[发明专利]一种基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法及系统

权利要求书

1.一种基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1：图像采集，根据固定位置的摄像机拍摄的视频图像，获取前端摄像机采集的多帧图像；

S2：根据图像差分算法初步判定遗留物可疑目标；

S3：基于深度估计进一步确认判定遗留物可疑目标；

S4：细化物品特征，判断物品类别；具体为针对遗留物的形状大小特征进行特征提取和分类；

S5：遗留物溯源；

反向遍历视频图像序列，跟踪目标遗留物在当前帧之前每一帧的位置坐标，直到追踪到目标遗留物的坐标位置发生变化的图像帧；

S6：物品遗留报警，将上述检测结果传输到系统终端，并进行提示或追踪。

2.根据权利要求1所述的基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：

S21：图像预处理；

S22：结合帧间差分处理以及背景差分处理，获取运动对象和静止对象；

S23：通过筛选静止物中的遗留物可疑目标，初步判定可疑遗留物。

3.根据权利要求2所述的基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，所述结合帧间差分处理以及背景差分处理包括如下：

获取连续的k帧图像p₁、p₂、p₃…p_k；

分别基于p₁的前N帧图像以及p_k的前M帧图像，得到两个背景图像p_bg1、p_bg2；

将p_i、p_j进行差分运算得到d_ij；并计算帧间差分运算平均值：

将p₁、p₂、p₃…p_k分别与背景图像p_bg1、p_bg进行差分运算，得到背景差分结果d_bi并计算背景差分运算平均值：

融合帧间差分运算与背景差分运算的结果，方式如下：

out＝d_adv∩d_badv

结果out为运动对象。

4.根据权利要求3所述的基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，结合背景差分结果与运动对象得到非背景静止对象。

5.根据权利要求2所述的基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，所述背景差分处理中，基于高斯模型方法背景建模，表示如下：

P(X_t)＝η(X_t，μ_t，Cov_t)

其中，η为均值为μ_t，协方差为Cov_t的高斯分布概率密度函数。

6.根据权利要求2所述的基于单目深度估计的物品遗留检测与溯源方法，其特征在于，所述筛选静止物中的遗留物可疑目标包括：

a.选择静止物为目标，判定其静止时间：

当静止时间大于静止时间阈值时，转到下一步，否则判定其不是遗留物：

T_静≥T₀

其中T₀为设定的静止时间阈值；

b.判定小距离范围内周围没有固定人员，通过识别的运动人或静止人，判断人与满足条件a的静止物与周围人的距离；

当人距离在静止物周围阈值d₀之内时，开始计时，若时间超过T₁，则判定其不是遗留物；若其小距离范围内周围没有固定人员，则初步判定为遗留物可疑目标。