龍　浩，霍　娜

（徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，　江蘇　徐州　221140）

?

視頻監(jiān)控中基于安全報(bào)警系統(tǒng)的模糊判決算法

龍浩，霍娜

（徐州工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，江蘇徐州221140）

在運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與分割的基礎(chǔ)上，提出了一套運(yùn)動(dòng)物體跟蹤與判決的算法。在該算法中，識(shí)別特殊異常現(xiàn)象的重要依據(jù)是運(yùn)動(dòng)物體的面積和運(yùn)動(dòng)物體的速度。面積是運(yùn)動(dòng)物體所占像素的多少；運(yùn)動(dòng)物體的速度是由運(yùn)動(dòng)物體質(zhì)心的在一幀的時(shí)間里的移動(dòng)的距離。文中提出一種對(duì)運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域進(jìn)行連通域掃描的算法，可以得到有關(guān)運(yùn)動(dòng)物體的參數(shù)，包括運(yùn)動(dòng)物體的面積，運(yùn)動(dòng)物體的長(zhǎng)、寬和運(yùn)動(dòng)物體的速度。描述了一種求解運(yùn)動(dòng)物體質(zhì)心的算法，并結(jié)合運(yùn)動(dòng)物體的面積和質(zhì)心移動(dòng)的距離建立一種基于安全報(bào)警系統(tǒng)的模糊判決方法。

物體檢測(cè)；物體跟蹤；連通域；模糊判決

一、引言

在數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，圖像序列的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)及報(bào)警不僅可以自行替代監(jiān)視人員的部分工作，提高監(jiān)視系統(tǒng)的自動(dòng)化水平，而且也可提高監(jiān)控存儲(chǔ)的效率。

數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)圖像序列自動(dòng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，一旦發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體的大小和速度滿足一定條件，就發(fā)出報(bào)警信號(hào)來(lái)通知監(jiān)視人員及時(shí)有效處理。這可在很大程度上減輕監(jiān)視人員的視覺(jué)負(fù)擔(dān)。數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)絕大多數(shù)都有存儲(chǔ)模塊，可對(duì)監(jiān)控場(chǎng)景圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行連續(xù)存儲(chǔ)。然而，由于數(shù)字監(jiān)控系統(tǒng)的工作時(shí)間長(zhǎng)，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量相當(dāng)龐大，給存儲(chǔ)容量提出了較高的要求。存儲(chǔ)監(jiān)控圖像的目的幾乎都是記錄監(jiān)控場(chǎng)景中的動(dòng)作，如果長(zhǎng)時(shí)間記錄無(wú)運(yùn)動(dòng)圖像，存儲(chǔ)的信息量極少，就失去了存儲(chǔ)的意義。這也需要有一個(gè)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法判斷監(jiān)控圖像的全部或部分有無(wú)運(yùn)動(dòng)的發(fā)生、控制存儲(chǔ)模塊的動(dòng)作，有效地節(jié)省存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，減少不必要的回放。由此可見(jiàn)，圖像序列的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和報(bào)警算法在數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)中有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

二、運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)與分割

運(yùn)動(dòng)變化檢測(cè)的目的是為了將目標(biāo)和背景分開(kāi)，得到目標(biāo)的大致位置?？紤]到序列圖像的特點(diǎn)，采用差分圖像閾值分割方法，實(shí)現(xiàn)各幀圖像中目標(biāo)與背景的有效分離。在視頻圖像序列中取連續(xù)的兩幀圖像做象素灰度值差值處理。首先，根據(jù)CCD器件成像特征建立高斯運(yùn)動(dòng)變化檢測(cè)模型，設(shè)定灰度值檢測(cè)門限。然后，以3×3大小的處理窗對(duì)前后兩幀做灰度差值。取差值窗內(nèi)象素平均灰度值與灰度門限作比較，判斷是否有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，得到連續(xù)兩幀視頻圖像的差分圖像。

