專利名稱:一種異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及監(jiān)控-忮術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種一見頻異物4企測(cè)方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
隨著自動(dòng)拒員機(jī)(ATM, Automatic Teller Machine)在各商業(yè)4艮行、郵政儲(chǔ) 蓄的大量投入使用,在方便了儲(chǔ)戶快捷存取款的同時(shí),也伴隨了日益增多的ATM 糾紛案件及ATM金融犯罪。如何保證ATM機(jī)的運(yùn)行安全,防止ATM積4皮故意 破壞、防止利用ATM機(jī)進(jìn)行詐騙,有效保護(hù)銀行和儲(chǔ)戶的利益,成為當(dāng)今金融 領(lǐng)域亟待解決的問題。
為保護(hù)銀行ATM的安全使用,防范各種針對(duì)ATM的犯罪問題,ATM加裝 監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)勢(shì)在必行。傳統(tǒng)的ATM監(jiān)控系統(tǒng)通過攝像頭監(jiān)控ATM機(jī)及周圍 的場(chǎng)景,錄制監(jiān)控視頻,并通過網(wǎng)絡(luò)將視頻圖像傳輸給監(jiān)控中心,監(jiān)控中心保 存ATM機(jī)的視頻圖像?,F(xiàn)有ATM監(jiān)控系統(tǒng)可以防止或監(jiān)控犯罪分子使用盜用、 偽造、變?cè)斓你y行卡在ATM機(jī)上非法交易、支取現(xiàn)金,防止或監(jiān)控ATM機(jī)被 犯罪分子蓄意敲打或破壞,為事后的公安機(jī)關(guān)的取證提供依據(jù)。
發(fā)明人在實(shí)施本發(fā)明的過程中,發(fā)現(xiàn)上述現(xiàn)有的ATM監(jiān)控系統(tǒng)存在如下缺
現(xiàn)有的ATM監(jiān)控系統(tǒng)主要是將監(jiān)控視頻錄制下來,通過視頻進(jìn)行事后取證, 排解糾紛。雖然現(xiàn)有的ATM監(jiān)控系統(tǒng)在一定程度上保證了 ATM機(jī)的安全操作, 但存在著僅能提供事后取證的缺陷,因此會(huì)耽誤了解決事件的最佳機(jī)會(huì)。并且 事后取證費(fèi)時(shí)費(fèi)力,即使能夠找到犯罪證據(jù),但有可能所造成的損失已無可挽 回。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明實(shí)施例提出了一種異物檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過對(duì)檢測(cè)區(qū)域的視頻圖 像進(jìn)行處理,可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化。本發(fā)明實(shí)施例提供一種異物檢測(cè)方法,該方法包括 對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù); 根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像 的特征值;
將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)兩 者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。
相應(yīng)地,本發(fā)明還提供了一種異物檢測(cè)系統(tǒng),包括
圖像獲取模塊,用于對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);
特征值計(jì)算模塊,用于根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行 統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值;
比較處理模塊,用于將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn) 行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。
實(shí)施本發(fā)明實(shí)施例,具有如下有益效果
本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過攝像獲取檢測(cè)區(qū)域的圖像 數(shù)據(jù),根據(jù)該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息計(jì)算出圖像的特征值,并將 圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)比較結(jié)果確定 檢測(cè)區(qū)域的異物情況,可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化。本發(fā)明實(shí)施例應(yīng)于自 動(dòng)柜員機(jī)中,可防范在自動(dòng)拒員機(jī)上安裝異物的犯罪行為,避免用戶或銀行的 利益受到損失。
