[发明专利]滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法及系统

权利要求书

1.一种滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其步骤包括：

1)建立背景模型并检测出每帧图像前景物体，根据所述前景物体生成物体分类器；

2)将静止的前景物体输入到所述物体分类器根据分类器返回的置信值的平均值判断得到静止前景物体类型为物品或者人体；

3）对所述静止前景类型为物品的物体进行物主分析，得到物品的携带者信息，判断出物主。

2.如权利要求1所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，所述物体分类器提取类Haar特征和HOG特征，并采用在线的Adaboost方法为每个前景物体建立分类器。

3.如权利要求1或2所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，物体分类器的估计与更新方法如下：

首先，算法的初始化，物体分类器N表示当前分类器的个数，初始化为0，每增加一个新的分类器，N加1，每删除一个分类器，N减1；

然后，当第一个前景物体p₁被检测出来的时候，建立一个新的物体分类器O₁；

当又来一个前景物体p_i时，该前景图像将被送入已经建立好的物体分类器中中，对每个分类器进行估计。

4.如权利要求1-3任意一项所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，所述分类器中若所述前景图像是正样本，且分类器得到的置信值介于0和0.5之间，则该样本将用于该分类器的更新，若为负样本，则不用于更新该分类器。

5.如权利要求1-3任意一项所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，所述物体分类器设定一数目，若分类器长期无正样本更新超过一定时间阈值时，则将进入等待状态，等待状态持续一定时间后，则删除该分类器。

6.如权利要求1所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，每个新的前景物体都要遍历所有的分类器，静止前景物体和所有分类器的整体相似程度：

μ=Σn=1Nconfn(x)N]]>

其中，conf_n(x)表示第n个分类器对当前静止前景物体的返回的置信值，当前共有N个分类器。

7.如权利要求1所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，根据所述分类器返回的置信值的平均值判断得到静止前景物体类型为物品或者人体的方法如下：

8.如权利要求1所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，所述当检测到滞留物品后，通过如下的计算物品的携带者信息：

num=argmax_n≠lconf_n(x)，

其中，γ=max_nconf_n(x)，l=argmax_nconf_n(x)，conf_n(x)表示第n个分类器对当前静止前景物体的返回的置信值，γ表示返回值中的最大值，l表示最大值γ所对应的分类器序号，num表示返回值第二大的分类器对应的序号即物品的携带者对应第num个分类器。

9.如权利要求8所述的滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析方法,其特征在于，每当新建一个分类器时，记录所述分类器的帧信息和矩形框信息，根据所述num个分类器获取滞留物品携带者的图片。

10.一种滞留物检测中的静止物体类型判断与物主分析系统，包括：

用于建立背景模型并检测出每帧图像前景物体，根据所述前景物体生成物体分类器的装置，和将帧图像的帧信息和前景物体在图像中的位置和大小信息记录的装置；

用于将静止的前景物体输入到所述物体分类器根据分类器返回的置信值的平均值判断得到静止前景物体类型为物品或者人体的装置；

用于对所述静止前景类型为物品的物体进行滞留物检测，得到物品的携带者信息，判断出物主的装置。