[发明专利]一种检测摄像头被干扰的方法和装置

说明书

本发明公开了一种检测摄像头被干扰的方法和装置，该方法包括以下步骤：步骤1，计算当前视频帧的图像熵，通过图像熵的大小初步判断摄像头是否存在干扰；步骤2，若步骤1判断摄像头不存在干扰，获取摄像头在最近N帧内连续变化的区域，通过连续变化区域的大小判断摄像头存在干扰；步骤3，创建或定期更新参考背景；步骤4，当参考背景存在，则比较当前帧与参考背景的差异，判断摄像头是否存在干扰。该方法可以检测多种摄像头被干扰情况，例如黑白帧、摄像头被遮挡、摄像头被移动，该方法中使用的参考背景动态变化，有效应对一些自然因素的影响。

技术领域

本发明涉及图像处理领域,特别涉及检测摄像头被干扰的方法。

背景技术

近年来视频监控已渗透到国民生活的各个领域：小区安保监控、银行自动柜员机监控、交通方面的违章和流量监控等。视频监控可以有效防止各种刑事案件的发生，及时提供车流量和路况信息，实现准确快速的交通指挥调度。然而随着视频监控的普及，一些可疑人员人为了躲避监控，对摄像头做出各种干扰，如有人用手遮挡摄像头，用颜料喷涂摄像头，转动摄像头使之朝向错误的方向等，因此计算机自动准确及时的识别这些干扰：即相机干扰检测(camera tampering detection)有重要的实际应用意义。

将相机干扰定义为：相机所拍摄到的画面要有剧烈的变化，且这样的行为必须持续一定的时间。因为有些偶然行为可能引起图像的短时突然变化，对于这些行为要予以排除。为此相机干扰检测需要解决三个问题：一、算法要有很好的实时性；二、应该对相机细小的振动、转动等不敏感，而应该对图像图形明显变化敏感；三、短暂无害变化不能被当作干扰检出。

现有技术中有多种检测摄像头是否被干扰的方法，但是这些方法中存在一些问题，例如，有的方法参考背景固定，光照、下雨、场景渐变(例如白天到黑夜)等情况会带来误检；有的方法通过训练SVM分类器来判断是否存在遮挡，前期需要进行大量的视频数据采集和标注工作，前期成本高；有的方法采用多个摄像头对场景拍摄形成对比，不仅成本高，而且也存在两个摄像头同时被干扰的情况。

发明内容

针对上述方法的不足，本发明的目的是提供一种检测摄像头被干扰的方法和装置，该方法能有效检测摄像头黑帧、遮挡、移动等多种干扰情况，且参考背景动态变化，减少自然因素或场景渐变带来的影响。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种检测摄像头被干扰的方法，所述方法包括以下步骤:

计算当前视频帧的图像熵，通过图像熵的大小初步判断摄像头是否存在干扰；获取摄像头在最近N帧内连续变化的区域，通过连续变化的区域的大小判断摄像头是否存在干扰；

创建或定期更新参考背景；

当参考背景存在，则比较当前帧与参考背景的差异，判断摄像头是否存在干扰。

本发明实施例还提供了一种检测摄像头被干扰的装置，包括获取单元、图像熵计算单元、第一判断单元、变化区域计算单元、第二判断单元、背景更新单元、比较模块、第三判断单元，上述单元按顺序电连接；

所述获取单元，用于获取摄像头采集的当前视频帧图像；

所述图像熵计算单元，用于计算所述视频帧图像的图像熵；

所述第一判断单元，用于判断图像熵计算单元输出的图像熵是否在预设的范围内；

所述变化区域计算单元，用于计算最新N帧视频帧的连续变化区域；

所述第二判断单元，用于判断所述变化区域计算模块输出的N帧内持续变化区域的大小是否在预设的范围内；

所述背景更新单元，用于创建或定期更新参考背景；

所述比较模块，用于比较当前帧与参考帧的差异；