图像辨识方法技术

一种图像辨识方法，包含：取得第一监视图像中第一选定区块中多个像素在过去M个图像中的像素值分布作为第一区间像素值分布。取得第一选定区块中所述多个像素在过去N个图像中的像素值分布作为第二区间像素值分布，N与M为正整数，且N<M。依据第一区间像素值分布与第二区间像素值分布，取得关于第一选定区块的第一变动参数。当第一变动参数大于第一阈值时，产生第一辨识信号。

【技术实现步骤摘要】
图像辨识方法
本公开涉及一种图像辨识方法，特别涉及一种低复杂度的图像辨识方法。
技术介绍
监视装置被广泛地用于各种有安全考虑的环境中，传统的监视装置仅仅将所提取到的图像传送至所谓的安控中心，由警卫或专业人士判断所提取到的图像中是否有异常。因为人类的判断能力的限制，这样的作法往往需要每九至十六个监视装置就配置一个对应的警卫或专业人士，其人力成本的花费颇高。近年来，由于图像辨识技术的成长，有智能型的监视装置，藉由图像辨识来判断画面中是否有人出现，当有人出现在画面中才发出对应的警示，因此一个专业人士或警卫可以对应相较于前述传统技术更多的监视装置。然而，由于图像辨识需要就每个图像串流进行大量的运算，因此如果图像辨识是在监视装置(摄像机)端运作的话，对应的每个监视装置必须连接到市电以获得足够的电能，即使退一步来说，是将所提取的图像串流传送至中央控制系统来进行图像辨识，则每个监视装置必须连接网络或任何信号传输线，并时刻地传输图像串流，一样需要耗费相当的电能而必须连接到市电。如果监视系统有功耗的考虑，或是监视系统必须设置在不易布设电力网络的地方，则必须提出一种低功耗的智慧型监视装置。
技术实现思路
本公开提供一种监视装置，藉由判断图像中一个监视区块中的色彩参数的长期平均值与短期平均值，来判断此监视区块中是否有异常状态。依据本公开的图像辨识方法，包含：取得第一监视图像中第一选定区块中多个像素在过去M个图像中的像素值分布作为第一区间像素值分布。取得第一选定区块中所述多个像素在过去N个图像中的像素值分布作为第二区间像素值分布，N与M为正整数，且N<M。依据第一区间像素值分布与第二区间像素值分布，取得关于第一选定区块的第一变动参数。当第一变动参数大于第一阈值时，产生第一辨识信号。以上的关于本公开内容的说明及以下的实施方式的说明用以示范与解释本公开的精神与原理，并且提供本公开的专利申请范围更进一步的解释。附图说明图1为根据本公开第一实施例所绘示的电池负压检测系统的功能方块图。图2是依据本公开一实施例的图像辨识方法流程图。图3是依据本公开一实施例中步骤S110的方法流程图。图4为本公开一实施例中的监视图像。图5为本公开一实施例中的监视图像。图6为本公开一实施例中的监视图像。图7为本公开一实施例中的监视图像。图8是依据本公开一实施例的第一阈值调整方法流程图。【符号说明】1000监视装置1100摄像机1200处理器1300存储介质1400信号收发器2000控制中心A～C区块S110～S190步骤S810～S830步骤具体实施方式以下在实施方式中详细叙述本公开的详细特征以及优点，其内容足以使本领域技术人员了解本公开的
技术实现思路
并据以实施，且根据本说明书所公开的内容、权利要求书及附图，本领域技术人员可轻易地理解本公开相关的目的及优点。以下的实施例进一步详细说明本公开的观点，但非以任何观点限制本公开的范围。请参照图1，其是用以实施本公开方法的图像辨识装置示意图。所述图像辨识装置1000具有摄像机1100、处理器1200、存储介质1300与信号收发器1400。其中处理器1200电性连接摄像机1100、存储介质1300与信号收发器1400。且所述各部件均由电池(未绘示)提供电能而运作。信号收发器1400有线或无线地与控制中心2000通信。在一实施例中，摄像机1100提取的图像通过处理器1200而存储在存储介质1300中，而处理器1200进一部由存储介质1300中取得所存储的连续多幅图像，以进行后述的图像辨识，并且依据图像辨识的结果，选择性地致能信号收发器1400以与控制中心2000通信。而在另一实施例中，处理器1200也可以直接处理摄像机1100所取得的图像，并把处理得到的数据与结果暂时或永久的存储在存储介质1300中。在此，存储介质1300应具有非易失存储器。当摄像机1100已经取得多张图像，或者存储介质1300中已经存储有多张图像时，处理器1200的运作方式请参照图2，其是依据本公开一实施例的图像辨识方法流程图。如图2所示，依据本实施例的图像辨识方法包含有下列步骤：如步骤S110所示，取得第一监视图像中第一选定区块中多个像素在过去M个图像中的像素值分布作为第一区间像素值分布。如步骤S120所示，取得第一选定区块中所述多个像素在过去N个图像中的像素值分布作为第二区间像素值分布，N与M为正整数，且N<M。如步骤S130所示，依据第一区间像素值分布与第二区间像素值分布，取得关于第一选定区块的第一变动参数。如步骤S140所示，当第一变动参数大于第一阈值时，产生第一辨识信号。请参照图3，其是依据本公开一实施例中步骤S110的方法流程图。如图3所示，步骤S110中包含下列步骤：如步骤S111所示，提供K个像素值区间，K为大于一的正整数。如步骤S112所示，对M个图像中的第一选定区块分别计算至少一像素平均值，以得到M组像素平均值。如步骤S113所示，依据K个像素值区间与M组像素平均值，产生第一区间像素值分布。其中，步骤S111所述的K个像素值区间，以灰阶的色彩系统举例来说，一般而言每个像素的灰阶值从0至255。一种区分K个像素值区间的方法是将灰阶值的范围平均划分。以K等于8为例，则灰阶值0至31为第一像素值区间、灰阶值32至63为第二像素值区间，依此类推，灰阶值224至255为第八个像素值区间。在另一实施例中，灰阶值的范围不会被平均划分，举例来说，如果已知图像辨识的时间是在清晨或下午，则灰阶值过高(高于191)与灰阶值过低(低于64)的部分可以不列入统计，而将灰阶值64至灰阶值191区分为八等分。如果以红蓝绿三原色的色彩系统为例，每个像素的红色值、蓝色值与绿色值都从0至255。因此也可以用上述灰阶值的方式分割。此外，还有其他的色彩空间，例如CMYK、CIE1931。每个像素所对应的颜色在所述色彩空间的坐标值都可以利用已知的方式从红蓝绿三原色的系统转换得到，转换方法在此不再赘述。以CIE1931色彩空间为例，每个像素的红蓝绿三色总和呈现的色彩，会在CIE1931色彩空间中对应一个二维笛卡儿坐标系的第一坐标值(X)与第二坐标值(Y)。并且可以依据前述的方式，将第一坐标值与第二坐标值进行划分。而在步骤S112，具体来说，假设第一监视图像为黑白灰阶图像，因此每个像素的数据仅有一个通道(灰阶值)。处理器1200对于每一张图像中的第一选定区块都计算其灰阶值的平均值。而步骤S113就是统计过去M个图像中，分别有多少张图像的灰阶值的平均值落在每个区间内。依照同样的方式，也可以得到步骤S120中的第二区间像素值分布。其中，在一实施例中，这个分布会进行正规化的处理，换句话说，就是除以总图像数，如此得到的数字就是第一选定区块的灰阶值的平均值落在每个区间的机率分布。表一接着，在一实施例中，步骤S130中依据第一区间像素值分布与第二区间像素值分布，取得关于第一选定区块的第一变动参数的方式大致如下。请参照上表一与图4、图5，其中图4与图5分别为本公开一实施例中的监视图像。而表一中以M为128、N为16、监视图像为灰阶图像、第一选定区块为区块A来求得的结果。其中监视图像为野外的一个仓库前方广场，当监视图像从图4变成图5，表示有人进入画面本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像辨识方法，包含：取得第一监视图像中第一选定区块中多个像素在过去M个图像中的像素值分布作为第一区间像素值分布；取得该第一选定区块中这些像素在过去N个图像中的像素值分布作为第二区间像素值分布，N与M为正整数，且N<M；依据该第一区间像素值分布与该第二区间像素值分布，取得关于该第一选定区块的第一变动参数；以及当该第一变动参数大于第一阈值时，产生第一辨识信号。

