積小于人體面積最小值S的物體的灰度值置O ;
[0028](6)將處理好的二值前景圖與該幀圖像之后5秒鐘內(nèi)的每幀二值前景圖進(jìn)行圖像減法運(yùn)算，將行為人運(yùn)動特征提取出來，計算出減法結(jié)果圖像中灰度值為255的圖像面積P，若所有14幀減法圖像中的面積P均小于設(shè)定的閾值T，即判斷該行為人在5秒鐘內(nèi)靜止不動；因為，隨地便溺者進(jìn)行便溺行為時，身體基本處于不動的狀態(tài)，比如站立不動或蹲下不動；而偏僻陰暗處很少有人逗留，其他人途經(jīng)此處時，處于運(yùn)動狀態(tài)。所以，在這些時常發(fā)生隨地便溺行為的偏僻處，若有人在此停留不動5秒鐘以上，系統(tǒng)即將其視為隨地便溺者。本發(fā)明所述的人體靜止不動的狀態(tài)，是指處于站立或蹲下等未發(fā)生移動的狀態(tài)，并且不能大幅度的晃動身體，即身體只有輕微的晃動。從所采集的圖像上來看，在人體靜止不動的連續(xù)圖像幀里，人體形態(tài)特征只有輕微的偏離；而人體處于運(yùn)動狀態(tài)時，在連續(xù)圖像幀中，人體形態(tài)特征偏離程度很大。因此可以利用圖像減法運(yùn)算將人體運(yùn)動特征提取出來，并判斷人體是否靜止不動。
[0029](7)對于被判斷為靜止5秒不動的行為人，監(jiān)控系統(tǒng)默認(rèn)該行為人即為隨地便溺者，系統(tǒng)驅(qū)動報警設(shè)備工作發(fā)出報警語音對便溺者進(jìn)行提醒警示。
[0030]圖2中，經(jīng)過上述步驟2到步驟5這一系列處理后，所得到的二值前景圖只含有人體圖像存在，如圖2中左數(shù)第一幅圖像所示，因此其反映了人體特征，為后續(xù)步驟提供了基礎(chǔ)。
[0031 ] 圖像減法運(yùn)算具體算法如下:
[0032]由后續(xù)幀中的每個像素點的灰度值減去第一幀中的對應(yīng)像素點的灰度值，若相減結(jié)果小于0，則將運(yùn)算結(jié)果圖像中相同位置像素點的灰度值置O ;若相減結(jié)果等于0，則置O ;若相減結(jié)果為255，則置為255 ；
[0033]如果人體處于靜止不動狀態(tài)時，這樣減法運(yùn)算后得出的結(jié)果圖像中，灰度值為255的像素點就很少，如圖2中右數(shù)第一幅圖像所示，人體處于站立不動狀態(tài)；如圖3中右數(shù)第一幅圖像所示，人體處于蹲下狀態(tài)；
[0034]人體處于運(yùn)動狀態(tài)時，減法運(yùn)算后得出的結(jié)果圖像中，灰度值為255的像素點就很多，如圖4中右數(shù)第一幅圖像所示；
[0035]設(shè)定好閾值T后，根據(jù)結(jié)果圖像中灰度值為255的圖像面積P是否小于閾值T，即可判斷人體處于靜止不動狀態(tài)或是運(yùn)動狀態(tài)。
[0036]以上所述的實施例僅僅是對本發(fā)明的優(yōu)選實施方式進(jìn)行描述，并非對本發(fā)明的范圍進(jìn)行限定，在不脫離本發(fā)明設(shè)計精神的前提下，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員對本發(fā)明的技術(shù)方案做出的各種變形和改進(jìn)，均應(yīng)落入本發(fā)明權(quán)利要求書確定的保護(hù)范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于機(jī)器視覺的隨地便溺行為監(jiān)測方法，其特征在于，所述檢測方法步驟如下: (1)在地面、墻角等便溺行為高發(fā)地段安裝監(jiān)控攝像機(jī)和報警設(shè)備，攝像機(jī)鏡頭對地面、墻角區(qū)域進(jìn)行實時監(jiān)控；攝像機(jī)、報警設(shè)備通過數(shù)據(jù)線與PC設(shè)備連接組成監(jiān)控系統(tǒng)； (2)監(jiān)控系統(tǒng)以3幀/秒的采樣頻率對攝像機(jī)攝錄的圖像進(jìn)行處理，并對圖像進(jìn)行高斯濾波； (3)系統(tǒng)利用前30秒的圖像訓(xùn)練一個基本的背景模型，使用這個背景模型將前景從背景中分割出來，之后定期更新學(xué)習(xí)的背景像素； (4)將前景的二值圖像輪廓從背景中分割出來后，利用形態(tài)學(xué)開操作將小的噪聲消除，再用閉操作重建邊緣部分； (5)運(yùn)用連通區(qū)域標(biāo)記技術(shù)來標(biāo)注每個連續(xù)的物體并得到它的面積，通過人體面積的最小值S來排除非人體的噪聲，將面積小于人體面積最小值S的物體的灰度值置O ; (6)將處理好的二值前景圖與該幀圖像之后5秒鐘內(nèi)的每幀二值前景圖進(jìn)行圖像減法運(yùn)算，將行為人運(yùn)動特征提取出來，計算出減法結(jié)果圖像中灰度值為255的圖像面積P，若所有14幀減法圖像中的面積P均小于設(shè)定的閾值T，即判斷該行為人在5秒鐘內(nèi)靜止不動； (7)對于被判斷為靜止5秒不動的行為人，監(jiān)控系統(tǒng)默認(rèn)該行為人即為隨地便溺者，系統(tǒng)驅(qū)動報警設(shè)備工作發(fā)出報警語音對便溺者進(jìn)行提醒警示。
【文檔編號】G06T7/20GK104333735SQ201410580014
【公開日】2015年2月4日 申請日期:2014年10月27日 優(yōu)先權(quán)日:2014年10月27日
【發(fā)明者】蘇連成, 蔣晟 申請人:燕山大學(xué)