[发明专利]一种仓库区域入侵检测报警方法及系统

说明书

本申请提供一种仓库区域入侵检测报警方法及系统。本申请通过架设于仓库区域中的拍摄设备拍摄仓库区域检测图像，通过服务器识别该图像中的移动目标，通过对应于移动目标底部的检测点，判断移动目标与仓库中禁入区域之间的位置关系，能够避免因拍摄角度而造成的误判，使得系统能够更为准确地对侵入行为进行报警提示。本申请中采用角度方式判断移动目标与仓库中禁入区域之间位置关系，其运算量较小，准确率更高，能够在有效节约仓库成本的同时提高仓库工作安全性。

技术领域

本申请涉及智能仓库领域，具体而言涉及一种仓库区域入侵检测报警方法及系统。

背景技术

仓库是一个存在很高风险的作业场景，安全问题始终是仓库管理的重中之重。随着大型仓库不断朝着专业化、智能化发展，仓库中每块工作区域的划分都越来越合理，而且仓库中存在相当数量的区域，出于仓库工作安全性和效率的考虑，禁止移动目标，例如，仓库中的人或者移动设备进入。

大型仓库现场会设计较多的禁入区域。由于大型仓库占地范围较大，采用人工监督的方法不仅效率低，而且很难做到全天侯24小时监督，只能通过日常工作人员巡逻才能随机发现入侵状况。这种监管模式会对仓库安全性，尤其是仓库工作人员的安全性带来很大隐患。

为解决上述问题，利用机器对禁入区域进行全天候的监视，并设置区域入侵检测报警系统势在必行。但是，现有的区域入侵检测技术，其常常存在以下缺陷：

若采用现有技术，通过计算人或物与区域的重叠面积来判断是否发生区域入侵状况，则常常会由于人、物图像与区域重叠状况受光照影响较大，在人处于阴影位置时，难以获得较高正确率，而很难应用于要求严格的工业区域。

若采用现有技术，通过运动检测算法得到运动目标的位置目标，然后对监控场景中的全区域进行全区域掩蔽处理，对掩蔽区域和警戒区域进行分类标记并获取警戒区域状态的敏感参数，最后以运动目标所在区域空间位置状态的敏感参数作为目标入侵的判断依据进行实时区域入侵检测。这种检测方式在实际应用中由于敏感参数的计算准确率不高，且受场景影响较大，导致复用性较差，无法应用在要求严格的大型仓库中。

若采用现有技术，通过海康或大华的摄像头拥有区域入侵检测功能直接进行区域入侵检测。则需要优先保证摄像头监视区域必须是规则区域，不能选择边界线为凹、凸多边形的不规则区域进行检测。其次，在大型仓库的实际应用中，单纯的摄像头检测由于过分依赖边界线遮挡作为判断依据，导致误报率较高，难以保证实际监测效果。

此外，以上三种方式均仅适合将摄像头设置在监控区域正上方，或将摄像头正对监控区域的情况。大型仓库中，往往会将摄像头安装在仓库顶部来监视尽可能多的仓库区域。因此，实际应用场景下，摄像头往往不是在监控区域正上方以直视视角直接监控区域。这种场景下，当运动的人或物在禁入区域周围时，摄像头倾斜视角下所形成的成像画面会显示运动的人或物遮挡了禁入区域或禁入区域边界线。但是实际上，人或物此时往往并没有真正进入禁入区域。这三种方法都会把这种情况误判为产生了区域入侵。

针对该误判问题，上面三种方法，需要针对大型仓库中的每个监视区域分别安装一个设置在监视区域正上方、直视监视区域的摄像头。这样的安装条件要求比较苛刻，同时也会大大增加仓库建造维护成本，增加了仓库的摄像头管理的难度和复杂程度。

总的来说，现有几种仓库区域入侵检测方式，其准确率和通用性不高，无法满足大型仓库的需求。

发明内容

本申请针对现有技术的不足，提供一种仓库区域入侵检测报警方法及系统，本申请通过优化入侵目标检测位置，改进位置判定算法，能够以更小运算成本、更高运算效率实现更为精准的入侵检测效果。本申请具体采用如下技术方案。