[发明专利]物件及其关键人监控系统与方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种监控系统与方法，尤其涉及一种物件及其关键人监控系统与方法。

背景技术

对于监控设备所捕获的影像，智能型监控系统可根据使用者的需求对影像内容进行分析，通过侦测、追踪及识别影像中的物件而自动判断使用者所关心的物件是否遭遇威胁，并以此有效减少事件或威胁所带来的伤害。鉴于此，机场、车站大厅等开放、忙碌且杂乱的环境里，需要一套能自动且有效监控环境中出现的可疑物件(包括人)、事件或关键人的系统，该关键人包括移除物的人(即移除者)和进入监控区域的物件的持有者。然而，现有监控系统在面临下述问题时还无法准确地对监控区域中的物件及其关键人进行判定：监控区域为忙碌、拥挤、背景杂乱的环境，因监控设备拍摄角度或镜头缩放造成所拍摄物体的外形改变或监控区域内的光线变化等。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种物件及其关键人监控系统，可在忙碌、拥挤、杂乱的背景下，因拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化情况下，同时且有效地监控与判定监控区域内被移除的物件、进入物及该移除物的移除者和进入物的持有者。

还有必要提供一种物件及其关键人监控方法，可在忙碌、拥挤、杂乱的背景下，因拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化情况下，同时且有效地监控与判定监控区域内被移除的物件、进入物及该移除物的移除者和进入物的持有者。

一种物件及其关键人监控系统，运行于影像服务器中，该系统包括：前景物件侦测单元，用于利用双层背景模型侦测监控设备所捕获的影像中的前景物件，该双层背景模型包括现有背景模型和暂存背景模型；物件及区域判定单元，用于当该侦测的前景物件在大于或等于一个设定时间间隔后仍被判定为前景物件时，在该前景物件的像素被移入暂存背景模型时标记所述像素为感兴趣像素，从暂存背景模型中搜寻与所述感兴趣像素邻近的区域中与所述感兴趣像素的像素值相同的像素点作为感兴趣像素，由此得到一个像素点集合b，当集合b的面积大于一个设定范围时，从现有背景模型中撷取与集合b对应的像素点，并由此得到像素点集合a；所述物件及区域判定单元，还用于利用特征点演算法分别对集合a和b实施运算，找出各像素点集合中的特征点及其描述向量，然后利用种子区域增长演算法将现有背景模型中的特征点作为种子实施影像切割得到区块A，及将暂存背景模型中与区块A相对应位置上的的特征点作为种子实施影像切割得到区块B；物件识别单元，用于比较区块B与区块A的面积以判定监控区域内是否有进入物或移除物，有进入物时识别进入物，有移除物时判定该移除物的移除时间是否在指定时间段内，并发出报警指示；及关键人识别单元，用于撷取所判定的进入物或移除物的特征点描述向量，并从发生报警指示的时间点开始，以帧为单位往回检索，搜寻关键影像，从关键影像中寻找所述进入物或移除物的信息，记录该信息，并通过将所述信息与数据库中记录的影像进行对比，识别该进入物的持有者或移除物的移除者。

一种物件及其关键人监控方法，包括如下步骤：利用双层背景模型侦测监控设备所捕获影像中的前景物件，该双层背景模型包括现有背景模型和暂存背景模型；若侦测出的前景物件在大于或等于一个设定时间间隔后仍被判定为前景物件，则在该前景物件对应像素被移入暂存背景模型时标记该对应像素为感兴趣像素；从暂存背景模型中搜寻与所述感兴趣像素邻近的区域，找出与所述感兴趣像素的像素值相同的像素点，并将其判定为感兴趣像素，由此得到像素点集合b；当像素点集合b的面积大于一个设定范围时，从现有背景模型中撷取与所述感兴趣像素对应的像素点得到像素点集合a，找出各集合中的特征点及其描述向量，将集合a中的特征点作为种子实施影像切割得到区块A，及将集合b中与区块A相对应位置上的特征点作为种子实施影像切割得到区块B；比较区块B与区块A的面积以判定监控区域内是否有进入物或移除物，有进入物时识别进入物，有移除物时判定该移除物的移除时间是否在指定时间段内，并发出报警指示；撷取所判定的进入物或移除物的特征点描述向量，并从发生报警指示的时间点开始，以帧为单位往回检索，搜寻关键影像；从关键影像中寻找所述进入物或移除物的信息并记录该信息；及通过将所述信息与数据库中记录的影像进行对比，识别该进入物的持有者或移除物的移除者。

相较于现有技术，所述物件及其关键人监控系统与方法，利用彩色像素建立背景模型，以此判断前、背景物件，较一般只采用灰阶像素的监控系统及方法，具有更佳的判断力，其不仅能在忙碌、拥挤、杂乱的背景下或因拍摄角度、缩放造成物件外形改变或光线变化时，识别监控区域内被移除的物件和进入物，还可侦测移除物的移除者和进入物的持有者，以达到更完整的监控目的。

附图说明