[发明专利]一种基于运动检测的实时监控方法

说明书

技术领域

本发明涉及视频监控应用技术领域，尤其是一种基于运动检测的实时监控方法。

背景技术

目前工业级别智能监控系统可以通过目标检测与跟踪算法，利用得到的目标信息实现对目标的跟踪和细节显示；但是在面向社区、家居应用背景下，由于其算法较复杂，对硬件要求较高，且为实现跟踪需要安装云台，造成监控布防难度加大，大大增加了安装成本，不够经济实用。

为了提高社区、家居等区域的综合防控能力，大量视频监控系统已经在社区中得到广泛应用。监控系统中其中一部分摄像头被布置在较偏僻地段进行监控，然而这些监控视频中很少有活动目标出现，但目前的大部分视频监控方法并不具备智能监控功能，造成监管人员需要完全通过眼睛寻找监控视频中可能出现的情况，长时间的浏览监控视频容易造成监管人员的视觉疲劳，从而造成工作效率低下。

发明内容

    本发明的目的是为克服上述现有技术工作效率低、布防难度大且成本较高等问题，提供了一种经济适用的基于运动检测的多摄像头实时监控方法，通过采用简单高效的运动检测方法，可以有效实现多摄像头在偏僻地段的实时监控，帮助监管人员对偏僻地段意外情况进行及时防范。

    为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：一种基于运动检测的实时监控方法，至少包括模拟视频信号模块、A/D信号转换模块、三帧帧差法处理模块、降噪处理模块、运动目标区域模块和实时监控模块；在模拟视频信号采集并进行A/D转换后，对采集的视频图像进行算法处理，通过三帧帧差法提取连续视频图像中的运动区域；然后对差值图像进行二值化处理，即设定帧差阈值D，将差值图像每一个像素与帧差阈值比较，如果大于D则将该处像素点灰度设为255，小于D则将该处像素点灰度设为0；并采用中值滤波方法消除二值图像中的小区域噪声，同时使用高斯金字塔分解对二值图像向下采样，进一步减少噪声；为确定运动目标区域，采用膨胀操作消除图像中不连续空间；最后使用矩形形状圈定目标运动产生的轮廓区域，并限定最小矩形面积S，忽略小于面积S的轮廓区域，减少轻微运动所造成的干扰，将大于S面积的区域标识为活动目标，并记录在输出视频图像中，实现对运动目标的实时检测或者监控。

    与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于运动检测的实时监控方法，它使用三帧帧差法对监控视频进行处理，算法简单有效，能够实时检测运动目标，采用多种降噪算法可以有效降低误检率，而且运算快速，满足多路实时运动检测的要求。

附图说明

图1为本发明的流程图；

其中：1、模拟视频信号模块，2、A/D信号转换模块，3、三帧帧差法处理模块，4、降噪处理模块，5、运动目标区域模块，6、实时监控模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

    请参阅图1，本发明实施例中，一种基于运动检测的实时监控方法，至少包括模拟视频信号模块1、A/D信号转换模块2、三帧帧差法处理模块3、降噪处理模块4、运动目标区域模块5和实时监控模块6；在模拟视频信号采集并进行A/D转换后，对采集的视频图像进行算法处理，通过三帧帧差法提取连续视频图像中的运动区域；然后对差值图像进行二值化处理，即设定帧差阈值D，将差值图像每一个像素与帧差阈值比较，如果大于D则将该处像素点灰度设为255，小于D则将该处像素点灰度设为0；并采用中值滤波方法消除二值图像中的小区域噪声，同时使用高斯金字塔分解对二值图像向下采样，进一步减少噪声；为确定运动目标区域，采用膨胀操作消除图像中不连续空间；最后使用矩形形状圈定目标运动产生的轮廓区域，并限定最小矩形面积S，忽略小于面积S的轮廓区域，减少轻微运动所造成的干扰，将大于S面积的区域标识为活动目标，并记录在输出视频图像中，实现对运动目标的实时检测或者监控。

本发明的进一步详细技术方案为：