專利名稱:視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理、視頻監(jiān)控，特別涉及一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。
技術(shù)背景
運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤是智能視頻監(jiān)控技術(shù)的基礎(chǔ)，其檢測(cè)結(jié)果、跟蹤結(jié)果直接影響著后期事件(諸如入侵、物品遺留、物品被盜、車輛逆向行駛等)檢測(cè)的誤警率和虛警率。因此，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤的方法得到了廣泛的關(guān)注。
公開號(hào)為CN 1875379A的中國(guó)專利申請(qǐng)公開了一種考慮了各匹配特征的范圍和方差的，對(duì)視頻圖像中的對(duì)象跟蹤方法和裝置。美國(guó)專利申請(qǐng)us 61M149A公開了一種基于模式識(shí)別的目標(biāo)檢測(cè)方法，美國(guó)專利申請(qǐng)US 2009/0052737A1公開了一種檢測(cè)場(chǎng)景中目標(biāo)的方法和裝置。
然而，由于實(shí)際場(chǎng)景中存在諸如樹葉樹枝擺動(dòng)、陰影等現(xiàn)象，因此上述目標(biāo)跟蹤技術(shù)所檢測(cè)出的結(jié)果中常存在虛警目標(biāo)，其檢測(cè)的虛警率較高，這就影響了檢測(cè)的準(zhǔn)確率。
綜上所述，目前迫切需要提出一種能有效的抑制虛警的虛警目標(biāo)檢測(cè)的方法及裝置。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的主要目的在于提供一種能有效的抑制實(shí)際場(chǎng)景中的虛警，提高目標(biāo)檢測(cè)正確率的方法及裝置。
為達(dá)到上述目的，按照本發(fā)明的第一個(gè)方面，提供了一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的方法，該方法包括如下步驟
第一步驟，根據(jù)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)最新一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)歷史軌跡中的特征 fn息；
第二步驟，選擇是否檢測(cè)平滑性；
第三步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行平滑性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在平滑性上是否屬于異常目標(biāo)；
第四步驟，選擇是否檢測(cè)連續(xù)性；
第五步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在連續(xù)性上是否屬于異常目標(biāo)；
第六步驟，選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性；
第七步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行隨機(jī)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在隨機(jī)性上是否屬于異常目標(biāo)；和
第八步驟，通過統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)異常的幀數(shù)，檢測(cè)出虛警目標(biāo)并銷毀。
優(yōu)選地，所述特征信息包括目標(biāo)的軌跡信息、目標(biāo)軌跡的均值信息、目標(biāo)的速度信息、以及前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息。
其中，所述目標(biāo)的軌跡信息包括該時(shí)間窗內(nèi)每幀圖像內(nèi)目標(biāo)的高度、目標(biāo)的寬度、目標(biāo)的面積、目標(biāo)的高度變化量、目標(biāo)的寬度變化量、目標(biāo)的X方向位移量、以及目標(biāo)的 Y方向位移量的7個(gè)參數(shù)；
所述目標(biāo)軌跡的均值信息包括該時(shí)間窗內(nèi)所有幀圖像的目標(biāo)高度的均值、目標(biāo)寬度的均值、目標(biāo)面積的均值、目標(biāo)高度變化量的均值、目標(biāo)寬度變化量的均值、目標(biāo)的X 方向位移量均值、以及目標(biāo)的Y方向位移量均值的7個(gè)均值；
所述目標(biāo)的速度信息，是通過計(jì)算相隔N幀的兩幀圖像內(nèi)目標(biāo)的單位時(shí)間內(nèi)的位移而獲得；
所述前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息，是指當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積。
優(yōu)選地，第二步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)平滑性，若是平滑性則進(jìn)入到第三步驟， 否則直接進(jìn)入到第八步驟。
優(yōu)選地，第三步驟中，分別計(jì)算所述特征信息中目標(biāo)的軌跡信息的7個(gè)參數(shù)、所述目標(biāo)軌跡的均值信息的7個(gè)均值、和該7個(gè)均值的絕對(duì)差，并且計(jì)算該絕對(duì)差與均值的比值；若該比值大于特征的平滑性閾值Tf時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡超出正常范圍，并判定該特征不平滑，否則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡處于正常范圍，并判定該特征平滑。
