基于智能移動(dòng)終端的庫(kù)房防盜視頻監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其設(shè)及一種基于智能移動(dòng)終端的庫(kù)房防盜視頻監(jiān)控 系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 在企業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，庫(kù)房中往往需要庫(kù)存大量的生產(chǎn)原料、生產(chǎn)設(shè)備等重要物資， W保證企業(yè)生產(chǎn)的正常進(jìn)行。出于安全的考慮，庫(kù)房?jī)?nèi)通常會(huì)安排值班口衛(wèi)人員W及視頻 監(jiān)控裝置，如監(jiān)控?cái)z像頭。值班口衛(wèi)人員通過(guò)觀察視頻監(jiān)控，可W對(duì)庫(kù)房?jī)?nèi)情況進(jìn)行掌握， W及時(shí)發(fā)現(xiàn)庫(kù)房?jī)?nèi)是否由不法人員進(jìn)入盜竊。
[0003] 然而，傳統(tǒng)庫(kù)房視頻監(jiān)控依賴于人工對(duì)運(yùn)些視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行主觀意識(shí)的分析判斷， 對(duì)其中的動(dòng)作行為做出理解，然后才得出結(jié)論做出反饋。由于運(yùn)種傳統(tǒng)的庫(kù)房視頻監(jiān)控方 案仍然需要依賴于人工監(jiān)控和發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定因素，一旦出現(xiàn)值班口衛(wèi)人員未及時(shí)發(fā)現(xiàn)庫(kù)房中 的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)或者因鏡頭抖動(dòng)導(dǎo)致對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)現(xiàn)造成影響，將會(huì)使值班口衛(wèi)人員做出錯(cuò)誤 研判，即判定庫(kù)房?jī)?nèi)無(wú)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則會(huì)因誤判導(dǎo)致庫(kù)房存在潛在安全隱患，埋下了庫(kù)房被盜 隱患。因此，在當(dāng)前的庫(kù)房監(jiān)控中，亟需提供一種能夠準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，消除鏡頭抖動(dòng)影 響，從而達(dá)到庫(kù)房防盜效果的監(jiān)控系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)提供一種能夠?qū)?kù)房中情況進(jìn) 行準(zhǔn)確監(jiān)控的基于智能移動(dòng)終端的庫(kù)房防盜視頻監(jiān)控系統(tǒng)。
[0005] 本發(fā)明解決上述技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案為：基于智能移動(dòng)終端的庫(kù)房防盜視 頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括設(shè)有第一LTE通信模塊的智能移動(dòng)終端W及設(shè)置在庫(kù)房?jī)?nèi) 的視頻采集模塊、視頻存儲(chǔ)模塊、視頻提取模塊、視頻分帖模塊、圖像類(lèi)型識(shí)別模塊、圖像類(lèi) 型轉(zhuǎn)換模塊、圖像預(yù)處理模塊、運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊、警報(bào)模塊和第二LTE通信模塊；所述視 頻存儲(chǔ)模塊分別連接視頻采集模塊和視頻提取模塊，所述視頻分帖模塊分別連接視頻提取 模塊和圖像類(lèi)型識(shí)別模塊，所述圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換模塊連接圖像類(lèi)型識(shí)別模塊和圖像預(yù)處理模 塊，所述圖像預(yù)處理模塊連接圖像類(lèi)型識(shí)別模塊和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊，所述警報(bào)模塊分別 連接運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊和第二LTE通信模塊，第二LTE通信模塊連接視頻采集模塊；其中，