【技术特征摘要】
2015.12.10 TW 1041415691.一种图像辨识方法，包含：取得第一监视图像中第一选定区块中多个像素在过去M个图像中的像素值分布作为第一区间像素值分布；取得该第一选定区块中这些像素在过去N个图像中的像素值分布作为第二区间像素值分布，N与M为正整数，且N<M；依据该第一区间像素值分布与该第二区间像素值分布，取得关于该第一选定区块的第一变动参数；以及当该第一变动参数大于第一阈值时，产生第一辨识信号。2.如权利要求1所述的方法，还包含：取得该第一监视图像中第二选定区块中多个像素在该M个图像中的像素值分布作为第三区间像素值分布；取得该第二选定区块中这些像素在该N个图像中的像素值分布作为第四区间像素值分布；依据该第三区间像素值分布与该第四区间像素值分布，取得关于该第二选定区块的第二变动参数；当该第二变动参数大于第二阈值时，产生第二辨识信号；以及依据该第一辨识信号与该第二辨识信号，选择性地产生图像辨识结果。3.如权利要求1所述的方法，其中在取得该第一监视图像中该第一选定区块中这些像素在该M个图像中的像素值分布作为该第一区间像素值分布的步骤中包含：提供K个像素值区间，K为大于一的正整数；对该M个图像中的该第一选定区块分别计算至少一像素平均值，以得到M组像素平均值；以及依据该K个像素值区间与该M组像素平均值，产生该第一区间像素值分布。4.如权利要求3所述的方法，其中在取得该第一监视图像中该第一选定区块中这些像素在该N个图像中的像素值分布作为该第二区间像素值分布的步骤中包含：对该N个图像中的该第一选定区块分别计算至少一像素平均值，以得到N组像素平均值；以及依据该K个像素值区间与该N组像素平均值，产生该第二区间像素值分布。5.如权利要求4所述的方法，其中在取得该第一变动参数的步骤中包含：对该第i个像素区间，计算该N组像素平均值在该第i个像素区间的正规化数量与该M组像素平均值在该第i个像素区间的正规化数量的差值的平方值...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙肯，李敏豪，黄以宜，
申请(专利权)人：财团法人工业技术研究院，
类型：发明
国别省市：中国台湾,71