優(yōu)選地，第四步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)連續(xù)性，若是連續(xù)性則進(jìn)入到第五步驟， 否則直接進(jìn)入到第八步驟。
優(yōu)選地，第五步驟中，所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的面積信息和前后幀目標(biāo)的疊壓信息；計(jì)算當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積，計(jì)算該疊壓部分的面積與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框的面積的比值；若該比值大于第一閾值Tl時(shí)，則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)正常，滿足連續(xù)性；否則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)異常； 其中0. 1彡Tl彡0. 5。
優(yōu)選地，第六步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性，若是連續(xù)性則進(jìn)入到第七步驟， 否則直接進(jìn)入到第八步驟。
優(yōu)選地，第七步驟中，所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的位置信息和速度信息；計(jì)算設(shè)定時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)在X、Y方向上的位置方差0y，以及速度方差Ovx和Ovy，目標(biāo)的隨機(jī)性系數(shù)ξ m的計(jì)算公式如下
+ — |
當(dāng)ξ m > T2時(shí)，認(rèn)為目標(biāo)具有隨機(jī)性，設(shè)定當(dāng)前幀為異常幀，其中T2為設(shè)定閾值， 并根據(jù)需求設(shè)置。
優(yōu)選地，第八步驟中，計(jì)算該異常的幀數(shù)占該短時(shí)間窗內(nèi)的比值，若該比值大于第三閾值T3，則認(rèn)為該目標(biāo)是虛警目標(biāo)，并將其銷毀；其中0. 1彡T3彡0. 5。
按照本發(fā)明的另一個(gè)方面，提供了一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的裝置，該裝置包括
歷史軌跡信息統(tǒng)計(jì)單元，用于根據(jù)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)最新一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息；
是否檢測(cè)平滑性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)平滑性；
平滑性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行平滑性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在平滑性上是否屬于異常目標(biāo)；[0034]是否檢測(cè)連續(xù)性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)連續(xù)性；
連續(xù)性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在連續(xù)性上是否屬于異常目標(biāo)；
是否檢測(cè)隨機(jī)性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性；
隨機(jī)性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行隨機(jī)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在隨機(jī)性上是否屬于異常目標(biāo)；和
異常目標(biāo)處理單元，用于通過統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)異常的幀數(shù)，檢測(cè)出虛警目標(biāo)并銷毀。
按照上述所述方法中，平滑性檢測(cè)通用性較強(qiáng)，但對(duì)諸如存在真實(shí)的小目標(biāo)的場(chǎng)景適用性較差；連續(xù)性檢測(cè)對(duì)存在運(yùn)動(dòng)速度過快的目標(biāo)的場(chǎng)景適用性較差；隨機(jī)性檢測(cè)對(duì)存在運(yùn)動(dòng)速度過快的目標(biāo)的場(chǎng)景適用性較差。在實(shí)施本發(fā)明的方法時(shí)，可以根據(jù)實(shí)際場(chǎng)景的需要，選擇進(jìn)行平滑性檢測(cè)、連續(xù)性檢測(cè)、隨機(jī)性檢測(cè)。
與現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤技術(shù)相比，按照本發(fā)明的方法和裝置可以進(jìn)一步地濾除虛警目標(biāo)，從而減少了虛警率。


圖1示出了按照本發(fā)明的視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的方法；