因?yàn)楣饩€，鏡頭移動(dòng)等外界原因，可能造成差值圖像中有一些小面積圖像碎塊的干擾。依據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定面積門限，對(duì)第一次差值圖像進(jìn)行預(yù)處理，去掉干擾的小面積碎塊。面積門限檢測(cè)主要是針對(duì)在成像目標(biāo)較小時(shí)，既可用于消除外界的隨機(jī)噪聲對(duì)小目標(biāo)識(shí)別可能帶來(lái)的影響，也可用于消除由于跟蹤系統(tǒng)成像裝置受光線變化的影響而引起的噪聲，從而為后續(xù)目標(biāo)的提取保持其特征圖形效果的圖像目標(biāo)奠定了基礎(chǔ)。運(yùn)動(dòng)物體的檢測(cè)與分割是整個(gè)流程中最為關(guān)鍵的部分，它對(duì)后續(xù)目標(biāo)特征量的精確提取有著直接的影響。

三、運(yùn)動(dòng)物體空間特征參數(shù)的提取

基于安全報(bào)警系統(tǒng)的模糊判決算法的實(shí)現(xiàn)需要提取出以下幾個(gè)信息參量：圖像中獨(dú)立區(qū)域的個(gè)數(shù)，每個(gè)獨(dú)立區(qū)域的面積及平均灰度值，每個(gè)獨(dú)立區(qū)域的上、下、左、右邊界的坐標(biāo)值及長(zhǎng)度和寬度等形狀參數(shù)，運(yùn)動(dòng)物體在連續(xù)兩幀中的運(yùn)動(dòng)距離。

（一）前后兩幀最大運(yùn)動(dòng)物體面積的提取

為了從空間上分割出具有獨(dú)立連通域的區(qū)域，還需要對(duì)圖像進(jìn)行拓?fù)溥B通性的判別，受文獻(xiàn)的啟發(fā)，提出一種可在圖像搜索過(guò)程中完成區(qū)域拓?fù)溥B通性判別的順序的區(qū)域生長(zhǎng)法，在運(yùn)動(dòng)圖像的灰度空間中進(jìn)行運(yùn)動(dòng)變化區(qū)域定位。在區(qū)域生長(zhǎng)之后，存在一些無(wú)意義的小區(qū)域。根據(jù)分割的結(jié)果，統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的面積，如果面積小于某個(gè)閾值，則將該小區(qū)域合并到相鄰的大區(qū)域中去。

該算法的具體步驟如下（設(shè)搜索到第j行）：

1．在第j行搜索中，若檢測(cè)到本行有灰度大于0的線段，存下各線段兩端的橫坐標(biāo)值，記為（D1（K），D2（K）），（k=l，2，…，Kj，其中Kj是該行中線段的個(gè)數(shù)）。

2．若在上一行中沒(méi)有發(fā)現(xiàn)線段，則認(rèn)為本行所發(fā)現(xiàn)的各線段屬于新區(qū)域，并暫時(shí)認(rèn)為這些新區(qū)域之間相互不連通。為標(biāo)明這種判別結(jié)果，通過(guò)給這些線段各賦以一個(gè)新的不同標(biāo)號(hào)來(lái)達(dá)到，即在數(shù)組（D1（K），D2（K））中再增加一個(gè)參數(shù)nk，成為（D1（K），D2（K），nk），（k=l，2，…，Kj），并將該段面積存于地址為nk的存儲(chǔ)器中，記為A（nk）：A（nk）=D1（K）-D2（K）。

3．若在上一行中已發(fā)現(xiàn)線段，則將本行中的各線段（D1（K），D2（K））與上一行中己得到的各線段的邊界坐標(biāo)（記為（B1（m），B2（m），nm），m=1，2，…，Kj-1，其中nm為各線段標(biāo)號(hào)）相比較，判斷其是否滿足下式關(guān)系：

（1）若滿足上式，則判斷兩者連通，這時(shí)將（B1（m），B2（m），nm）的標(biāo)號(hào)nm，轉(zhuǎn)賦給該線段：nk=nm，得（D1（K），D2（K），nk），并將該段面積加到地址為nm，的存儲(chǔ)器中：A（nm）=A（nm）+D1（K）-D2（K）；

（2）若（D1（K），D2（K））與每個(gè)（B1（m），B2（m），nm）都不滿足上式，則認(rèn)定它屬于新物體，這時(shí)按步驟（2）中方法處理該段線段；

