[发明专利]一种肢体冲突事件的检测方法

摘要

本发明涉及动态图像处理，具体涉及一种肢体冲突事件的检测方法，该方法由以下步骤组成：首先利用图像序列的帧差信息滤除相对静止状态下的图像，得到运动目标的轮廓，经滤波和除噪后，再利用图像投影方法，确定运动目标的数量和独立性，若运动目标数量少于2或不相交，则不存在肢体冲突事件，否则即对图像进行对象肢体精确检测，即，通过块匹配方法实现对运动目标的双向运动估计，并提取各运动目标的特征量，构建行为判断模型，当至少一个运动目标的双向运动特征量都符合判断原则，则存在肢体冲突事件，否则不存在。本发明所述的方法可实现监控区域的无人值守和冲突事件报警。

主权项

一种肢体冲突事件的检测方法，该方法由以下步骤组成：1)运动图像处理1.1)先将连续的多帧监控视频图像转换为灰度图像，根据当前帧和相邻的前后帧的运动对象和背景图像的相对变化，再利用对称差分法算出大致运动目标的二值图；1.2)先利用边缘检测方法对步骤1.1)得到的二值图进行修正，再选用3×3的滤波模板利用8连通区域标记和双阈值法，滤除二值图中的噪声和空洞；1.3)用实用人体体表面积九分法将修正后的二值图划分为多个区域，若某个区域的面积小于设定的阈值，则将其判定为运动目标无明显运动的区域并抛弃，若区域的面积大于设定的阈值，则判定为运动目标有明显运动的区域，予以保留并转入步骤2)；2)肢体动作粗判定利用图像投影定理，根据监控装置拍摄的画面与水平面的夹角，将步骤1.3)得到的二值图进行坐标变换，将步骤1.3)得到的运动目标的二值图分别投影至水平面和铅垂面，然后，对运动目标的投影坐标所围成的矩形空间进行标记和统计，从而确定运动目标数量，若运动目标数量大于等于2，且各自围成的空间存在相交的情况时，则转入步骤3)做进一步检测，否则不存在肢体冲突，便返回步骤1.1)；3)肢体动作精确检测3.1)将当前帧和参考帧分割成一系列宏块图像，对包含于步骤2)所述矩形空间内的宏块按下述方法进行块匹配：先对各运动矢量的预测值进行比较，以各运动矢量的求和绝对差值最小者的运动矢量作为搜索起始点，以大菱形模板和小菱形模板进行菱形搜索，若当前宏块与参考帧(0，0)矢量处的宏块的求和 绝对差值小于设定阈值，则判定该宏块为静止块，并中止搜索，得到最佳匹配点(0，0)，若当前宏块与参考帧(0，0)矢量处的宏块的求和绝对差值大于或等于设定阈值，则判定该宏块为运动块，先采用大菱形模板对各宏块进行匹配，使得求和绝对差值最小的点位于大菱形模板的中心，再采用小菱形模板对大菱形模板内的宏块进行匹配，若求和绝对差值最小的点位于小菱形模板中心，则该点所在的宏块即为匹配块；3.2)首先根据运动矢量可直观反应运动对象在空间位置的相对偏移量，引入设定阈值，若步骤3.1)得到的各宏块图像的运动矢量的模值大于所设定的阈值，且包含于步骤2)所述的矩形坐标空间，则判定该宏块为运动目标，并进行标记，否则即判定为背景图像；然后分别计算判定为运动目标的宏块与相邻帧图像的运动矢量差，即得到该宏块的双向运动估计量；最后，以各宏块的双向运动估计量作为特征量，将这些特征量作为输入量，构建从当前帧开始到前向多帧中各个运动目标的前向运动矢量场和从当前帧开始到后向多帧中各个运动目标的后向运动矢量场，由各个运动目标的双向运动矢量场构建肢体动作精确判断模型，计算当前帧各个运动目标的双向运动估计平均运动矢量差，根据当前帧的前向和后向多帧之间的时间差计算出当前帧中各个运动目标的双向运动估计平均矢量变化速度，若当前帧图像中至少有一个运动目标的双向运动估计平均矢量变化速度的模值都超过所设定的阈值，则最终判定存在肢体冲突事件。