圖2示出了按照本發(fā)明的對(duì)異常目標(biāo)的處理一例示意圖；
圖3示出了按照本發(fā)明的視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的裝置。
具體實(shí)施方式
為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明白，下面結(jié)合實(shí)施例和附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。
為了更好地理解本發(fā)明，將發(fā)明中涉及的術(shù)語(yǔ)定義如下
虛警目標(biāo)實(shí)際場(chǎng)景中存在兩類虛警目標(biāo)。第一類是由于編解碼的量化誤差導(dǎo)致的檢測(cè)區(qū)域，由于這類虛警目標(biāo)是隨機(jī)產(chǎn)生的，且往往沒有運(yùn)動(dòng)特性，表現(xiàn)為突然出現(xiàn)在圖像的某一位置且靜止不動(dòng)，通?？梢酝ㄟ^趨勢(shì)檢測(cè)函數(shù)很好地濾除。第二類虛警目標(biāo)與實(shí)際場(chǎng)景中真實(shí)目標(biāo)(如人和車)一樣具備運(yùn)動(dòng)特征，但由于并非監(jiān)控所關(guān)注的，所以被視為虛警目標(biāo)，例如擺動(dòng)的樹枝樹葉、飄動(dòng)的旗幟等。本發(fā)明所述虛警目標(biāo)指的是第二類虛警目標(biāo)。
本發(fā)明主要是分別通過分析目標(biāo)的平滑性、連續(xù)性、隨機(jī)性三個(gè)特征，來(lái)判斷目標(biāo)是否屬于異常目標(biāo)，然后通過對(duì)異常目標(biāo)的處理來(lái)檢測(cè)并銷毀虛警目標(biāo)。
平滑性當(dāng)目標(biāo)的某一特征在某一幀產(chǎn)生足夠大的突變時(shí)，認(rèn)為目標(biāo)在這一特征上不平滑，當(dāng)存在足夠多的特征同時(shí)處于不平滑狀態(tài)時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)不平滑。
連續(xù)性正常的目標(biāo)(不包括運(yùn)動(dòng)速度特別快的目標(biāo))，由于運(yùn)動(dòng)路徑的規(guī)則，運(yùn)動(dòng)速度變化符合物理力學(xué)原理，目標(biāo)在圖像序列中的前景檢測(cè)可以保證相鄰幀相互疊壓。 通過計(jì)算相鄰幀前景的疊壓面積與目標(biāo)自身面積的比值的方法，來(lái)保證疊壓有效性的判斷。當(dāng)疊壓面積比小于一定閾值時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)不連續(xù)，視為異常目標(biāo)。
隨機(jī)性由于虛警目標(biāo)通常在一個(gè)固定位置的小范圍內(nèi)往返運(yùn)動(dòng)，其往返運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的位置方差較小，且其往返速度方差較大，因此虛警目標(biāo)與真實(shí)目標(biāo)相比，通常表現(xiàn)為速度方差遠(yuǎn)大于位置方差。
異常狀態(tài)當(dāng)目標(biāo)被連續(xù)跟蹤時(shí)其初始狀態(tài)被設(shè)定為正常狀態(tài)，當(dāng)目標(biāo)不滿足平滑性或連續(xù)性或隨機(jī)性的定義時(shí)，該目標(biāo)狀態(tài)將被修改為異常狀態(tài)。
對(duì)異常狀態(tài)目標(biāo)的處理當(dāng)目標(biāo)在一定時(shí)間窗內(nèi)處于異常狀態(tài)的幀數(shù)累積到一定限制時(shí)，認(rèn)為該目標(biāo)為虛警目標(biāo)，將其銷毀。
實(shí)施例一
圖1表示按照本發(fā)明的視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的方法。如圖1所示，按照本發(fā)明的視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)的方法可以包括
步驟101，根據(jù)跟蹤結(jié)果，統(tǒng)計(jì)目標(biāo)的歷史軌跡的信息。根據(jù)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)最新一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)結(jié)果中的特征信息，包括目標(biāo)的軌跡信息、目標(biāo)軌跡的均值信息、目標(biāo)的速度信息、前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息。其中，目標(biāo)的軌跡信息包括該時(shí)間窗內(nèi)每幀圖像內(nèi)目標(biāo)的高度、目標(biāo)的寬度、目標(biāo)的面積、目標(biāo)的高度變化量、目標(biāo)的寬度變化量、 目標(biāo)的X方向位移量、目標(biāo)的Y方向位移量。目標(biāo)軌跡的均值信息包括該時(shí)間窗內(nèi)所有幀圖像的目標(biāo)高度的均值、目標(biāo)寬度的均值、目標(biāo)面積的均值、目標(biāo)高度變化量的均值、目標(biāo)寬度變化量的均值、目標(biāo)的X方向位移量均值、目標(biāo)的Y方向位移量均值。目標(biāo)的速度信息是通過計(jì)算相隔N幀的兩幀圖像內(nèi)目標(biāo)的單位時(shí)間內(nèi)的位移而獲得。前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息是指當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積。