（3）若某一個(gè)（D1（K），D2（K））同時(shí)與上行中的兩個(gè)或兩個(gè)以上的（B1（m），B2（m），nm）滿足上式，則表明這些線段是互相連通的，這時(shí)要將所有這些（B1（m），B2（m），nm）及其它與這些（B1（m），B2（m），nm）具有相同標(biāo)號(hào)的線段改成同一標(biāo)號(hào)，并將其中原來(lái)標(biāo)號(hào)不同的區(qū)域面積（設(shè)為A（nm+1），i=1，2，…）加到A（nm）上，然后將各A（nm+1）置為0，表示這些標(biāo)號(hào)的線段組成的區(qū)域己經(jīng)取消，全部屬于標(biāo)號(hào)為nm，的線段組成的區(qū)域了。對(duì)（D1（K），D2（K））本身則按i步驟處理；

（4）若兩個(gè)或兩個(gè)以上的（D1（K），D2（K））同時(shí)與上行中的一個(gè)（B1（m），B2（m），nm）滿足上式，則表示這些（D1（K），D2（K））是由同一個(gè)標(biāo)號(hào)為n的區(qū)域分叉出來(lái)的，這時(shí)對(duì)這些（D1（K），D2（K））均按i處理。

4．當(dāng)本行全部（D1（K），D2（K），nk）判斷完畢，將各（D1（K），D2（K），nk）轉(zhuǎn)賦給（B1（m），B2（m），nm）：B1（m）=D1（K），B2（m）=D2（K），nk=nm，（k=1，2，…，Kj），然后進(jìn)行下行的搜索判斷。

（二）前后兩幀質(zhì)心移動(dòng)距離的計(jì)算

設(shè)二值圖像I（i，j）目標(biāo)m×n的質(zhì)心坐標(biāo)為（l，k）。已知：M為目標(biāo)圖像連續(xù)像素點(diǎn)數(shù)；a為目標(biāo)圖像連續(xù)像素行內(nèi)起始位置序號(hào)；b為目標(biāo)圖像連續(xù)像素行內(nèi)終止位置序。

則質(zhì)心的列坐標(biāo)k由公式6和7得：

質(zhì)心的行坐標(biāo)l：

通過(guò)以上算法可求得運(yùn)動(dòng)物體分別在前后兩幀視頻圖像中的質(zhì)心，設(shè)運(yùn)動(dòng)物體在前后兩幀中的質(zhì)心坐標(biāo)分別為（x1，y1）和（x2，y2），則，運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)速度v可以用運(yùn)動(dòng)物體在連續(xù)幀間差的歐式運(yùn)動(dòng)距離dist來(lái)表示：

四、基于安全報(bào)警系統(tǒng)的模糊判決算法的實(shí)現(xiàn)

本文針對(duì)的實(shí)際應(yīng)用背景是銀行ATM機(jī)安全智能監(jiān)控系統(tǒng)。通過(guò)固定的攝像機(jī)對(duì)ATM機(jī)實(shí)時(shí)監(jiān)控，發(fā)現(xiàn)有人搶劫取款人，或者故意破壞ATM機(jī)等重大特殊異?，F(xiàn)象時(shí)，發(fā)出報(bào)警信號(hào)，并將異常視頻圖像進(jìn)行存儲(chǔ)，即當(dāng)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)物體的速度和大小滿足一定的報(bào)警條件時(shí)候，發(fā)出報(bào)警信號(hào)。本文采用的是模糊判別方法，以面積和移動(dòng)距離兩個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模糊判決如圖1所示。通過(guò)上述的算法，我們得到了前后兩幀中的最大運(yùn)動(dòng)物體的面積area和運(yùn)動(dòng)物體在前后兩幀中的質(zhì)心移動(dòng)的距離dist。

圖1　運(yùn)動(dòng)物體的判決曲線

判決公式：

其中，

其中，Area為參考面積的最大值，Dl為運(yùn)動(dòng)物體參考運(yùn)動(dòng)距離的最大值，S1與S2分別是運(yùn)動(dòng)物體的面積判決系數(shù)和距離判決系數(shù)。當(dāng)檢測(cè)到的運(yùn)動(dòng)物體的面積判決系數(shù)S1與運(yùn)動(dòng)物體在幀間差的運(yùn)動(dòng)距離的判決系數(shù)S2之和大于檢測(cè)門限temp時(shí)，則認(rèn)為有異常狀況，需要報(bào)警，并記錄當(dāng)前幀的圖像信息以及標(biāo)識(shí)出當(dāng)前的運(yùn)動(dòng)物體。因?yàn)閳?chǎng)景監(jiān)視的具體應(yīng)用情況可能不同，例如CCD攝像頭與被攝場(chǎng)景的相對(duì)距離、需要捕捉異常運(yùn)動(dòng)物體的大小和速度等都會(huì)隨著不同的應(yīng)用背景和要求而改變的。所以在模糊判決中，面積參考值area和移動(dòng)距離參考值dist以及檢測(cè)報(bào)警門限temp都是變量，可以根據(jù)具體使用者的具體的情況現(xiàn)場(chǎng)調(diào)節(jié)，在具體的計(jì)算機(jī)軟件實(shí)現(xiàn)中，可以通過(guò)設(shè)置對(duì)話框，現(xiàn)場(chǎng)修訂判決參數(shù)。具體流程如圖2所示：

