[发明专利]一种三维图像分析方法及系统

权利要求书

1.一种三维图像分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

利用摄像头采集监控图像，对监控图像进行深度处理得到三维监控图像，并将三维监控图像保存在三维缓冲区中；

从三维缓冲区提取三维监控图像，利用预设的算法将三维监控图像中信息转换为验证特征量；

预先将样本特征量保持在内存中，从内存中读取样本特征量，将样本特征量与所述验证特征量匹配；

根据匹配结果判断三维监控图像中是否有人体出现，如出现人体则更改警报标识。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述深度处理具体为：

向摄像头采集图像的区域发射红外线散斑，利用散斑和二维监控图像进行叠加分析得到三维监控图像。

3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述从三维缓冲区提取三维监控图像，利用预设的算法将三维监控图像中信息转换为验证特征量具体为：

从三维缓冲区中提取一帧三维监控图像作为第一监控图像，提取第一监控图像的后一帧三维监控图像作为第二监控图像；

对比第一监控图像与第二监控图像，判断二者是否存在变化图像区域；

当不存在变化图像区域，则利用预设的算法将第二监控图像中全部信息转换为第一验证特征量；

当存在变化图像区域，则利用预设的算法将将变化图像区域信息转换为第二验证特征量。

4.根据权利要求1或3所述方法，其特征在于，所述预设的算法包括模型算法和特征算法，则所述将三维监控图像中信息转换为验证特征量具体为：

利用模型算法对三维监控图像中所包含的信息建立物体模型；

利用特征算法将所述物体模型转换为验证特征量。

5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述方法还包括：

当根据样本特征量与第一验证特征量的匹配结果判断为未出现人体，则对于第二监控图像以后的相对第二监控图像未发生变化的三维监控图像，直接判断为不更改警报标识。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述预先将样本特征量保持在内存中具体为：

通过样本训练得到样本特征量，预先将样本特征量保持在内存中。

7.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述从内存中读取样本特征量具体为：

对内存中的样本特征量建立索引，利用索引查询并读取样本特征量。

8.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述样本特征量具体为：

人体样本特征量、人脸样本特征量、人眼样本特征量、人嘴样本特征量和人鼻样本特征量。

9.一种三维图像分析系统，其特征在于，所述系统具体包括以下：

深度模块，用于对利用摄像头采集的监控图像进行深度处理得到三维监控图像，并将三维监控图像保存在三维缓冲区中；

特征量转换模块，用于从三维缓冲区提取三维监控图像，利用预设的算法将三维监控图像中信息转换为验证特征量；

驻内存模块，用于将样本特征量保持在内存中；

匹配模块，用于从内存中读取样本特征量，将样本特征量与所述验证特征量匹配；

判断变更模块，用于根据匹配结果判断三维监控图像中是否有人体出现，如出现人体则更改警报标识。

10.根据权利要求9所述系统，其特征在于，所述特征量转换模块包括：

模型单元，用于利用模型算法对三维监控图像中所包含的信息建立物体模型；

特征单元，用于利用特征算法将所述物体模型转换为验证特征量。

11.根据权利要求9所述系统，其特征在于，所述驻内存模块包括：

训练单元，用于通过样本训练得到样本特征量并保持在内存中；

索引单元，用于对内存中的样本特征量建立索引。

12.根据权利要求11所述系统，其特征在于，所述匹配模块包括：

查询提取单元，用于利用索引查询并读取样本特征量；

匹配单元，用于将样本特征量与所述验证特征量匹配。

13.根据权利要求9所述系统，其特征在于，所述特征量转换模块包括：

帧提取单元，用于从三维缓冲区中提取一帧三维监控图像作为第一监控图像，提取第一监控图像的后一帧三维监控图像作为第二监控图像；

对比单元，用于对比第一监控图像与第二监控图像，判断二者是否存在变化图像区域；；

转换单元，用于在不存在变化图像区域，则利用预设的算法将第二监控图像中全部信息转换为第一验证特征量；或在存在变化图像区域，则利用预设的算法将将变化图像区域信息转换为第二验证特征量。