為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案,下面將對(duì)實(shí)施 例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述 中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例,對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付 出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。 圖1是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)方法的第一實(shí)施例的流程示意圖; 圖2是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)方法的第二實(shí)施例的流程示意圖; 圖3是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖; 圖4是如圖3所示的特征計(jì)算^^莫塊的結(jié)構(gòu)示意圖; 圖5是如圖3所示的比較處理模塊的第一實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意6圖6是如圖3所示的比較處理模塊的第二實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式
下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖,對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清 楚、完整地描述,顯然,所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例,而不是 全部的實(shí)施例?;诒景l(fā)明中的實(shí)施例,本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造 性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例,都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
參見圖1,是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)方法的第一實(shí)施例的流程示意圖,該方
法具體包括以下步驟
SIOO,對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所迷檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);
SlOl,根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所
述圖像的特征值;
S102,將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較, 根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。其中,L>1。
具體的,上述步驟S10l中,圖像特征值的計(jì)算方法如下
通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲得該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的RGB (紅綠藍(lán))值; 根據(jù)各個(gè)像素點(diǎn)的R (紅)值、G (綠)值及B (藍(lán))值三者之間的大小關(guān)系, 確定各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息,如下
當(dāng)R〉G, R〉B時(shí),主色為R,色深為R/256;
當(dāng)G〉R, G〉B時(shí),主色為G,色深為G/256;
當(dāng)B〉R, B〉G時(shí),主色為B,色深為B/256;
當(dāng)R-G-B時(shí),主色為R,色深為R/256;
當(dāng)R-G〉B時(shí),主色為R,色深為R/256;
當(dāng)R-B〉G時(shí),主色為R,色深為R/256;
當(dāng)G-B〉R時(shí),主色為G,色深為G/256;
其中,R、 G、 B分別代表該像素點(diǎn)的R值、G值、B值。通過上迷的算法 處理,可確定各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息。
進(jìn)一步的,根據(jù)圖像的所有像素點(diǎn)的主色及色深信息,對(duì)主色分別為R、 G、 B的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì),并對(duì)主色分別為R、 G、 B的所有像素點(diǎn)的色深值進(jìn) 行累加,得出與該圖像相關(guān)的數(shù)據(jù)項(xiàng)R(Nr, Dr), G(Ng, Dg), B (Nb,DB);其中
NR表示主色為R的像素個(gè)數(shù),DR表示主色為R的所有像素的色深累加值; Nc表示主色為G的像素個(gè)數(shù),Dc表示主色為G的所有像素的色深累加值; NB表示主色為B的像素個(gè)數(shù),DB表示主色為B的所有像素的色深累加值。 用數(shù)據(jù)項(xiàng)M[R(Nr, Dr), G (Ng, Dg), B(Nb, Db)]描述一幅困像, 其中,NR + NC + NB = N (N為圖像的像素總數(shù)),該數(shù)據(jù)項(xiàng)即為圖像的特征值。 上述步驟S102中,將圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異 比較,根據(jù)兩者的差異率確定檢測(cè)區(qū)域的異物情況的方法,為短期比較方法。 短期比較方法可及時(shí)迅速地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化,適用于環(huán)境變化影響較小,適用 時(shí)實(shí)時(shí)性要求非常高的環(huán)境。
短期比較方法采用滑動(dòng)窗口技術(shù)處理數(shù)據(jù)項(xiàng),將最新的視頻圖像的特征值, 同前面的圖像集合的特征值的均值進(jìn)行差異比較,如果差異率超過了闊值,則 說明現(xiàn)場(chǎng)發(fā)生了變化,檢測(cè)區(qū)域中存在異物。
