[发明专利]用于视频监控系统的图像稳定技术

说明书

背景

技术领域

本文所提供的实施方案公开用于分析视频帧的序列的技术。更具体地，实施方案提供用于使由视频监控系统捕获的摄像机图像稳定的技术。

相关技术的描述

一些当前可用的视频监控系统提供了简单的对象识别能力。例如，视频监控系统可以被配置来将给定帧中的一组像素(称为“色斑(blob)”)分类为具体的对象(例如人或车辆)。一旦确认，就可以逐帧地跟踪“色斑”，以便跟踪随时间的推移在场景中移动的“色斑”，例如，在视频监控摄像机的视野中穿行的人。另外，这类系统可以被配置来确定对象何时参与某些预定义的行为。例如，系统可以包括用于识别许多预定义事件的发生的定义，例如，系统可以评估分类为描绘汽车的对象的出现(车辆出现事件)，所述对象在数帧内停止(车辆停车事件)。此后，新的前景对象可能出现并且被分类为人(人出现事件)，人随后从帧中离开(人消失事件)。另外，系统可以将前两个事件的组合识别为“停车事件”。

然而，这类监视系统通常要求可由系统识别的对象和/或行为应预先定义。因此，在实践中，这些系统依赖于对象和/或行为的预定义的定义来评估视频序列。除非基本的系统包括对具体对象或行为的描述，否则系统一般无法识别所述行为(或至少描述具体对象或行为的模式的示例)。更一般地，这类系统通常不能通过观察场景中随时间的推移所发生的事情来确认对象、事件、行为或模式(或将这类对象、事件、行为等分类为是正常的或异常的)；相反，这类系统依赖于预先定义的静态模式。

概述

本文所提供的一个实施方案包括一种用于使由视频记录设备捕获并且由视频分析应用程序评估的摄像机图像稳定的方法。所述方法一般包括确认参考帧内的候选区域以用于校准由视频摄像机捕获的帧流。按每个候选区域内被跟踪特征的密度的降序来排列候选区域。所述方法还包括将候选区域中具有最高被跟踪特征密度的候选区域指明为每个所捕获帧的校准区域。当基于当前帧中的被跟踪特征相对于参考帧的对应特征失准而确定流不稳定之后，基于校准区域确定当前帧的仿射变换矩阵。另外，使用仿射变换矩阵扭曲当前帧，使得当前帧的校准区域中的特征匹配参考帧的对应特征。此外，确认扭曲的当前帧与参考帧之间的配准误差，并且在确定配准误差在容限阈值内之后，将扭曲的当前帧指明为稳定帧。

本文所提供的另一个实施方案包括一种用于使由视频记录设备捕获的摄像机图像稳定的方法。所述方法一般包括确认参考帧内的候选区域以用于校准由视频摄像机所捕获的帧。按每个候选区域内被跟踪特征的密度的降序来排列候选区域。所述方法一般还包括将候选区域中具有最高被跟踪特征密度的候选区域指明为每个所捕获帧的校准区域。在基于当前帧中的被跟踪特征相对于参考帧的对应特征失准而确定流不稳定之后，校准当前帧。

其它实施方案包括但不限于：计算机可读介质，所述计算机可读介质包括使处理单元能够实现所公开方法的一或多个方面的指令；以及系统，所述系统具有被配置来实现所公开方法的一或多个方面的处理器、存储器和应用程序。

附图简述

因此，获得并可详细地理解本发明的上述特征、优点和目标的方式，即上文简要概述的较为具体的本发明的描述可参照附图所示的实施方案进行。

然而，应注意，附图仅示出本发明的典型实施方案，并且因此附图不应被视为对本发明范围的限制，因为本发明可以允许其它同等有效的实施方案。

图1例示根据一个实施方案的视频分析系统的部件。

图2进一步例示根据一个实施方案的在图1中所示的视频分析系统的部件。

图3例示根据一个实施方案的由摄像机捕获的参考图像和当前图像的图形表示。

图4例示一种用于使由摄像机捕获的失准图像稳定的方法

发明详述

本文所提供的实施方案公开一种用于分析所采集的视频帧流以确认视频帧何时失准的方法和系统。一旦检测到失准帧，基于行为识别的视频监控系统就可校准帧。