[发明专利]一种基于时空光流场的ATM尾随事件检测方法有效
申请号: | 201811598249.1 | 申请日: | 2018-12-26 |
公开(公告)号: | CN109711334B | 公开(公告)日: | 2021-02-05 |
发明(设计)人: | 尚凌辉;张兆生;王弘玥;刘伟杰 | 申请(专利权)人: | 浙江捷尚视觉科技股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G07F19/00 |
代理公司: | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人: | 王佳健 |
地址: | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 时空 光流场 atm 尾随 事件 检测 方法 | ||
1.一种基于时空光流场的ATM尾随事件检测方法,其特征在于该方法包括以下步骤:
步骤1、对垂直拍摄的ATM场景进行拌线标注:
将防护舱底部位于地面的区域看做一个矩形框,把矩形框的左下角与右下角相连,形成一条拌线;
步骤2、将图像缩放,保证缩放后的拌线在X方向上的长度是一致的;
步骤3、根据拌线估计光流的计算范围;
步骤4、在原始图中将光流的计算范围裁剪出来,并按缩放比例进行缩放后,计算每帧的Y方向光流场;
步骤5、将每帧的Y方向光流场,分别按大于0和小于0形成两张时空光流场,并拼接在一起,加入X和Y方向的平移扰动后,作为深度学习模型的输入;
步骤6、拍摄大量单人和多人在不同型号、架设高度相机下进入防护舱的视频,按步骤1-5形成大量时空光流图来训练深度学习模型,模型的输出为一个二类分类结果,即单人进入或多人进入,从而完成尾随事件的检测;
步骤2具体是:假设标注的拌线左端点的坐标为(X1,Y1),右端点的坐标为(X2,Y2),计算图像的缩放比例:
在此缩放比例下,所有拌线在X方向上的长度均被统一到120个像素;
步骤3的光流计算范围以左上角(A1,B1)和右下角(A2,B2)表示,具体计算方式如下:
A1=X1-0.3*(X2-X1)
A2=X2+0.3*(X2-X1)
B1=Y1-0.3*(X2-X1)
B2=Y2+0.3*(X2-X1)。
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