[0006] 所述視頻采集模塊，用W采集庫(kù)房?jī)?nèi)的視頻信息并消除視頻抖動(dòng)，存儲(chǔ)已消除視 頻抖動(dòng)后的視頻信息至視頻存儲(chǔ)模塊內(nèi)；
[0007] 所述視頻提取模塊，用于提取視頻存儲(chǔ)模塊中的視頻信息，并發(fā)送給視頻分帖模 塊；
[0008] 所述視頻分帖模塊，用W將接收的視頻按照預(yù)設(shè)帖間隔分割成若干獨(dú)立的帖圖 像，并按照分割的先后順序?qū)Ω魈麍D像進(jìn)行順序編號(hào)；
[0009] 所述圖像類(lèi)型識(shí)別模塊，用W判斷所接收的帖圖像類(lèi)型為動(dòng)態(tài)圖像時(shí)，則將其發(fā) 送給圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換模塊處理成靜態(tài)圖像；判斷接收的帖圖像為靜態(tài)圖像時(shí)，則直接發(fā)送帖 圖像給圖像預(yù)處理模塊；
[0010] 所述圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換模塊，用W將接收的動(dòng)態(tài)帖圖像轉(zhuǎn)換為靜態(tài)帖圖像，并發(fā)送轉(zhuǎn) 換后的靜態(tài)帖圖像給圖像預(yù)處理模塊；
[0011] 所述圖像預(yù)處理模塊，用W對(duì)接收的靜態(tài)帖圖像進(jìn)行濾噪處理，并將濾噪后的靜 態(tài)帖圖像作為庫(kù)房監(jiān)控的原始監(jiān)控圖像發(fā)送給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊；
[0012] 所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊，用于提取濾噪后的原始監(jiān)控圖像序列中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并 將提取的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)發(fā)送給警報(bào)模塊，其中，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的提取方法依次包括如下步驟：
[0013] (1)W預(yù)設(shè)編號(hào)差值作為編號(hào)間隔，在具有獨(dú)立編號(hào)的原始帖圖像序列中連續(xù) 地選取部分原始帖圖像組成原始監(jiān)控圖像s(i，j);其中，選取的部分原始帖圖像表示為 St(i，j)，tG[0,T]，T為被選取的原始帖圖像數(shù)量；
[0014] (2)對(duì)原始監(jiān)控圖像S(i，j)中的各原始帖圖像St(i，j)W預(yù)設(shè)倍數(shù)放大其像素 值，并對(duì)放大后的各原始帖圖像St(i，j)做灰度化處理，得到對(duì)應(yīng)的灰度帖圖像Yt(i，j)，其 中，原始監(jiān)控圖像S(i，j)對(duì)應(yīng)的灰度圖像為Y(i，j);其中，原始監(jiān)控圖像S(i，j)轉(zhuǎn)換為灰 度圖像Y(i，j)采用如下轉(zhuǎn)換公式：
[0015] Y(i,j) = 0. 257Xr(i,j)+0. 504Xg(i,j)+0. 239Xb(i,j)；
[0016] 其中，r(i，j)、g(i，j)、b(i，j)分別對(duì)應(yīng)原始帖圖像St(i，j)的顏色空間S維坐標(biāo) 中的紅、綠、藍(lán)顏色分量，Yt(i，j)是該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值；
[0017] 做對(duì)灰度圖像Y(iJ)中的各灰度帖圖像Yt(iJ)進(jìn)行預(yù)處理，得到對(duì)應(yīng)的預(yù)處 理帖圖像It(i，j)和預(yù)處理圖像I(i，j)，并采用高斯濾波分別對(duì)各預(yù)處理帖圖像It(i，j)進(jìn) 行處理；其中，高斯函數(shù)為均值是零的二維高斯函數(shù)g(i，j)，其中，
[0019] (4)對(duì)前后連續(xù)間隔為m-n帖和m帖的S帖預(yù)處理圖像Ik(i，如、Ik(i，如和 Ik+m(i，]'）做差分，得到兩個(gè)差分圖像D&,MmW(i，_]'）和IVm,W(i，]'）；其中，
[0020] D(k,k(mn))(iJ) = |lk(iJ)-Ik(mn)。，j)l，D(k+m'k)(iJ) = I;
[0021] 其中，1^">。)（1，_1)、1^1，如和11<+。(1^)分別表示預(yù)處理序列圖像1(1，如中的某 =帖預(yù)處理圖像，m-n和m分別表示預(yù)處理序列圖像I(i，j)中兩帖預(yù)處理圖像之間的間隔 帖數(shù)，m,nGZ，且m> 3,nG[0,引；
