一種無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及監(jiān)控領(lǐng)域，具體設(shè)及一種無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 相關(guān)技術(shù)中的無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，存在W下問題：（1)在視頻監(jiān)控系列圖像 中由于背景噪聲的存在而將背景誤檢為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；（2)在視頻監(jiān)控過程中存在輕微抖動(dòng)，會(huì) 將背景誤檢為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；（3)在對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)過程中，存在計(jì)算量大，實(shí)時(shí)性差的問題 而不能及時(shí)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 針對(duì)上述問題，本發(fā)明提供一種無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，該監(jiān)控系統(tǒng)能最大程 度的減少由于背景噪聲和攝像機(jī)抖動(dòng)造成的對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的誤檢，且實(shí)時(shí)性好。
[0004] 本發(fā)明的目的采用W下技術(shù)方案來實(shí)現(xiàn)：
[0005] 提供了一種無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)，包括：
[0006] (1)圖像采集模塊，用于采集視頻監(jiān)控圖像，其連接至視頻監(jiān)控設(shè)備并采集其中的 原視頻圖像序列信息；
[0007] (2)圖像初處理模塊，與圖像采集模塊連接，用于對(duì)所述原視頻圖像序列信息進(jìn)行 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初步檢測(cè)處理并輸出包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效視頻圖像序列信息；
[000引（3)濾波模塊，與圖像初處理模塊連接，用于接收所述有效視頻圖像序列信息并對(duì) 有效視頻圖像序列信息的背景形狀進(jìn)行濾波處理，包括采用維納波對(duì)所述背景形狀進(jìn)行初 次濾波的一級(jí)濾除子模塊和采用高斯濾波對(duì)初次濾波后的背景形狀再次進(jìn)行濾波的二級(jí) 濾除子模塊；
[0009] (4)背景建模模塊，與濾波模塊連接，用于建立濾波后的背景模型，所述背景模型 設(shè)定由N個(gè)帶權(quán)重的表示邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖組成，背景模型上邊緣點(diǎn)的形狀上下 文直方圖表示為：
[0011] 其中，X為背景邊緣點(diǎn)坐標(biāo)，N表示所包含的形狀上下文直方圖的個(gè)數(shù)，N的取值范 圍為[5,10]，wn,X表示第n個(gè)形狀上下文直方圖對(duì)應(yīng)的權(quán)重，Bi表示對(duì)W背景邊緣點(diǎn)X為極坐 標(biāo)圓屯、、半徑為R的圓按照對(duì)數(shù)距離建立的同屯、圓個(gè)數(shù)，Be表示對(duì)圓周角劃分的等份數(shù)；
[0012] (5)背景消減模塊，與背景建模模塊連接，用于對(duì)當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)進(jìn)行屬性 分類并消減屬于背景的邊緣點(diǎn)，包括匹配度計(jì)算子模塊、約束條件計(jì)算子模塊、屬性判定子 模塊和消減子模塊，所述匹配度計(jì)算子模塊、約束條件計(jì)算子模塊皆連接至所述屬性判定 子模塊，所述屬性判定子模塊連接至所述消減子模塊，其中：
[0013] a、匹配度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算當(dāng)前帖圖像上邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖與所述 背景模型上相對(duì)應(yīng)邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖之間的匹配度，所述匹配度的計(jì)算公式為：
