[发明专利]球机监控视频的结构化描述方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉领域和人工智能领域，具体涉及球机监控视频的结构化描述方法和系统。

背景技术

目前，面向社会安全的大型公共场所监控和管理，直接关系到人民的生命财产安全、社会稳定和国家的安危。现阶段，中国正进入“突发公共事件的高发期”和“社会高风险期”，如何应对这“两高”，是中国政府的当务之急。尤其是在大型活动和场所中，需要对一系列事件进行自动预警和统一协调，包括团体活动态势、人员危险警戒、个人身份确认、危化品的全程跟踪管理、单兵的有效指挥调度等等。最新的微电子、自动化、机械、计算机等技术为场景目标的感知监控提供了各种解决方案，各种枪机、球机、多摄像头等的关联网络成为公共安全保障的强大支撑。

球机全称为球型摄像机，是现代电视监控发展的代表。她继承彩色一体化摄像机、云台、解码器、防护罩等多功能与一体，安装方便、使用简单但功能强大。球机具有体积小、外形美观、功能强大、安装方便、使用简单、维护容易等特点，广泛应用于开阔区域的监控，如家庭安全监控、交通安全监控、公共场所安全监控、工厂安全监控等。

然而，球机的可变视野和可变聚焦等赋予业务应用灵活方便性的同时却带给结构化描述技术巨大难题。视频结构化描述技术是对视频内容按语义关系，采用时空分割、特征提取、对象识别等手段，组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。目标提取是视频图像结构化描述的最重要前提，主要包括两种途径：一、通过对关注目标特征进行建模，直接提取目标；二、通过对背景进行建模，在视频图像中去掉背景来实现前景目标的间接提取。在视频监控和侦查中，由于关注目标及其特征的多样化，且关注对象多为非常态的，导致对目标进行建模是非常困难的。而对背景建模，因其高效快速以及处理目标的不特定性，成为枪机等监控视频图像分析的主要手段。但对于球机，由于本身物理参数不断变化，很难用传统的方法对背景进行建模。

发明内容

针对球机下的复杂监控视频的结构化描述所存在的问题，本发明的第一目的在于提供一种球机监控视频的结构化描述方法，以克服现有球机下超大视野的监控视频背景建模难的问题，并能够实现对监控视频中关注目标的检测与识别。

作为第二目的，本发明还提供一种球机监控视频的结构化描述系统。

为了达到上述目的，本发明采用如下的具体方案：

球机监控视频的结构化描述方法，所述方法包括：

步骤(1)建立球机下超大视野视频的物理背景的初始背景模型；并对背景中标志性物体进行标注，得到场景信息。

步骤(2)通过球机采集到的新的视频更新步骤1中得到的初始背景模型，形成高精度背景模型；

步骤(3)根据步骤(2)所得到的高精度背景模型以及场景信息，在球机下复杂监控视频中，对关注的目标进行检测与识别。

在该方法的优选实例中，所述步骤(1)中通过如下步骤建立初始背景模型：

步骤(1-1)根据球机的水平范围和垂直范围，来回扫描全部场景，获得视频中全部的场景图片；

步骤(1-2)将扫描得到的场景图片进行拼接，得到一个场景全景图，作为初始背景模型B₀；

步骤(1-3)对场景全景图中的标志性物体进行标注，用于对关注目标的检测与识别；

步骤(1-4)计算场景全景图的SIFT特征。

进一步的，所述步骤(2)中更新初始背景模型，获得高精度背景模型的方法具体包括：

步骤(2-1)判断新的视频帧中是否存在移动目标或遮挡物体，若有，则不对拍摄的新视频进行分析处理；反之则引入该视频帧，用于更新初始背景模型；

步骤(2-2)利用SIFT特征的匹配程度，计算摄像头的位置信息，完成摄像头定位；

步骤(2-3)稳定背景判断：

其中B′_t(x,y)表示根据t-1时刻背景模型B_t-1(x,y)仿射变换得到的背景。

步骤(2-4)背景更新

更新背景模型，形成高精度背景模型。

进一步的，所述步骤(3)中对关注目标进行检测与识别的方法具体包括：

步骤(3-1)利用在步骤(2-3)中建立的高精度背景模型，通过背景差分法对目标进行检测；

步骤(3-2)利用标注好的场景信息，从视频序列中识别出感兴趣的目标，并描述其静态和运动信息。