具體的,滑動(dòng)窗口技術(shù)如下定義窗口長度為L,在工作過程中,不斷接收 已確認(rèn)的正常圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng),當(dāng)累計(jì)到L幅圖像時(shí),則對(duì)該L幅圖像的 特征值進(jìn)行平均值計(jì)算,獲得均值凝:據(jù)項(xiàng)。當(dāng)接收到第(L+l)幅圖像時(shí),將 該圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,若確定該第(L + 1 )幅圖像為正常圖像時(shí),則將該第(L + 1 )幅圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)加入窗口中, 并去除第l幅圖像,即此時(shí)窗口包含第2- (L+1 )幅圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)。當(dāng) 獲得第(L + 2)幅圖像的特征值時(shí),則將該圖像的特征值與窗口中的第2 (L + 1)幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,若確定第(L + 2)幅圖像為正常圖 像,則將該第(L + 2)幅圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)加入窗口中,并刪掉第2幅圖像, 即此時(shí)窗口包含第3 (L + 2)幅圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)。依次類推,每一幅圖像 的比較基值均為前L幅圖像的特征值的均值。
進(jìn)一步的,短期比較方法通過將當(dāng)前圖像的特征值與前L幅圖像的特征值 的均值進(jìn)行差異比較,計(jì)算獲得兩者的差異率,該差異率為第一差異率。判斷 所述第一差異率是否超過第一閾值,若是,則確定所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物。 下面通過舉例進(jìn)4亍if細(xì)"i兌明,々口下
當(dāng)前獲得的圖像的特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)M'如下
M' [ R' ( NR' , DR' ), G (NG、 DG' ), B (IV , DB')]前L幅圖像的特征值的均值數(shù)據(jù)項(xiàng)M,如下 M[ R(Nr, Dr), G(Ng, Dg), B(Nb, Db)]
根據(jù)特征值數(shù)據(jù)項(xiàng)M'及均值數(shù)據(jù)項(xiàng)M進(jìn)行計(jì)算,獲得第一差異率。具體 的,該第一差異率包括主色分別為R、 G、 B的像素個(gè)lt的差異率[(NR'-NR) /NR]、 [ (Nc/ - NG) /NG]、 [ (Nb' - Nb) /Nb];以及主色分別為R、 G、 B的所有像素的色深累加值的差異率[(D/ - DR) /DR]、 [ (DG'-DG) /DG]、 [ (DB' - Db) /Db]。
其中,第一闞值的大小可根據(jù)實(shí)際需要進(jìn)行設(shè)置,下面僅以定義第一閾值 為10%為例進(jìn)行說明。判斷第一差異率是否超過第一閾值,即判斷兩者的大小 關(guān)系是否滿足以下條件
(Nr'-NR)/NR《10%
-DR)/DR< 10%
-Ng)/NG《10%
(DG'-DG)/DG《10%
-NB)/NB< 10%
(DB'-DB)/DB《10%
若上述的任一項(xiàng)判斷返回^"誤,則確定當(dāng)前圖^^為非正常圖1象,即4僉測(cè)區(qū) 域中存在異物。若上述六項(xiàng)均驗(yàn)證通過,則確定當(dāng)前圖像為正常圖像,即檢測(cè) 區(qū)域中不存在異物。
本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)方法,通過攝像獲取檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù), 根據(jù)該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息計(jì)算出圖像的特征值,并將圖像的
特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)比較結(jié)果確定檢測(cè)區(qū)
域的異物情況,可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化。
參見圖2,是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)方法的第二實(shí)施例的流程示意圖。
與上述的第 一 實(shí)施例相比,本發(fā)明第二實(shí)施例是在短期比較方法的基礎(chǔ)上,
同時(shí)結(jié)合了長期比較方法來進(jìn)行異物;險(xiǎn)測(cè)。
如圖2所示,本發(fā)明第二實(shí)施例具體包括以下步驟
S200,對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);
S201,根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所
述圖像的特征值;其中,本步驟的圖像特征值的計(jì)算方法,與上述的第一實(shí)施例相同,在此不再贅述。
S202,將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較, 計(jì)算出第一差異率;
5203, 將所述圖像的特征值與對(duì)應(yīng)的符合氣象變化規(guī)律的圖像基準(zhǔn)值進(jìn)行 差異比較,計(jì)算出第二差異率;
