[发明专利]摄像头遮挡检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及摄像头遮挡检测方法。

背景技术

随着监控系统网络的广泛使用，在监控系统网络中成千上万个监控点布局了大量的摄像头，就摄像头的个数而言，则多达上万个。由于摄像头个数庞大，加之监控点的摄像头大多安装于高处和隐蔽处，若长时间无人维护则会导致掉电、虚化、遮挡等，从而影响监控点的正常使用。而如何对数量众多的摄像头进行智能化检测，成为业界追求目标，现有技术中，有通过监控中心对摄像头上传的数据进行图像处理，并依据图像处理检测结果，判定摄像头是否丢焦，是否缓慢移动造成场景渐变，是否积累大量灰尘造成遮挡，是否图像抖动等。

现有技术中对于遮挡物的检测技术主要存在以下几点缺陷：由于遮挡物有多种，有人刻意所为的口香糖，纸片和布条等，也有环境自然生成的例如灰尘，泥巴和污渍等，大小形状不一，遮挡物的大小会影响检测效果，无法检测出某些形状和大小的遮挡区域。且环境光线的变换也会对检测结果进行干扰。现有检测技术还会对一些非遮挡物进行误判。

发明内容

解决上述技术问题，本发明提供了一种摄像头遮挡检测方法，能够快速判断出摄像头是否被遮挡，提高判断准确性，同时还能够有效避免误判错判。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是，一种摄像头遮挡检测方法，包括以下步骤：

步骤1：建立摄像头资源配置模块，摄像头资源配置模块与监控中心通信，所述摄像头资源配置模块包括摄像头信息登记单元和摄像头运行状态单元，所述摄像头信息登记单元记录摄像头名称和运行状态信息，所述摄像头运行状态单元用于检测该摄像头是否处于使用状态，并生成运行状态信息发送给摄像头信息登记单元，

步骤2：监控中心从摄像头资源配置模块获取摄像头名称和运行状态信息，根据运行状态信息判断摄像头是否运行，并发送指令至处于运行状态中的摄像头，监控中心从运行状态中的摄像头中获取当前帧数字图像，

步骤3：图像预处理，将数字图像二值化，转换为灰度图像，并采用图像形态学去除灰度图像中的细小黑色区域，

步骤4：建立图像的亮度背景，采用均值滤波法，将图像平滑成光滑的亮度分布图，使用动态阈值法提取图像可能被遮挡区域S_i，

步骤5：对可能被遮挡区域S_i连通域分析，设定区域阈值S_T，并选出≥区域阈值S_T的可能被遮挡区域S_i，定义为高概率被遮挡区域S₂，

步骤6：计算高概率被遮挡区域S₂的被遮挡概率P,

步骤7：断被遮挡概率P和预设被遮挡概率P_T，若P＞P_T,则判断该高概率被遮挡区域为最终被遮挡区域，否则判定为非遮挡区域。

进一步的，步骤3中，具体包括以下步骤：

步骤31：彩色图像像素为i(x,y),通过二值化得到灰度图像j(x,y),

步骤32：利用结构元素s(x,y)对灰度图像j(x,y)进行以下操作，

j(x,y)被s(x,y)膨胀，

j(x,y)被s(x,y)腐蚀，

j(x,y)用s(x,y)开启，

j(x,y)用s(x,y)闭合，

进一步的，所述步骤4具体包括以下步骤：

步骤41：首先将g(x,y)所有像素值归一化到[0,1]之间得到其中I_x,y为(x,y)的像素值，I_max为255，

步骤42：计算的平均亮度M和方差S²,公式为

步骤43：计算动态阈值T＝M-S²/C，其中，C为一常数，提取图像可能被遮挡区域

本发明通过采用上述技术方案，与现有技术相比，具有如下优点：

本发明通过建立摄像头资源配置模块，检测该摄像头是否处于使用状态，并生成运行状态信息发送给摄像头信息登记单元，能够有针对性地对摄像头进行遮挡检测，避免轮询增大检测时间和检测成本，同时通过采用图像形态学去除灰度图像中的细小黑色区域，能够降低误判概率，本发明的算法简单有效，判断速度快，判断效率高。

具体实施方式

作为一个具体的实施例，本发明的一种摄像头遮挡检测方法，包括以下步骤：