[发明专利]视频监控中遗留物品检测的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及视频图像处理领域，特别涉及应用于视频监控系统的遗留物品检测方法和系统。

背景技术

遗留物品是运行于火车、地铁、机场等公共场合的视频监控系统所重点关注的一类非正常事件，对于这些场合的监控系统，自动地检测遗留物品(如背包、手提箱、行李箱等)是一个有关公共安全的非常重要而且迫切需要的功能。PETS 2006从三个方面给出了判定遗留物品的规则，(1)语境规则：一件行李由行人携带进入场景，到某个时间点，该行李不再与其所有者物理接触；(2)空间规则：行李与其所有者之间的距离超过3米，处于无人照看的状态；(3)时间规则：行李连续处于无人照看的状态超过30秒。

遗留物体在视频序列中的表现有其特殊性，进入场景的时候，它表现为运动目标；被遗留之后，它将融合在背景图像中，成为背景的一部分。

文献“Abandoned Object Detection in Crowded Places”(Guler S.等，Proc.9th IEEE International Workshop on PETS，2006)提出一种基于运动目标跟踪的遗留物品检测方法，认为遗留物品的过程是行人将物品放置在地面的过程。所以，跟踪模块重点关注被跟踪对象的分裂事件，当观察到潜在的放置动作，一个基于计数的静止物体检测模块随之启动。若目标跟踪、对象分裂和放置、及静止物体检测这三个模块输出的结果一致，则判定发生遗留事件。需要指出的是，当场景中存在较多的运动对象，遮挡、运动不连续等情况时有发生。更有甚者，行人将物品遗留在场景中的过程往往是不连贯的，如将物品放置在地面后，可能会在其周围来回地运动较长的时间，然后离开。在此过程中，遗留的物品可能被遮挡。这一切，对目标跟踪，以及检测对象分裂是非常严峻的挑战。

文献“Robust Abandoned Object Detection Using Dual Foregrounds”(Porikli F.等，EURASIP Journal on Advances in Signal Processing，2008(1)：1-11)提出使用两个背景图像：短时背景和长时背景。在每一帧估计与上述两个背景图像对应的前景区域，其结果是对应时间域变化部分的二值化掩模。对每一个像素，分析其在长时前景和短时前景中的表现，将其归类为以下四种中的一种：运动像素、由运动转为静止的像素、由被遮挡转为可见的背景像素、背景像素。以上述判定结果更新一个被称作为“证据”的图像，若证据值大于一个预先设定的阈值，则该像素被判定为属于遗留物品。基于多个背景的方法，很大程度上依赖于背景模型的可靠性。在视频监控系统中，行人等运动目标可能会短时间地由运动转为静止状态，背景更新模块难于避免将这种短时静止像素作为背景来对待。而不可靠的背景信息，不仅无助于遗留物品检测，而且会引入误判别。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种应用于视频监控系统，检测是否出现无人照看的遗留物品的方法和系统，具体地说，在基于本发明的一个实施例中，使用固定安装的摄像机观察场景，以采集所得的彩色图像序列作为输入，若系统检测到发生遗留事件，则向监控中心给出告警信息。

在视频监控应用中，通常摄像机和场景之间没有相对运动。在一个时间段内，视频图像中的像素可归类为以下四类：(1)属于背景区域，在该段时间内，不被前景对象遮挡，但存在由于缓慢的光照变化和噪声而产生的像素值变化；(2)属于运动目标，在该段时间内始终表现为具有较明显的时间域变化；(3)由运动转为静止，即前面的若干帧表现为运动像素，由于运动目标离开该区域等原因转为静止状态；(4)由静止转为运动，如背景像素被新近进入该区域的运动目标遮挡，或原先静止对象重新进入运动状态。

在一个相对较长的时间范围内，发生遗留物品事件的图像区域，较多的像素将表现为由状态(4)向(3)转化的过程，即静止→运动→静止。

在视频监控系统中，行人等运动目标可能会短时间地由运动转为静止状态，背景更新模块难于避免将这种短时静止像素作为背景来对待，而且不可靠的静止像素信息不仅无助于遗留物品检测，而且可能会引入误判别。本发明寻求获取可靠的静止像素信息，在以卡尔曼滤波方法更新背景图像的同时，使用一个计时器C_s记录像素由活动转为静止后，保持静止状态的帧数。具体地，当像素(x，y)被标记为运动目标，则置C_s(x，y)＝0；否则C_s(x，y)←C_s(x，y)+1。