5204, 根據(jù)第一差異率及第二差異率確定^f僉測(cè)區(qū)域中是否存在異物。 本發(fā)明第二實(shí)施例,通過對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像以獲取圖像數(shù)據(jù),并同時(shí)采
用短期比較方法及長期比較方法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,并綜合考慮短期比較結(jié) 果及長期比較結(jié)果對(duì)異物情況作出決策,以降低異物誤報(bào)率,達(dá)到高度識(shí)別的 目的。
其中,步驟S202為短期比較方法,與上述的第一實(shí)施例相同,所述將當(dāng)前 圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較的方法,同樣是采用 滑動(dòng)窗口技術(shù),在此不再贅述。
步驟S203為長期比較方法,由于在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中,若檢測(cè)區(qū)域處于亮 度不斷變化的戶外環(huán)境中,則所獲取的檢測(cè)區(qū)域的圖像亮度將會(huì)隨著環(huán)境亮度 的變化而變化。長期比較方法通過判斷當(dāng)前檢測(cè)期的圖像特征值是否符合氣象 變化規(guī)律,從而確定異物情況,可進(jìn)一步提高異物檢測(cè)的準(zhǔn)確性。
氣象變化規(guī)律是指每天的光強(qiáng)變化規(guī)律,通過對(duì)特定時(shí)間段的圖像特征值 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可獲得氣象變化規(guī)律函數(shù)。具體的, 一天當(dāng)中的光強(qiáng)變化規(guī)律 近似于正弦函數(shù), >>人上午時(shí)間Tl到中午時(shí)間T2,光線漸漸變強(qiáng),而到了晚上 時(shí)間T3,光線漸漸變?nèi)?。在時(shí)間T2獲得的圖像的特征值,與T1 T2時(shí)間段內(nèi) 不斷獲取的圖像特征值的均值相比,NR、 NG、 NB三項(xiàng)變化不大,而Dr、 Dg、 DB三項(xiàng)的值則要大一些。在時(shí)間T3獲得的圖像特征值,與T2 T3時(shí)間段內(nèi) 獲取的圖像特征值的均值相比,DR、 Dg、 Db三項(xiàng)的值要'j、一些。困像的Nr、 Ng、 Nb三項(xiàng)的值可以在一定程度上反映了圖像的亮度變化。同理, 一年當(dāng)中的 光強(qiáng)變化規(guī)律也是近似于正弦函數(shù),在同一時(shí)間,夏天的圖像亮度要比春天的 高些,冬天的圖形亮度要比秋天的低些。因此,通過攝像獲取檢測(cè)區(qū)域的圖像 數(shù)據(jù),并對(duì)特定時(shí)間段的圖像特征值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可確定正弦函數(shù)的最高點(diǎn) 光強(qiáng)、定點(diǎn)時(shí)間,從而總結(jié)出氣象變化規(guī)律函數(shù),根據(jù)該氣象變化規(guī)律函數(shù)進(jìn) 行計(jì)算,可得出各個(gè)時(shí)間段的符合氣象變化規(guī)律的圖像基準(zhǔn)值。進(jìn)一步的,在工作過程中,通過記錄特定時(shí)間段的圖像數(shù)據(jù),在一個(gè)周期(一天或一年)結(jié) 束時(shí),對(duì)該特定時(shí)間段的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,例如,可將當(dāng)前周期的圖像數(shù)據(jù) 項(xiàng)與前N個(gè)周期的圖像數(shù)據(jù)項(xiàng)進(jìn)行平均值計(jì)算,將均值作為新的規(guī)律數(shù)據(jù)項(xiàng), 以修正氣象變化規(guī)律函數(shù),使其符合當(dāng)?shù)氐墓鈴?qiáng)變化規(guī)律。
在步驟S203中,與當(dāng)前圖像的特征值進(jìn)行比較的圖像基準(zhǔn)值可通過氣象變 化規(guī)律函數(shù)計(jì)算獲得的。在具體實(shí)施當(dāng)中,可以在每天的特定時(shí)刻觸發(fā)基準(zhǔn)值 計(jì)算程序,根據(jù)氣象變化規(guī)律函數(shù)進(jìn)行計(jì)算,獲得當(dāng)天的各個(gè)時(shí)間段的圖像基 準(zhǔn)值,形成基準(zhǔn)值列表,次日再使用新的計(jì)算結(jié)果刷新基準(zhǔn)值列表。則在步驟 S203中,可根據(jù)當(dāng)前圖像的攝像時(shí)間段,從基準(zhǔn)值列表中讀取對(duì)應(yīng)的圖像基準(zhǔn) 值進(jìn)行差異比較,計(jì)算出兩者的差異率,即第二差異率。
在步驟S204中,根據(jù)第一差異率及第二差異率確定4企測(cè)區(qū)域中是否存在異 物的方法,具體包括判斷所述第一差異率是否超過第一閾值,若是,則確定 所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物;判斷所述第二差異率是否超過第二閾值,若是,則 確定所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物;若所述第一差異率未超過第一閾值,且所述第 二差異率未超過第二閎值,則確定所述檢測(cè)區(qū)域中未存在異物。在具體實(shí)施當(dāng) 中,第一閾值及第二閾值的大小可以根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行"i殳置。
