[发明专利]一种物品丢失、遗留检测方法及其系统

说明书

本发明涉及视频监控中物品检测技术领域，特别涉及一种物品丢失、遗留检测方法及其系统，其中，本发明提供的一种物品丢失、遗留检测方法，通过采用固定K帧间隔去更新背景帧，背景帧和参考帧的差值即得到前景；如果前景的位置、大小在设定的时间T内不变，就表示物品丢失或遗留。相比传统高斯背景建模，本发明可确定在设定时间T内物品的最终状态；再者，通过HSV颜色空间信息和纹理信息判断物品是丢失还是遗留，从颜色加纹理两个维度进行判别，极大地提升了检测的准确度。

技术领域

本发明涉及图像识别技术领域，特别涉及一种物品丢失、遗留检测方法及其系统。

背景技术

在视频监控场景中，遗留物品检测主要用在公共场所中，物品被遗弃一段时间之后指出其所在位置并发出告警；丢失物品检测主要用于检测贵重物品是否被移走。

现有技术中的同类图像识别产品通常采用高斯背景建模或其他背景建模方法，例如申请号为CN201710312433.4的专利公开了一种遗弃物自动检测方法，采用高斯混合模型法提取前景像素点；对各前景像素点进行形态学图像处理，然后去除单个离散像素点，合并聚集在一起的像素点使之成为团块；计算各团块静置的时间，若团块的静置时间超出设定时间，则判定团块为遗弃物。

上述识别方法采用高斯背景建模或其他背景建模方法，当检测到前景后，物品会逐渐融入成背景，无法得知物品丢失及遗留了多久时间。

发明内容

为解决上述背景技术提及的现有物品识别检测方法无法获取物品丢失及遗留了多长时间的问题，本发明提供一种物品丢失、遗留检测方法及其系统，其中，一种物品丢失、遗留检测方法，包括以下步骤：

S10、获取第一参考帧；

S20、获取下一帧为参考帧，间隔K帧获取当前帧，所述当前帧与所述参考帧对比，对比结果保存为背景帧；

S30、对所述背景帧和所述参考帧进行差值计算，得到前景帧；

S40、对所述前景帧进行二值化处理和形态学处理，获取连通区域信息；

S50、循环执行S20、S30和S40，直至获取所有的连通区域信息；当某个连通区域信息的变化率在时间T内始终小于阈值R，则表明该连通区域发生物品丢失或遗留；

S60、提取S50中该连通区域的灰度值，采用canny边缘检测方法精确物品轮廓；

S70、计算S60物品轮廓区域内HSV颜色信息和纹理信息，识别判断物品属于丢失或遗留。

进一步地，所述当前帧与所述参考帧对比方法如下：

所述当前帧与所述参考帧的各像素进行对比；当前帧比参考帧对应的像素点的值大于V，则将所述参考帧的像素点值加上设定的步长L，生成新的值；若所述当前帧比所述参考帧对应的像素点的值小于V，则将参考帧的像素点值减去设定的步长L，生成新的值；当遍历完所有的像素点，新的值就组成了一幅新的图像，保存为背景帧。

进一步地，所述二值化处理包括如下方法：设定阈值N_f，根据阈值N_f将所述前景帧的像素点进行划分，并将所述前景帧的像素点的灰度值设为0或255。

进一步地，所述形态学处理包括如下：

对所述前景帧进行腐蚀操作，去除干扰点，再进行膨胀操作，将断裂的区域连接起来；

对灰度值为255的像素点逐个扫描，判断该像素点的上、下、左、右四个像素点，当其中一个像素点的灰度值为255，则表明这两个点为连通的，记录下所有连通的像素点的坐标。

进一步地，所述连通区域信息包括区域位置、大小、前景像素数量。

进一步地，所述S70中的计算HSV颜色信息包括如下步骤：