[发明专利]智能视频监控中的打斗检测方法

摘要

本发明公开了一种智能视频监控中的打斗检测方法，该方法采用动态能量特征来量化视频画面中发生打斗情况的可能性，动态能量特征包括动能、势能和混乱程度，这里动能需要运动速度和物体质量，势能需要物体质量和物体之间的距离，混乱程度需要物体总的运动方向和物体内部各点的运动方向，物体质量、运动速度和方向是不好获得的，本方案将物体质量简化为物体在视频画面中所占比例，物体的运动速度和方向则在之前背景差分提取前景的基础上，采取光流法获取物体内部每个点的运动方向和速度，最后结合相应的控制流程，有效实现了视频画面中的打斗检测，算法复杂度低，运算速度快，误判率低，稳定性好。

主权项

1.一种智能视频监控中的打斗检测方法，其特征在于按照以下步骤进行：步骤1：获取视频图像帧并进行目标提取，得到视频图像中的运动团块信息；步骤2：按照EMEF＝Ek+Ep+c计算视频图像中运动团块的动态能量特征值EMEF，其中Ek为动能，Ep为势能，c为混乱程度；步骤3：将步骤2中所得的动态能量特征值EMEF存入长度为s的缓冲区域中，并计算缓冲区域的总值MA；步骤4：判断MA是否大于预设阈值MS，如果大于，则提示发生打斗，否则返回步骤1获取下一帧视频图像继续检测；步骤2中运动团块的动能E_k按照计算，其中：Pi表示视频图像帧中第i个运动团块在所有运动团块中所占有的面积比；为第i个运动团块的动能，m_i为第i个运动团块在视频图像中所占的比重，v_i为第i个运动团块的移动速度；n为视频图像中运动团块的总个数；步骤2中运动团块的势能Ep按照以下方式计算：步骤221：按照计算两个团块之间的势能，其中G为引力常数，m_i表示第i个运动团块在视频图像中所占的比重，m_j表示第j个运动团块在视频图像中所占的比重，r_i,j表示视频图像中第i个运动团块与第j个运动团块之间的距离，i,j∈(1,n)且i≠j，n为视频图像中运动团块的总个数；步骤222：按照步骤221的方式计算出视频图像中n个运动团块两两之间的势能，按照排列组合总共有个值，依次记录每个值为E_p,k，步骤223：按照计算视频图像中运动团块的势能，其中q_k为步骤222中第k个值的权重系数；步骤223中所述的权重系数其中r_k表示E_p,k所对应的两个团块之间的距离，m表示个组合情况下，任一两团块之间距离的倒数之和；步骤2中运动团块的混乱程度c按照以下方式计算：步骤231：设一个运动团块中第l个点运动速度的x分量和y分量分别为v_l(x)和v_l(y)，按照计算第l个点运动方向与水平线的夹角，l＝1～N，N为该运动团块的像素点个数；步骤232：按照计算整个运动团块运动方向与水平线的夹角；步骤233：按照计算每个点的运动方向和总运动方向的偏差；步骤234：按照计算出该运动团块的混乱程度；步骤235：按照步骤231‑步骤234的方式分别计算n个运动团块的混乱程度，依次记为c_i，i＝1～n，则该视频图像运动团块的混乱程度其中u_i表示第i个运动团块混乱程度所占的权重系数，n为视频图像中运动团块的总个数。