需要^L明的是,步驟S202、 S203中的第一差異率及第二差異的計(jì)算方法, 以及步驟S204中差異率與閾值的比較方法,均與上述的第一實(shí)施相同,在此不 再贅述。
上述步驟S204異物決策方法,設(shè)置第 一 閾值及第二閾值作為差異率的比較 基值,其僅為本發(fā)明的其中一個(gè)實(shí)施例。在本發(fā)明還可以根據(jù)實(shí)際應(yīng)用要求的 敏感度,適當(dāng)設(shè)置緩沖閾值。具體的,設(shè)置闞值E1、 E2以及閣值L1、 L2,其 中,E1〈E2; L1〈L2。設(shè)在短期比較步驟中獲得第一差異率為X,在長期比較 步驟中獲得第二差異率為Y,則本實(shí)施例的異物決策方法為若X》E2,則返 回異物信息;若Y》L2,則返回異物信息;若E1〈X〈E2,且L1〈Y〈L2,則 返回異物信息;若E1〈X〈E2,且Y〈L1,則不返回異物信息;若L1〈Y〈L2, 且X〈E1,則不返回異物信息;若X〈E1且Y〈L1,則不返回異物信息。
進(jìn)一步的,為了屏蔽突發(fā)強(qiáng)光、瞬間遮擋等干擾,在本發(fā)明實(shí)施例在長期 比較步驟中,若當(dāng)前所獲取的圖像特征值與對(duì)應(yīng)的符合氣象變化規(guī)律的圖像基 準(zhǔn)值相比,兩者的差異率足夠大并已超過設(shè)定的閾值,則拋棄當(dāng)前所獲取的圖
ii像,并開始計(jì)時(shí),如果超出規(guī)定時(shí)間(例如,可設(shè)置為3秒或5秒),所獲取的 新的圖像仍是這種情況,則發(fā)出報(bào)警信號(hào)。例如,在突發(fā)強(qiáng)光時(shí),所獲取的圖
像大部分像素的R值、G值、B值均等于255,由圖像特征值的計(jì)算方法可知, 大部分像素點(diǎn)的主色為R,導(dǎo)致NR值大,此時(shí),將該圖像的特征值與對(duì)應(yīng)的圖 像基準(zhǔn)值進(jìn)行差異比較,主色為R的像素個(gè)數(shù)差異率偏大,因此,對(duì)該圖像進(jìn) 行屏蔽處理,并記錄時(shí)間。同理,當(dāng)攝像頭被紅色、黑色或者藍(lán)色之類的不透 明物體遮蓋時(shí),當(dāng)前所獲取的圖像為簡單的單色光,則對(duì)該類圖像進(jìn)行屏蔽處 理并開始記錄時(shí)間。因此,突發(fā)強(qiáng)光、瞬間遮擋等干擾不會(huì)影響本發(fā)明實(shí)施例 的圖片處理過程。更為具體的,若本發(fā)明實(shí)施例應(yīng)用于ATM中,則對(duì)正常交易 遮擋的處理方式為將ATM正常交易時(shí)間內(nèi)所攝取的圖像與非交易時(shí)間攝取的 圖像分開保存,不對(duì)正常交易時(shí)間內(nèi)所攝取的圖像進(jìn)行處理。
本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)方法,通過攝像獲取檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù), 根據(jù)該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息計(jì)算出圖像的特征值,并將圖像的 特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,并且進(jìn)一步判斷當(dāng)前圖像 的特征值是否符合氣象變化規(guī)律,可準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)地判斷出異物情況,并能夠屏 蔽突發(fā)強(qiáng)光、瞬間遮擋、正常交易遮擋等干擾,適用于可靠性高的環(huán)境。
參見圖3,是本發(fā)明提供的異物檢測(cè)系統(tǒng)的一個(gè)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)示意圖,該異 物檢測(cè)系統(tǒng)能夠用于實(shí)現(xiàn)上述異物檢測(cè)方法中的步驟。
如圖3所示,該異物檢測(cè)系統(tǒng)具體包括圖像獲取^f莫塊l、特征值計(jì)算模塊 2及比較處理模塊3,其中
圖像獲取模塊1 ,用于對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);
特征值計(jì)算模塊2,用于根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行 統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值;
比較處理模塊3,用于將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn) 行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。
具體的,如圖4所示,所述特征值計(jì)算模塊2進(jìn)一步包括主色及色深確 定單元20、特征值獲取單元21,其中
主色及色深確定單元20,用于根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的R值、G值及 B值之間的大小關(guān)系,確定各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息;
特征值獲取單元21,用于對(duì)所述圖像的所有像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行
12累加統(tǒng)計(jì),獲得所述圖像的特征值。
如圖5所示,本發(fā)明的異物檢測(cè)系統(tǒng)的第一實(shí)施例中,所述比較處理模塊3
具體包括第一比較單元30、第一決策單元31,其中
第一比較單元30,用于將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值 進(jìn)行差異比較,計(jì)算獲得第一差異率,其中,L大于或等于l;