[001引式中，成,,表示當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)X的形狀上下文直方圖，W,,，點(diǎn),表示背景模 型上相對(duì)應(yīng)邊緣點(diǎn)X的形狀上下文直方圖，n = l，.. .N;妨表示邊緣點(diǎn)X的鄰域， 巧一點(diǎn)J用來衡量?jī)蛇吘夵c(diǎn)的形狀上下文直方圖的差異，"帖1，A，(南 越小，表明兩邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖差異越?。?br>[0016] b、約束條件計(jì)算子模塊，用于計(jì)算當(dāng)前帖圖像上邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖與所 述背景模型上相對(duì)應(yīng)的形狀上下文直方圖的差異之間的約束條件，約束條件公式為：
[0017] Kfc,,, , )= max min ,/?" ,} 〇-
[0018] c、屬性判定子模塊，所述屬性判定子模塊用于判定當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)的屬 性，所述當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)為屬于背景的邊緣點(diǎn)的判定條件為：
[0019] Ht!".、r".點(diǎn)> 7；,且)'("、、.點(diǎn)^
[0020] 其中，Tp為根據(jù)背景模型設(shè)定的匹配度闊值，Ty為根據(jù)背景模型設(shè)定的約束條件闊 值；
[0021] d、消減子模塊，用于剔除由屬性判定子模塊判定為屬于背景的邊緣點(diǎn)并輸出屬于 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域圖像；
[0022] (6)特征匹配模塊，與消減子模塊連接，用于將所述屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的區(qū)域圖像與數(shù) 據(jù)庫中預(yù)定模板進(jìn)行特征匹配；
[0023] (7)警報(bào)模塊，當(dāng)發(fā)現(xiàn)可疑目標(biāo)時(shí)，發(fā)出警報(bào)。
[0024] 優(yōu)選地，所述圖像初處理模塊包括：
[0025] a、參考有效度設(shè)定子模塊，用于存儲(chǔ)含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像樣本的有效度參考闊 值，所述有效度表示用于判定原視頻圖像序列信息中第m帖視頻圖像是否為所述有效視頻 圖像的判定因子，所述有效度參考闊值包括亮度變化率參考闊值和目標(biāo)尺寸參考闊值；
[0026] b、實(shí)際有效度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算原視頻圖像序列信息中第m帖視頻圖像的有 效度，有效度的計(jì)算公式為：
[0028] 其中，V表示有效度，Lm為第m帖視頻圖像的亮度變化率，M表示原視頻圖像序列信 息中所包含的視頻圖像總帖數(shù)，m=l，.. .M，mv為原視頻圖像序列信息中亮度變化率大于亮 度變化率參考闊值的視頻圖像的總帖數(shù)，d為第m帖視頻圖像的目標(biāo)尺寸，dp為目標(biāo)尺寸參 考闊值；
[0029] C、輸出子模塊，用于輸出屬于有效視頻圖像序列的圖像信息，當(dāng)所述當(dāng)前帖圖像 的有效度大于所述有效度參考闊值時(shí)，所述輸出子模塊輸出所述當(dāng)前帖圖像。
[0030] 本發(fā)明的有益效果為：
[0031 ] I、設(shè)置圖像初處理模塊，用于對(duì)所述原視頻圖像序列信息進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初步檢 測(cè)處理并輸出包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效視頻圖像序列信息，能夠大大節(jié)約存儲(chǔ)空間，提高檢 測(cè)的速度；
[0032] 2、設(shè)置濾波模塊，對(duì)局部形狀進(jìn)行濾波處理，能夠有效地濾出環(huán)境噪聲，避免將噪 聲誤檢為運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；
[0033] 3、設(shè)置背景建模模塊，采用加權(quán)形狀上下文直方圖對(duì)由濾波模塊濾波后的背景進(jìn) 行建模，最大程度的減少了由于背景噪聲和攝像機(jī)抖動(dòng)造成的對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的誤檢；
[0034] 4、在建模過程中，僅對(duì)邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖進(jìn)行計(jì)算，大大節(jié)約了存儲(chǔ)空 間，提高了運(yùn)算速度，系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性得到增強(qiáng)；
[0035] 5、設(shè)置背景消減模塊，引入匹配度和匹配約束條件對(duì)背景進(jìn)行消減，能夠快速準(zhǔn) 確的對(duì)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行配準(zhǔn)，完成檢測(cè)。