[00過(guò) 妨分別對(duì)所得兩個(gè)差分圖像Da,Mm?！?i，如和D&+m,W(1，如做二值化處理，得到 對(duì)應(yīng)的二值化圖像R&,MmW(i，j)和R&+m,Wa，j);其中，二值化處理準(zhǔn)則如下：
[0024] 其中，T表示闊值；
[002引（6)對(duì)所得到的兩幅相鄰的二值化圖像Ra,kW(i，如和R心m,W(i，如做邏輯"或" 操作和邏輯"與"操作，分別得到對(duì)應(yīng)運(yùn)算后的聯(lián)合二值化"或"圖像Bork(i，j)和聯(lián)合二 值化"與"圖像BandkQ,j)，并將聯(lián)合二值化"或"圖像Bork(i，j)和聯(lián)合二值化"與"圖像 Bandk(i，j)進(jìn)行邏輯"異或"運(yùn)算，得到潛在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的二值化圖像Bk(i，j);其中，
[0026] 聯(lián)合二值化"或"圖像為，
[0027] 聯(lián)合二值化"與"圖像為，
[002引潛在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的二值化圖像
[0029] (7)對(duì)潛在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)進(jìn)行基于高斯模型的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)，對(duì)高斯分布的參 數(shù)均值.M,;W及方差(口賦初值，建立高斯背景模型，并對(duì)建立的高斯背景模型W如下設(shè)定 的更新方式進(jìn)行實(shí)時(shí)更新；其中，設(shè)定的更新方式為：
[0032] 其中，a表示當(dāng)前帖圖像中的像素對(duì)所對(duì)應(yīng)位置上的高斯背景模型的更新所做出 的貢獻(xiàn)程度，a= 0. 0025 ;N表示被用來(lái)進(jìn)行高斯背景模型初始化的圖像的數(shù)量，<表示第 k帖圖像中（i，j)位置上的像素觀察值；
[0033] 做計(jì)算像素位置上高斯分布的90%置信區(qū)間的上限詩(shī)W和下限#1，并對(duì)運(yùn)動(dòng)前 景提取得到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)4+1 ;其中，
[0036] 所述警報(bào)模塊，將接收到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取結(jié)果經(jīng)第二LTE通信模塊發(fā)送給智能移 動(dòng)終端進(jìn)行報(bào)警防盜提示。
[0037] 為了在獲取連續(xù)原始帖圖像的同時(shí)，又能夠保證對(duì)視頻采集模塊所采集視頻中運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)效果，作為優(yōu)選，所述步驟（3)中的間隔帖數(shù)m為3，n為1。
[0038] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于：庫(kù)房?jī)?nèi)的視頻采集模塊將采集的庫(kù)房?jī)?nèi)的 監(jiān)控視頻保存到視頻存儲(chǔ)模塊，視頻提取模塊提取監(jiān)控視頻發(fā)送給視頻分帖模塊分帖，視 頻分帖模塊按照分帖順序，將監(jiān)控視頻分帖成若干具有獨(dú)立編號(hào)的原始帖圖像，并發(fā)送給 圖像類(lèi)型識(shí)別模塊識(shí)別，識(shí)別的動(dòng)態(tài)圖像則由圖像類(lèi)型轉(zhuǎn)換模塊轉(zhuǎn)換為靜態(tài)圖像，然后發(fā) 送給圖像預(yù)處理模塊濾噪處理，濾噪后的原始帖圖像給運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取模塊提取其中的發(fā)生 變化的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，W消除抖動(dòng)的鏡頭對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取產(chǎn)生干擾，并發(fā)送運(yùn)動(dòng)目標(biāo)給警報(bào)模 塊，該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)即為庫(kù)房監(jiān)控視頻中的運(yùn)動(dòng)物，即潛在進(jìn)行盜