[发明专利]一种识别上吊行为的监控方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是一种识别上吊行为的监控方法和系统。

背景技术

近年来，随着计算机视觉和图像处理技术的发展，由于其广泛的应用前景，运动人体行为分析吸引了广泛的关注。目前，人运动的视觉分析是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一，其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述。

在实际生活中，有很多场合都需要安装摄像头对被监控区域内发生的情况进行记录和监控。在监狱、拘留所等特殊场所，为了实现对犯人的行为进行更好的管理，也需要在相关区域内安装视频摄像头。

在监狱或者拘留所等这些特殊场所，在押人员不容易管理，往往会发生一些较为极端的行为，上吊行为是最常发生的极端行为之一。狱警需要尽早发现并且迅速出动阻止，而狱警或者相关工作人员是否能够及时发现就成了能否阻止该行为发生的重要环节。

而现有技术中，对在押人员的监控主要是通过摄像头监控。而由于目前一般的监控设备无法对视频场景中的行为进行分析，安装大量摄像头，就需要更多人力对大量视频进行实时监视，显然这比较耗费人力，且实际状况中，也没有足够多的人力累对大量的视频进行实时监视，从而也就无从对上吊这种极端行为做出反应。

综上所述，现有技术中的监控方式，无法及时发现上吊行为的发生。

发明内容

本发明提供的识别上吊行为的监控方法和系统，能够通过视频监控系统实现对进入监控盲区的人员的停留进行自动计时监控。

为了解决该技术问题，本发明是这样实现的：

本发明提供一种识别上吊行为的监控方法，包括步骤：

步骤A，对实时获取的当前帧图像利用帧差法提取前景；

步骤B，查找当前帧图像中人体的轮廓并以点序列的形式存储；

步骤C，计算所述轮廓的外接矩形；

步骤D，根据多帧图像所得出的所述外接矩形的运动轨迹，判断是否为上吊行为，是，则报警。

其中，所述步骤D包括步骤：

判断外接矩形的下边框是否在预设的边界线之上；

是，则判断整个外接矩形是否都在预设的边界线之上；

是，则判断整个外接矩形在预设的边界线之上的时间长度是否超过预设时间，是，则报警。

其中，所述步骤C之后、所述步骤D之前，还包括步骤：

根据计算出的外接矩形的大小和宽高比，过滤掉大小超出人体大小范围、宽高比不符合人体比例的外接矩形。

其中，所述步骤A包括步骤：

确定背景图像；

将每一帧图像与所述背景图像进行差分，得到差分图像；

将所述差分图像进行二值化得到二值图像。

其中，所述步骤A之后、所述步骤B之前，还包括步骤：

将所述二值图像进行开运算，去除所述二值图像中孤立的点、噪声、毛刺及小桥；

将进行开运算之后的所述二值图像进行闭运算，弥合所述差分图像中断裂的区域。

其中，所述步骤C包括：

扫描一个轮廓的点序列，根据所述轮廓的点序列中包括的所有点的水平坐标值及竖直坐标值，比较得到所述轮廓点序列中的最大水平坐标值、最小水平坐标值、最大竖直坐标值及最小竖直坐标值；

根据所述最大水平坐标值、最小水平坐标值、最大竖直坐标值及最小竖直坐标值，确定所述外接矩形。

其中，所述步骤得到二值图像之后还包括步骤：

遍历所述二值图像中的每一个点，确定所述二值图像的非前景区域，并获取所述非前景区域中的每一个点的坐标值；

根据获取的所述非前景区域中的每一个点的所述坐标值，提取每个坐标值对应的在所述当前帧图像及在所述背景图像中的取值；

对获取的每个坐标值对应的在所述当前帧图像及在所述背景图像中的取值进行加权求和；

根据所述加权求和的结果，对所述背景图像中的对应的坐标值进行重新赋值，从而实现对所述背景图像的更新。

本发明还提供一种识别上吊行为的监控系统，包括前景检测模块、查找轮廓模块、计算外接矩形模块和报警模块；

所述前景检测模块，用于对实时获取的当前帧图像利用帧差法提取前景；

所述查找轮廓模块，用于获取当前帧图像中人体的轮廓并以点序列的形式存储；

所述计算外接矩形模块，用于计算所述轮廓的外接矩形；

报警模块，用于根据多帧图像所得出的所述外接矩形的运动轨迹，判断是否为上吊行为，是，则报警。

其中，还包括过滤模块；