【附圖說明】
[0036] 利用附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說明，但附圖中的實(shí)施例不構(gòu)成對(duì)本發(fā)明的任何限 審IJ，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可W根據(jù)W下附圖獲得 其它的附圖。
[0037] 圖1是本發(fā)明各模塊的連接示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0038] 結(jié)合W下實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步描述。
[0039] 實(shí)施例1
[0040] 參見圖1，本實(shí)施例的無人值守停車場(chǎng)監(jiān)控系統(tǒng)包括：
[0041 ] (1)圖像采集模塊，用于采集視頻監(jiān)控圖像，其連接至視頻監(jiān)控設(shè)備并采集其中的 原視頻圖像序列信息；
[0042] (2)圖像初處理模塊，與圖像采集模塊連接，用于對(duì)所述原視頻圖像序列信息進(jìn)行 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的初步檢測(cè)處理并輸出包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的有效視頻圖像序列信息，所述圖像初處 理模塊包括：
[0043] a、參考有效度設(shè)定子模塊，用于存儲(chǔ)含運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像樣本的有效度參考闊 值，所述有效度表示用于判定原視頻圖像序列信息中第m帖視頻圖像是否為所述有效視頻 圖像的判定因子，所述有效度參考闊值包括亮度變化率參考闊值和目標(biāo)尺寸參考闊值；
[0044] b、實(shí)際有效度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算原視頻圖像序列信息中第m帖視頻圖像的有 效度，有效度的計(jì)算公式為：
[0046]其中，V表示有效度，Lm為第m帖視頻圖像的亮度變化率，M表示原視頻圖像序列信 息中所包含的視頻圖像總帖數(shù)，m=l, .. .M,mv為原視頻圖像序列f目息中見度變化率大于見 度變化率參考闊值的視頻圖像的總帖數(shù)，d為第m帖視頻圖像的目標(biāo)尺寸，dp為目標(biāo)尺寸參 考闊值；
[0047] c、輸出子模塊，用于輸出屬于有效視頻圖像序列的圖像信息，當(dāng)所述當(dāng)前帖圖像 的有效度大于所述有效度參考闊值時(shí)，所述輸出子模塊輸出所述當(dāng)前帖圖像；
[0048] (3)濾波模塊，與圖像初處理模塊連接，用于接收所述有效視頻圖像序列信息并對(duì) 有效視頻圖像序列信息的背景形狀進(jìn)行濾波處理，包括采用維納波對(duì)所述背景形狀進(jìn)行初 次濾波的一級(jí)濾除子模塊和采用高斯濾波對(duì)初次濾波后的背景形狀再次進(jìn)行濾波的二級(jí) 濾除子模塊；
[0049] (4)背景建模模塊，與濾波模塊連接，用于建立濾波后的背景模型，所述背景模型 設(shè)定由N個(gè)帶權(quán)重的表示邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖組成，背景模型上邊緣點(diǎn)的形狀上下 文直方圖表示為：
[0051] 其中，X為背景邊緣點(diǎn)坐標(biāo)，N表示所包含的形狀上下文直方圖的個(gè)數(shù)，N的取值范 圍為[5,10]，wn,X表示第n個(gè)形狀上下文直方圖對(duì)應(yīng)的權(quán)重，Bi表示對(duì)W背景邊緣點(diǎn)X為極坐 標(biāo)圓屯、、半徑為R的圓按照對(duì)數(shù)距離建立的同屯、圓個(gè)數(shù)，說表示對(duì)圓周角劃分的等份數(shù)；
[0052] (5)背景消減模塊，與背景建模模塊連接，用于對(duì)當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)進(jìn)行屬性 分類并消減屬于背景的邊緣點(diǎn)，包括匹配度計(jì)算子模塊、約束條件計(jì)算子模塊、屬性判定子 模塊和消減子模塊，所述匹配度計(jì)算子模塊、約束條件計(jì)算子模塊皆連接至所述屬性判定 子模塊，所述屬性判定子模塊連接至所述消減子模塊，其中：
[0053] a、匹配度計(jì)算子模塊，用于計(jì)算當(dāng)前帖圖像上邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖與所述 背景模型上相對(duì)應(yīng)邊緣點(diǎn)的形狀上下文直方圖之間的匹配度，所述匹配度的計(jì)算公式為：
[0化5] 式中，表示當(dāng)前帖圖像上的邊緣點(diǎn)X的形狀上下文直方圖，W,, J",、表示背景模 型上相對(duì)應(yīng)邊緣點(diǎn)X的形狀上下文直方圖，n = l，.. .N;赫表示邊緣點(diǎn)X的鄰域， 0、，(而成X,)用來衡量?jī)?