一种遗留物检测方法技术

本发明专利技术涉及一种遗留物检测方法，其特征是：包括以下步骤：（1）、根据摄像机拍摄的图像，获取前端采集的图像；（2）、对获取的图像进行前景目标的提取；（3）、根据前景目标特征提取可疑的遗留目标；（4）、对提取的可疑目标进行特征分析，筛除非遗留目标；（5）、对筛选后目标进行进一步特征分析，确定遗留目标。本发明专利技术的有益效果是：避免了使用双背景模型造成的检测速度慢、复杂度高等问题，可应对一定程度的目标遮挡从而减少遗留物的漏检，减少了由于阴影、光照等问题造成的误检，去除了场景中的物体被搬移造成的误检，解决了遗留物检测存在的误报漏报高的问题，提高了遗留物检测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】-种遗留物检测方法[000。（一)
本专利技术属于视频监控、视频图像处理与分析及机器视觉
，特别设及一种遗留 物检测方法。 (二)
技术介绍
当今世界反恐形势严峻，为了保障社会公共安全，阻止银行、机场、地铁、展览馆、体育 馆、火车站、商场等公共场所恐怖袭击的发生已经是迫在眉睫的任务，而运些场所的恐怖袭 击又主要W包裹炸弹的方式出现较多，所W对运些场所的遗留包裹检测是智能视频监控系 统不可或缺的功能。 现有的遗留物检测方法主要有两种：基于目标跟踪的方法和基于目标检测的方 法。 基于目标跟踪的方法:首先检测前景目标，对进入视频场景中的每个目标进行实 时跟踪，根据目标的运动轨迹和时空特性等信息，采用相应的算法对遗留物进行检测。运种 方法需要解决进入、跟踪、分割、离开、遮挡等问题，不适用于机场、车站候车厅等人流拥挤、 场景复杂的场合；当目标交叉遮挡时无法准确标记跟踪;此外，该类方法耗时长，处理速率 低，不适合实时的遗留物检测。[000引基于目标检测的方法:根据检测到的运动目标，利用目标运动属性和时空特性等 统计信息，设定相应的时间和空间阔值进行判别。该类方法相比基于跟踪的方法，无需对场 景中的所有目标进行跟踪，耗时少，复杂度低，如果在检测到目标后运用较合适的统计信息 进行处理应该会达到比较好的效果，在实时处理过程中占有优势。针对遗留物检测的实现， 目前已有不同的方法。方法一:基于双背景建模的方法，该方法建立两个不同更新速率的背 景模型，通过背景差法得到两类前景，包括快速运动的目标和慢速或暂时静止的目标，进而 筛选出遗留目标;该方法的缺点是双背景模型的建立计算复杂度较高，检测速度慢，不适于 实时进行遗留检测。方法二:进行背景建模确定目标区域，并根据目标区域的前景像素存在 时间生成可疑目标，根据可疑目标的二值图像提取物体掩膜，再对当前场景的图像进行特 性分析，利用当前场景图像与提取的掩膜图像的特性相关程度确定是否为遗留物;该方法 存在的问题是没有进一步区分最后报警的目标是物体被遗留还是本来在场景中的物体被 搬移的情况。方法将基于局部更新的背景建模方法和改进的=帖差分法得到的前景目 标进行比较，分割得到场景内的暂时静止物团块，采用质屯、判距法统计每个团块的静止时 间，对达到时间阔值的静止团块进一步判断筛选出遗留物;该方法的缺点是在统计团块静 止时间时，易受行人遮挡的影响，使得统计的静止时间达不到设定的时间阔值，一定时间后 遗留物融入背景模型，便不再被检出从而造成漏检。 (S)
技术实现思路
本专利技术为了弥补现有技术的不足，提供了，避免了使用双背景模 型造成的检测速度慢、复杂度高等问题，可应对一定程度的目标遮挡从而减少遗留物的漏 检，减少了由于阴影、光照等问题造成的误检，去除了场景中的物体被搬移造成的误检，解 决了遗留物检测存在的误报漏报高的问题，提高了遗留物检测的准确性。 本专利技术是通过如下技术方案实现的： ，其特征是:包括W下步骤： (1 )、根据摄像机拍摄的图像，获取前端采集的图像； (2) 、对获取的图像进行前景目标的提取； (3) 、根据前景目标特征提取可疑的遗留目标； (4) 、对提取的可疑目标进行特征分析，初步筛除非遗留目标； 巧）、对筛选后目标进行进一步特征分析，确定遗留目标。 优选的，在步骤(2)中，将获取的图像进行灰度化处理，得到其灰度图像;对获取的 灰度图像提取运动前景。 优选的，在步骤(2)中，对提取的运动前景进行连通域检测；提取每个连通域的外 接矩形，将其作为运动目标;保存每个运动目标的质屯、，并为每个运动目标设置相应的计时 器。 