[发明专利]一种检测异物入侵的方法及装置

说明书

本申请公开了一种检测异物入侵的方法，包括：接收采集设备发送的当前帧可见光图像；通过预先训练的识别模型，在所述当前帧可见光图像中确定异物对应的边界框，接收所述采集设备发送的红外视频；根据在所述当前帧可见光图像中确定出的所述异物的边界框的坐标，确定所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框；根据所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框，以及预先构造的滤波器，在所述红外视频中对所述异物进行追踪。通过将可见光与红外检测结合，可以对可见光与红外图像的偏差进行多因素状况下的修正。在进行目标追踪时，不使用可见光图像的特征数据，而采用红外图像，减少光照变化的影响，提高了鲁棒性。

技术领域

本申请涉及计算机领域，具体涉及一种检测异物入侵的方法及装置。

背景技术

目前，越来越多的公司、企业对场内安全问题越来越重视。而随着摄像头等设备的广泛普及，应需而生的就是异物入侵检测系统。该系统能够及时的发现监控区域内有存在安全隐患的异物进入，从而立即指派专业人员前往进行清理，最大化的减少因异物悬挂等造成的电路短路设备故障等损失。

现有技术中，异物入侵检测系统都是对可见光图像进行处理，可见光在光照条件变化剧烈时，目标特征变化很大，基于可见光图像的目标追踪可能会失败。同时在追踪目标时，需要在可见光图像中进行追踪，对硬件资源的消耗大，对硬件性能要求也高。

发明内容

为了解决上述问题，本申请提出了一种检测异物入侵的方法，包括：接收采集设备发送的当前帧可见光图像；通过预先训练的识别模型，在所述当前帧可见光图像中确定异物对应的边界框，其中，在训练所述识别模型时，输入为可见光图像，输出为在所述可见光图像中异物的边界框；接收所述采集设备发送的红外视频；其中，在所述红外视频中存在当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像相对应；根据在所述当前帧可见光图像中确定出的所述异物的边界框的坐标，确定所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框；根据所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框，以及预先构造的滤波器，在所述红外视频中对所述异物进行追踪。

在一个示例中，根据在所述当前帧可见光图像中确定出的所述异物的边界框的坐标，确定所述异物在所述当前帧红外图像中的边界框之前，所述方法还包括：将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准。

在一个示例中，将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准，具体包括：预先确定红外图像与可见光图像之间的图像偏差值；其中，所述图像偏差值包括图像缩放比例、图像偏移距离和图像精度系数；根据所述偏差值，将所述当前帧红外图像与所述当前帧可见光图像进行图像配准。

在一个示例中，预先确定红外图像与可见光图像之间的图像偏差值，具体包括：获取可见光图像和红外图像在标定板上对应的图像；通过公式计算得到图像缩放比例，其中，f₁为图像缩放比例，n为所述标定板上圆点的个数，A_n为红外图像上第一圆心的坐标，A_n-1为红外图像上第二圆心的坐标，B_n为可见光图像上与所述第一圆心对应的圆心的坐标，B_n为可见光图像上与所述第二对应的圆心的坐标；通过公式计算得到图像偏移距离，其中，x_diff为在x轴上的图像偏移距离，Y_diff为在y轴上的图像偏移距离，为在红外图像上第一像素点的坐标，为在红外图像上第二像素点的坐标，为在可见光图像上与所述第一像素点对应的像素点的坐标，为在可见光图像上与所述第二像素点对应的像素点的坐标；通过公式计算得到图像精度系数，其中，σ_x为图像精度系数，d_x为基线长度，f₂为采集设备的焦距，l_pix为像素大小，D_optimal为最佳距离，D_target为目标距离。