實(shí)施時(shí)，時(shí)間窗的寬度可以選擇W，50]內(nèi)一整數(shù)值，例如選擇為8。目標(biāo)跟蹤的結(jié)果可以通過現(xiàn)有的目標(biāo)跟蹤算法實(shí)現(xiàn)，經(jīng)過目標(biāo)跟蹤處理后，可以獲得每幀圖像內(nèi)目標(biāo)的位置和大小信息，根據(jù)上述信息通過計(jì)算可以獲得本發(fā)明中所需的特征信息。
目標(biāo)的位置信息可以是圖像中目標(biāo)中心的坐標(biāo)，也可以是目標(biāo)外接矩形框四個(gè)端點(diǎn)的坐標(biāo)。目標(biāo)的大小信息可以是目標(biāo)的寬度和高度。
以寬度為8的時(shí)間窗為例，假設(shè)該時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)的中心坐標(biāo)為(Xi，Yi) (i表示第 i幀圖像)，寬度為Wi,高度為Hi,則有目標(biāo)的面積為H目標(biāo)的寬度變化量為Wi-Wi+目標(biāo)的高度變化量為Hi-Hg，目標(biāo)的X方向位移量為Xi-Xp1，目標(biāo)的Y方向位移量為yi-y"。
該時(shí)間窗內(nèi)所有幀圖像的目標(biāo)高度的均值為；，目標(biāo)寬度的均值為"^Iw,，目標(biāo)面積
ο O i
的均值為W^h,，目標(biāo)高度變化量的均值為^Z(H-hH),目標(biāo)寬度變化量的均值
為去wm)，目標(biāo)的χ方向位移量均值為|Σ(Χ廠χ,-ι)，目標(biāo)的γ方向位移量均值為 ο ιο ,
^Σ(^-^-ι)。第i幀圖像內(nèi)目標(biāo)在χ方向的速度為— (N為自然數(shù)，例如可以選擇 ο iN
10)，在Y方向的速度為^^。假設(shè)幀圖像內(nèi)目標(biāo)的像素值為1，背景的像素值為0(在
存在多目標(biāo)的情況下，依次處理每個(gè)目標(biāo)，將當(dāng)前處理的目標(biāo)當(dāng)成目標(biāo)，其余的暫時(shí)當(dāng)成背景)，統(tǒng)計(jì)第i幀圖像與第i-ι幀圖像內(nèi)對(duì)應(yīng)像素的像素值均為1的像素的個(gè)數(shù)，所統(tǒng)計(jì)的像素的個(gè)數(shù)即為第i幀圖像與第i_l幀圖像中目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積。
步驟102，選擇是否檢測(cè)平滑性。手動(dòng)選擇是否檢測(cè)平滑性，若是則進(jìn)入到步驟 103，否則直接進(jìn)入到步驟108。
步驟103，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行平滑性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在平滑性上是否屬于異常目標(biāo)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，分別計(jì)算目標(biāo)的軌跡信息的7個(gè)考察量與目標(biāo)軌跡的均值信息中的7個(gè)均值的絕對(duì)差，計(jì)算該絕對(duì)差與均值的比值，若該比值大于特征的平滑性閾值Tf時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡超出正常范圍，并判定該特征不平滑，否則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡處于正常范圍，并判定該特征平滑。
以目標(biāo)的高度特征為例，假設(shè)當(dāng)前幀(例如第t幀)圖像內(nèi)目標(biāo)的f特征(即高度特征)為fi，以當(dāng)前幀為終端的寬度為Pl的時(shí)間窗內(nèi)(其中時(shí)間窗的寬度Pl可以選擇[4， 50]內(nèi)一整數(shù)值，即4 SPl <50且Pl為整數(shù)，例如選擇為8，此時(shí)該時(shí)間窗為[t_7，t])所有幀圖像內(nèi)目標(biāo)的f (即高度)的均值為t則高度特征的平滑性系數(shù)&的計(jì)算公式如下
權(quán)利要求
1. 一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于，該方法包括如下步驟第一步驟，根據(jù)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)最新一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息；第二步驟，選擇是否檢測(cè)平滑性；第三步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行平滑性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在平滑性上是否屬于異常目標(biāo)； 第四步驟，選擇是否檢測(cè)連續(xù)性；第五步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在連續(xù)性上是否屬于異常目標(biāo)；第六步驟，選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性；第七步驟，根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行隨機(jī)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在隨機(jī)性上是否屬于異常目標(biāo)；和第八步驟，通過統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)異常的幀數(shù)，檢測(cè)出虛警目標(biāo)并銷毀； 