第一決策單元31,用于判斷所述第一差異率是否超過第一閾值,若是,則 確定所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物。
本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)系統(tǒng),通過攝像獲取才全測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù), 根據(jù)該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息計(jì)算出圖像的特征值,并將圖像的 特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)比較結(jié)果確定檢測(cè)區(qū) 域的異物情況,可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化。
在本發(fā)明提供的異物檢測(cè)系統(tǒng)的第二實(shí)施例中,進(jìn)一步判斷當(dāng)前圖像的特 征值是否符合氣象變化規(guī)律,可以準(zhǔn)確地判斷檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物,并能 夠屏蔽突發(fā)強(qiáng)光、瞬間遮擋、正常交易遮擋等干擾。如圖6所示,所述比較處 理模塊3還進(jìn)一步包括第二比較單元32、第二決策單元33、第三決策單元34, 其中
第二比較單元32,用于將所述圖像的特征值與相應(yīng)時(shí)間段的符合氣象變化 規(guī)律的圖像基準(zhǔn)值進(jìn)行差異比較,計(jì)算獲得第二差異率;
第二決策單元33,用于判斷所述第二差異率是否超過第二闞^L,若是,則 確定所迷^r測(cè)區(qū)域中存在異物。
第三決策單元34,用于在所述第一差異率未超過第一閾值,且所述第二差 異率未超過第二閾值時(shí),確定所述檢測(cè)區(qū)域中未存在異物。
需要說明的是,本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)系統(tǒng),能夠用于實(shí)現(xiàn)上述異 物檢測(cè)方法實(shí)施例中的步驟,其具體的數(shù)據(jù)處理過程已在上述的異物檢測(cè)方法 實(shí)施例中作了詳細(xì)的描述,在此不再贅述。
本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)方法及系統(tǒng),通過攝像獲取檢測(cè)區(qū)域的圖像 數(shù)據(jù),根據(jù)該圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息計(jì)算出圖像的特征值,并將 圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,并且進(jìn)一步判斷當(dāng) 前圖像的特征值是否符合氣象變化規(guī)律,可準(zhǔn)確地實(shí)時(shí)地判斷出異物情況,并 能夠屏蔽突發(fā)強(qiáng)光、瞬間遮擋、正常交易遮擋等干擾。在具體實(shí)施當(dāng)中,本發(fā)明實(shí)施例提供的異物檢測(cè)方法及系統(tǒng)可應(yīng)用于ATM 監(jiān)控系統(tǒng)中,使用高性能攝像頭對(duì)ATM設(shè)備的關(guān)鍵部位(如ATM設(shè)備的面板、 進(jìn)卡口 )進(jìn)行攝像,通過對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行決策分析,得出ATM設(shè)備的異物情況。 進(jìn)一步通過預(yù)定義的處理機(jī)制進(jìn)行處理,如上報(bào)分析結(jié)果給監(jiān)控中心,或者情 況嚴(yán)重時(shí)直接驅(qū)動(dòng)ATM設(shè)備停機(jī)等,可防范在ATM機(jī)上安裝異物的犯罪行為, 及時(shí)地保護(hù)用戶或銀行的利益。
是可以通過計(jì)算機(jī)程序來指令相關(guān)的硬件來完成,所迷的程序可存儲(chǔ)于一計(jì)算 機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中,該程序在執(zhí)行時(shí),可包括如上述各方法的實(shí)施例的流程。 其中,所述的存儲(chǔ)介質(zhì)可為磁碟、光盤、只讀存儲(chǔ)記憶體(Read-OnlyMemory, ROM)或隨機(jī)存儲(chǔ)記憶體(Random Access Memory, RAM)等。
以上所述是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式,應(yīng)當(dāng)指出,對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技 術(shù)人員來說,在不脫離本發(fā)明原理的前提下,還可以做出若干改進(jìn)和潤飾,這 些改進(jìn)和潤飾也視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1、一種異物檢測(cè)方法,其特征在于,包括對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值;將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。
2、 如權(quán)利要求1所述的異物檢測(cè)方法,其特征在于,所述根據(jù)所述圖像的 各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值,具體包括根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的R值、G值及B值之間的大小關(guān)系,確定各 個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息;對(duì)所述圖像的所有像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的 特征值。
