[发明专利]一种准确度高的监控方法

说明书

本发明提供了一种准确度高的监控方法，包括：获取拍摄的视频帧序列；基于预先训练好的神经网络模型根据所述视频帧序列提取当前视频的前景图像；按照预设阴影去除方法去除所述前景图像中的阴影；判断所述前景图像中是否存在异常空洞，若是，则按照预设异常空洞填充方法填充所述异常空洞；获取所述前景图像的外接矩形，并高亮显示所述外接矩形。本发明能够快速准确的得到视频画面中的非背景图像的准确形状，从而能够实现嫌疑比对，重点画面显示，画面中心显示等功能。本发明智能性高，获取的图形准确度高，具备广阔的应用前景。

技术领域

本发明涉及监控领域，尤其涉及一种准确度高的监控方法。

背景技术

智能监控系统是采用图像处理、模式识别和计算机视觉技术， 通过在监控系统中增加智能视频分析模块，借助计算机强大的数据 处理能力过滤掉视频画面无用的或干扰信息、自动识别不同物体， 分析抽取视频源中关键有用信息，快速准确的定位事故现场，判断 监控画面中的异常情况，并以最快和最佳的方式发出警报或触发其 它动作，从而有效进行事前预警，事中处理，事后及时取证的全自 动、全天候、实时监控的智能系统。

现有技术中智能监控已经取得了广泛的应用，但是从流动的视 频帧中提取图像，以及对提取的图像进行自动化的处理的相关技术 还不甚成熟，因此难以实现完全的自动化，还需依赖人工肉眼的识 别。鉴于自动进行图像处理的相关技术不甚成熟，基于图像处理技 术进行自动报警的误报率较高，并且难以获取嫌疑目标的准确轮廓 和精准位置。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提出了一种准确度高的监控方 法。本发明具体是以如下技术方案实现的：

一种准确度高的监控方法，包括：

获取拍摄的视频帧序列；

基于预先训练好的神经网络模型根据所述视频帧序列提取当前 视频的前景图像；

按照预设阴影去除方法去除所述前景图像中的阴影；

判断所述前景图像中是否存在异常空洞，若是，则按照预设异 常空洞填充方法填充所述异常空洞；

获取所述前景图像的外接矩形，并高亮显示所述外接矩形。

进一步地，还可以将所述前景图像与预设的嫌疑图片库中的图 片进行比对获取图片相似度，若所述图片相似度超过预设阈值，则 进行报警提示。

进一步地，所述外接矩形的简单获取方法为：

提取所述前景图像在横轴的第一端点和第二端点；

提取所述前景图像在纵轴的第三端点和第四端点；

做所述第一端点在所述前景图像中的第一切线；所述第二端点 在所述前景图像中的第二切线；所述第三端点在所述前景图像中的 第三切线；所述第四端点在所述前景图像中的第四切线；

所述第一切线、第二切线、第三切线、第四切线相交围成外接 矩形。

进一步地，所述外接矩形为最小外接矩形；所述最小外接矩形 的中心突出显示。

进一步地，所述按照预设阴影去除方法去除所述前景图像中的 阴影包括：

获取预设的多向映射表和多向映射图集，所述多向映射表记录 了光照时间段、光照强度段、分辨率和特征阈值之间的对应关系； 所述多向映射图集中记录有多个背景图，每个背景图的特征集不同， 所述特征集包括所述背景图的光照时间段、光照强度段和分辨率；

根据当前的光照时间段、光照强度段和拍摄的设备从所述多向 映射图集中选择目标背景图；

根据当前的光照时间段、光照强度段和拍摄的设备从所述多向 映射表中选择目标特征阈值；