[发明专利]一种基于视频的判定地铁摄像机移位的方法

摘要

本发明公开了一种基于视频的地铁摄像机移位判定的实现方法。该方法包括：用特征标志物作为感兴趣区域的检测点；站内环境采用序列均值方法生成背景帧，站外环境依据引入不同的天气、光照、时间段的历史数据利用高斯模型生成背景帧；利用基于灰度比值统计方法降低光线、阴影干扰；采用连通域算法在二值图像上形成图像检测特征；对形成的特征通过规则过滤出有效的检测特征；对过滤出的有效特征基于规则进行判断，对初次判断为可疑的特征运用模板匹配的方法判断该特征点是否标记摄像机已经移位。本发明充分利用了监控系统的已有视频帧图像，提供了一种简单、高效、实时的特征检测方法保障摄像机在范围内，并在发生移位时发出报警。

主权项

1.一种基于视频的判定地铁摄像机移位的方法，其特征在于：包括如下步骤：（1）选取和设计定位标志物，选定感兴趣区域，遵循目标与背景最大差异化原则；（2）依据站内外环境不同，分别设计背景帧的生成方法，其中，站内环境的背景帧通过一段稳定的视频序列帧求均值而得到；站外背景帧的生成利用历史视频图像数据，将依据不同天气w、光照l、典型时间段t，收集序列帧并通过高斯模型生成背景帧M（w，l，t） 其表征的意义为w天气，l光照，t时间输入下所对应的背景帧M；（3）对视频帧进行图像预处理，以便形成特征检测的基础；其中视频帧的图像预处理包括如下步骤：（a）把当前帧与背景帧做差分运算，得到差分图，对差分图做一次canny运算增强并进行二值化处理，得到二值图像；（b）通过当前图像与背景图像上对应的像素点比值确定明暗区，在暗区上用灰度比值统计和正太曲线拟合的方法估算出阴影的范围，并适当松弛a，把二值图像上对应的阴影区像素点的值置为0；（c）二值图像通过形态学的连通域算法形成主要的检测特征，其具体过程为：扫描一遍图像记录链式线段的信息，对相邻的链式线段进行追溯合并，记录连通域的个数C，第i个连通域的特征向量Vi=（Si，Wi，Hi），其中Si，Wi，Hi分别表征面积、长度和高度；（d）对得到的连通域做基于规则的过滤，具体过程如下：对于每个连通域，如果Hi大于感兴趣区域高度的一半时，则过滤出连通域，即认为该连通域是符合我们的检测特征，对过滤出来的连通域做一次判定，如果面积Si大于我们设定的阈值t，则统计变量Cot的值加1；（4）对摄像机移位的判定：统计二值图像上像素值为1的点的个数Cout，如果Cout大于我们设定的阈值Tc并且有步骤（3）得到的连通域个数Cot大于1时，则初步认为摄像机有可能偏移，并进入模板匹配阶段，否则即认为计算机没有发生非预期的偏移；（5）模板匹配阶段的判定：模板集的获取通过两种方式：一是通过历史数据形成模板，二是实时通过人为交互的方式得到；把二值图像分别与模板P做差分运算，并分别统计模板与差分图像素值为l的个数，分别记为tl，dl, 如果dl与tl的比值小于0.5，则不认为摄像机移位，否则认为摄像机移位并发出报警。