3、 如權(quán)利要求1或2所述的異物檢測(cè)方法,其特征在于,所述將所述圖像 的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定 所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物,具體包括將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,計(jì)算獲 得第一差異率,其中,L大于或等于l;判斷所述第一差異率是否超過第一閾值,若是,則確定所述4企測(cè)區(qū)域中存 在異物。
4、 如權(quán)利要求3所述的異物檢測(cè)方法,其特征在于,在所述根據(jù)所述圖像 的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值的步驟之 后,還包括將所述圖像的特征值與對(duì)應(yīng)的符合氣象變化規(guī)律的圖像基準(zhǔn)值進(jìn)行差異比 較,計(jì)算獲得第二差異率;判斷所述第二差異率是否超過第二閾值,若是,則確定所述檢測(cè)區(qū)域中存 在異物。
5、 如權(quán)利要求4所述的異物檢測(cè)方法,其特征在于,若所述第一差異率未 超過第一閾值,且所述第二差異率未超過第二閾值,則確定所述^r測(cè)區(qū)域中未 存在異物。
6、 一種異物檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括圖像獲取模塊,用于對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù); 特征值計(jì)算模塊,用于根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值;比較處理模塊,用于將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。
7、 如權(quán)利要求6所述的異物檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述特征值計(jì)算模塊 具體包括主色及色深確定單元,用于根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的R值、G值及B 值之間的大小關(guān)系,確定各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息;特征值獲取單元,用于對(duì)所述圖像的所有像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng) 計(jì),獲得所述圖像的特征值。
8、 如權(quán)利要求6或7所述的異物檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述比較處理模 塊具體包括第一比較單元,用于將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn) 行差異比較,計(jì)算獲得第一差異率,其中,L大于或等于l;第一決策單元,用于判斷所述第一差異率是否超過第一閾值,若是,則確 定所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物。
9、 如權(quán)利要求8所述的異物檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述處理才莫塊進(jìn)一步 包括第二比較單元,用于將所述圖像的特征值與對(duì)應(yīng)的符合氣象變化規(guī)律的圖像基準(zhǔn)值進(jìn)行差異比較,計(jì)算獲得第二差異率;第二決策單元,用于判斷所述第二差異率是否超過第二闞值,若是,則確定所述檢測(cè)區(qū)域中存在異物。
10、如權(quán)利要求9所述的異物檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,所述處理模塊進(jìn)一步包括第三決策單元,用于在所述第一差異率未超過第一閾值,且所述第二差異 率未超過第二閾值時(shí),確定所述檢測(cè)區(qū)域中未存在異物。
全文摘要
本發(fā)明實(shí)施例公開了一種異物檢測(cè)方法及系統(tǒng),該方法包括對(duì)檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行攝像,獲取所述檢測(cè)區(qū)域的圖像數(shù)據(jù);根據(jù)所述圖像的各個(gè)像素點(diǎn)的主色及色深信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì),計(jì)算出所述圖像的特征值;將所述圖像的特征值與前L幅圖像的特征值的均值進(jìn)行差異比較,根據(jù)兩者的差異率確定所述檢測(cè)區(qū)域中是否存在異物。采用本發(fā)明實(shí)施例,通過對(duì)檢測(cè)區(qū)域的視頻圖像進(jìn)行處理,可實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確地檢測(cè)出現(xiàn)場(chǎng)變化。
文檔編號(hào)G07F9/00GK101576960SQ20091004019
公開日2009年11月11日 申請(qǐng)日期2009年6月12日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月12日
發(fā)明者劉志梧, 鍵 唐, 羅攀峰, 謝文超 申請(qǐng)人:廣州廣電運(yùn)通金融電子股份有限公司