其中在第一步驟中，所述特征信息包括目標(biāo)的軌跡信息、目標(biāo)軌跡的均值信息、目標(biāo)的速度信息、以及前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息；其中，所述目標(biāo)的軌跡信息包括該時(shí)間窗內(nèi)每幀圖像內(nèi)目標(biāo)的高度、目標(biāo)的寬度、目標(biāo)的面積、目標(biāo)的高度變化量、目標(biāo)的寬度變化量、目標(biāo)的X方向位移量、以及目標(biāo)的Y方向位移量的7個(gè)參數(shù)；所述目標(biāo)軌跡的均值信息包括該時(shí)間窗內(nèi)所有幀圖像的目標(biāo)高度的均值、目標(biāo)寬度的均值、目標(biāo)面積的均值、目標(biāo)高度變化量的均值、目標(biāo)寬度變化量的均值、目標(biāo)的X方向位移量均值、以及目標(biāo)的Y方向位移量均值的7個(gè)均值；所述目標(biāo)的速度信息，是通過計(jì)算相隔N幀的兩幀圖像內(nèi)目標(biāo)的單位時(shí)間內(nèi)的位移而獲得；所述前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息，是指當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積；在第三步驟中，分別計(jì)算所述特征信息中目標(biāo)的軌跡信息的7個(gè)參數(shù)、所述目標(biāo)軌跡的均值信息的7個(gè)均值、和該7個(gè)均值的絕對(duì)差，并且計(jì)算該絕對(duì)差與均值的比值；若該比值大于特征的平滑性閾值Tf時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡超出正常范圍，并判定該特征不平滑，否則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡處于正常范圍，并判定該特征平滑；在第五步驟中，所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的面積信息和前后幀目標(biāo)的疊壓信息； 計(jì)算當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積，計(jì)算該疊壓部分的面積與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框的面積的比值；若該比值大于第一閾值Tl 時(shí)，則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)正常，滿足連續(xù)性；否則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)異常；其中 0. 1 彡 Tl 彡 0. 5 ；在第七步驟中，所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的位置信息和速度信息；計(jì)算設(shè)定時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)在X、Y方向上的位置方差0y，以及速度方差Ovx和Ovy，目標(biāo)的隨機(jī)性系數(shù)ξ m的計(jì)算公式如下
2.如權(quán)利要求
1所述的方法，其特征在于，第二步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)平滑性，若是平滑性則進(jìn)入到第三步驟，否則直接進(jìn)入到第八步驟。
3.如權(quán)利要求
1所述的方法，其特征在于，第四步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)連續(xù)性，若是連續(xù)性則進(jìn)入到第五步驟，否則直接進(jìn)入到第八步驟。
4.如權(quán)利要求
1所述的方法，其特征在于，第六步驟中，手動(dòng)選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性，若是連續(xù)性則進(jìn)入到第七步驟，否則直接進(jìn)入到第八步驟。
5.一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)裝置，該裝置包括 歷史軌跡信息統(tǒng)計(jì)單元，用于根據(jù)目標(biāo)跟蹤的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)最新一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息；其中所述特征信息包括目標(biāo)的軌跡信息、目標(biāo)軌跡的均值信息、目標(biāo)的速度信息、以及前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息；其中，所述目標(biāo)的軌跡信息包括該時(shí)間窗內(nèi)每幀圖像內(nèi)目標(biāo)的高度、目標(biāo)的寬度、目標(biāo)的面積、目標(biāo)的高度變化量、目標(biāo)的寬度變化量、目標(biāo)的X方向位移量、以及目標(biāo)的Y方向位移量的7個(gè)參數(shù)；所述目標(biāo)軌跡的均值信息