优选的，在步骤(3)中，提取长时间静止的目标，将其保存为可疑的遗留目标，同时 保存该目标对应于当前帖灰度图和背景中相同区域的图像信息，为可疑目标设置目标相关 度和遗留置信度，并进行初始化。 优选的，在步骤(4)中，分别提取保存的灰度图像与当前帖相同区域灰度图像的纹 理特征，计算纹理特征的特征相似度，将获取的相似度与设定的相似度阔值进行比较，依据 比较结果更新目标相关度，根据目标相关度的值决定是否保留该目标。 优选的，在步骤(4)中，分别提取保存的背景图像与当前帖相同区域灰度图像的梯 度特征，计算其梯度差异，将获取的梯度差异与设定的梯度阔值进行比较，依据比较结果更 新遗留置信度，然后输出遗留置信度。 优选的，在步骤巧）中，根据目标筛选结果，得出目标的遗留置信度，通过设定的置 信度阔值判定最终的遗留物目标。 本专利技术的有益效果是:利用背景减除方法，建立一个背景模型提取出运动前景，避 免了使用双背景模型造成的检测速度慢、复杂度高等问题;在检测到运动前景后，利用质屯、 判距法进行可疑遗留目标的提取，并为每个可疑遗留目标设置相应的计时器，用质屯、代表 检测到的前景物体，用当前帖质屯、和保存的质屯、进行比较，并依据比较结果调整计时器的 值，该过程可应对一定程度的目标遮挡从而减少遗留物的漏检;将检测到的可疑遗留区域 与未发生遗留时场景中该区域进行相似度判断进一步进行目标筛选，减少了由于阴影、光 照等问题造成的误检;经目标筛选后，提取发生遗留后该区域的边缘特征，与未发生遗留时 场景的相同区域边缘特征进行对比判断，去除了场景中的物体被搬移造成的误检，从而提 高了遗留物检测的准确性。[001引（四）【附图说明】 下面结合附图对本专利技术作进一步的说明。附图1为本专利技术的工作流程图； 附图2为本专利技术的提取前景目标的工作流程图； 附图3为本专利技术的提取可疑遗留目标的工作流程图； 附图4为本专利技术的筛除非遗留目标的工作流程图； 附图5为本专利技术的确定遗留目标的工作流程图； (五)【具体实施方式】 附图为本专利技术的一种具体实施例。该实施例包括W下步骤：（1)、根据摄像机拍摄的图 像，获取前端采集的图像;（2)、对获取的图像进行前景目标的提取;（3)、根据前景目标特征 提取可疑的遗留目标;（4)、对提取的可疑目标进行特征分析，初步筛除非遗留目标;巧）、对 筛选后目标进行进一步特征分析，确定遗留目标。在步骤(2)中，将获取的图像进行灰度化 处理，得到其灰度图像;对获取的灰度图像提取运动前景。在步骤(2)中，对提取的运动前景 进行连通域检测;提取每个连通域的外接矩形，将其作为运动目标;保存每个运动目标的质 屯、，并为每个运动目标设置相应的计时器。在步骤(3)中，提取长时间静止的目标，将其保存 为可疑的遗留目标，同时保存该目标对应于当前帖灰度图和背景中相同区域的图像信息， 为可疑目标设置目标相关度和遗留置信度，并进行初始化。在步骤(4)中，分别提取保存的 灰度图像与当前帖相同区域灰度图像的纹理特征，计算纹理特征的特征相似度，将获取的 相似度与设定的相似度阔值进行比较，依据比较结果更新目标相关度，根据目标相关度的 值决定是否保留该目标。在步骤(4)中，分别提取保存的背景图像与当前帖相同区域灰度图 像的梯度特征，计算其梯度差异，将获取的梯度差异与设定的梯度阔值进行比较，依据比较 结果更新遗留置信度，然后输出遗留置信度。在步骤巧）中，根据目标筛选结果，得出目标的 遗留置信度，通过设定的置信度阔值判定最终的遗留物目标。 采用本专利技术的，其具体步骤如下： 步骤101，根据摄像机拍摄的图像，获取本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种遗留物检测方法，其特征是：包括以下步骤：（1）、根据摄像机拍摄的图像，获取前端采集的图像；（2）、对获取的图像进行前景目标的提取；（3）、根据前景目标特征提取可疑的遗留目标；（4）、对提取的可疑目标进行特征分析，筛除非遗留目标；（5）、对筛选后目标进行进一步特征分析，确定遗留目标。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：闫晓葳，刘琛，尹萍，王正彬，邢新智，
申请(专利权)人：济南中维世纪科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37