包括該時(shí)間窗內(nèi)所有幀圖像的目標(biāo)高度的均值、目標(biāo)寬度的均值、目標(biāo)面積的均值、目標(biāo)高度變化量的均值、目標(biāo)寬度變化量的均值、目標(biāo)的X方向位移量均值、以及目標(biāo)的Y方向位移量均值的7個(gè)均值；所述目標(biāo)的速度信息，是通過計(jì)算相隔N幀的兩幀圖像內(nèi)目標(biāo)的單位時(shí)間內(nèi)的位移而獲得；所述前后幀圖像內(nèi)目標(biāo)疊壓的面積信息，是指當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積；是否檢測(cè)平滑性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)平滑性；平滑性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的目標(biāo)歷史軌跡中的特征信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行平滑性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在平滑性上是否屬于異常目標(biāo)；其中分別計(jì)算所述特征信息中目標(biāo)的軌跡信息的7個(gè)參數(shù)、所述目標(biāo)軌跡的均值信息的7個(gè)均值、和該7個(gè)均值的絕對(duì)差， 并且計(jì)算該絕對(duì)差與均值的比值；若該比值大于特征的平滑性閾值Tf時(shí)，則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡超出正常范圍，并判定該特征不平滑，否則認(rèn)為該目標(biāo)軌跡處于正常范圍，并判定該特征平滑；是否檢測(cè)連續(xù)性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)連續(xù)性；連續(xù)性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行連續(xù)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在連續(xù)性上是否屬于異常目標(biāo)；其中所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的面積信息和前后幀目標(biāo)的疊壓信息；計(jì)算當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框二者疊壓部分的面積，計(jì)算該疊壓部分的面積與前一幀圖像內(nèi)目標(biāo)矩形框的面積的比值；若該比值大于第一閾值Tl時(shí)，則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)正常，滿足連續(xù)性；否則認(rèn)為當(dāng)前幀圖像內(nèi)目標(biāo)異常；其中0. 1彡Tl彡0. 5 ；是否檢測(cè)隨機(jī)性的選擇單元，用于選擇是否檢測(cè)隨機(jī)性；隨機(jī)性檢測(cè)單元，用于根據(jù)統(tǒng)計(jì)的歷史軌跡的信息，對(duì)目標(biāo)的特征進(jìn)行隨機(jī)性檢測(cè)，判斷該目標(biāo)在隨機(jī)性上是否屬于異常目標(biāo)；其中所述歷史軌跡的信息包括目標(biāo)的位置信息和速度信息；計(jì)算設(shè)定時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)在X、Y方向上的位置方差σ ,和σ y，以及速度方差σ vx 和ο vy，目標(biāo)的隨機(jī)性系數(shù)ξ m的計(jì)算公式如下一 Kl,。當(dāng)ξ m > T2時(shí)，認(rèn)為目標(biāo)具有隨機(jī)性，設(shè)定當(dāng)前幀為異常幀，其中T2為設(shè)定閾值，并根據(jù)需求設(shè)置；和異常目標(biāo)處理單元，用于通過統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)異常的幀數(shù)，檢測(cè)出虛警目標(biāo)并銷毀；其中計(jì)算該異常的幀數(shù)占該短時(shí)間窗內(nèi)的比值，若該比值大于第三閾值T3，則認(rèn)為該目標(biāo)是虛警目標(biāo)，并將其銷毀；其中0. 1 < T3 < 0. 5。
專利摘要
本發(fā)明提供了一種視頻虛警目標(biāo)檢測(cè)方法及裝置。該方法首先根據(jù)跟蹤結(jié)果，統(tǒng)計(jì)目標(biāo)的歷史軌跡的信息；然后根據(jù)場(chǎng)景需求，選擇是否檢測(cè)平滑性、連續(xù)性、隨機(jī)性，并根據(jù)選擇對(duì)目標(biāo)的相應(yīng)特性進(jìn)行檢測(cè)，判斷目標(biāo)在該特性上是否屬于處于異常狀態(tài)；通過統(tǒng)計(jì)一段時(shí)間窗內(nèi)目標(biāo)出現(xiàn)異常狀態(tài)的概率，檢測(cè)出虛警目標(biāo)并銷毀。該方法能有效的抑制實(shí)際場(chǎng)景中的虛警，提高目標(biāo)檢測(cè)的正確率。
文檔編號(hào)G06T7/20GKCN101739691 B發(fā)布類型授權(quán) 專利申請(qǐng)?zhí)朇N 200910241732
公開日2011年12月14日 申請(qǐng)日期2009年12月4日
發(fā)明者黃建 申請(qǐng)人:北京智安邦科技有限公司導(dǎo)出引文BiBTeX, EndNote, RefMan專利引用 (2), 非專利引用 (2),