圖2　運(yùn)動(dòng)物體檢測(cè)流程圖

五、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)上文提出的針對(duì)安全監(jiān)控系統(tǒng)的模糊判決算法，通過(guò)C++語(yǔ)言編譯實(shí)現(xiàn)算法。通過(guò)兩幀差分法的識(shí)別實(shí)驗(yàn)圖像來(lái)說(shuō)明模糊判決算法。

圖3　安全區(qū)域圖

圖4　超越邊界圖

圖3和圖4為視頻圖像通過(guò)運(yùn)動(dòng)檢測(cè)提取的運(yùn)動(dòng)物體圖像，每組運(yùn)動(dòng)檢測(cè)圖像包括兩幅灰度圖像，經(jīng)過(guò)運(yùn)動(dòng)安全檢測(cè)的模糊判決后，并在圖像中用白色方框標(biāo)識(shí)出運(yùn)動(dòng)安全區(qū)域。可以看到，在這兩組運(yùn)動(dòng)序列圖像中，運(yùn)動(dòng)物體被準(zhǔn)確地檢測(cè)、恢復(fù)、提取和識(shí)別出來(lái)。其中圖3求得運(yùn)動(dòng)人物的面積和質(zhì)心后不符合模糊判決的條件，所以被判為安全運(yùn)動(dòng)范圍，系統(tǒng)不報(bào)警，而圖4求得運(yùn)動(dòng)人物的面積和質(zhì)心后符合模糊判決的條件，所以被判為超出安全運(yùn)動(dòng)范圍，系統(tǒng)報(bào)警。

六、結(jié)論

論文以視頻監(jiān)控系統(tǒng)為應(yīng)用背景，通過(guò)應(yīng)用數(shù)字圖像處理與識(shí)別方法將被監(jiān)控的固定場(chǎng)景中發(fā)生的特殊異?，F(xiàn)象自動(dòng)檢測(cè)識(shí)別出來(lái)，并給出報(bào)警信號(hào)。應(yīng)用數(shù)字視頻監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)圖像序列自動(dòng)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別操作，一旦發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)物體（絕大多數(shù)是以人為目標(biāo)）的大小和速度滿足一定條件，就發(fā)出報(bào)警信號(hào)來(lái)通知監(jiān)視人員及時(shí)有效處理。這在很大程度上減輕監(jiān)視人員的視覺(jué)負(fù)擔(dān)。實(shí)驗(yàn)表明，該方法準(zhǔn)確度高，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

［1］Lipton A，F(xiàn)ujiyoshi H and Patil R，Moving target classification and tracking from real-time video，In：Proc IEEE Workshop on Applications of Computer Vision，Princeton，NJ，1998，8～14．

［2］Stahl M，Aach T，Buzu T M，et al．．．Noise-resistant weak structureenhancementfordigitalradiography［A］．SPIE Conference on Image Processing［C］，San Diego，2009．

［3］G．H1rzinger，K．Landzettel．A fast technique for segmentation and recognition of binary pattern．IEEE Computer Society Conference on Pattern Recognition and Image Processing．NY，USA：IEEE Computer Soc Press，1981．360～364．

［4］Hu MK．Visual Pattern Recognition by Moment Invariants［J］．IRE Trans．On Information Theory，1962．

［5］Castleman K R．Digital Image Processing［M］．Prentice Hall，New York，2008．

（責(zé)任編輯：袁媛）

Fuzzy Judgment Algorithm Based on Safe Warning System in the Monitoring Video

LONG Hao，HUO Na
（Xuzhou College of Industrial Technology，Xuzhou 221140，China）

This paper proposes a set of algorithms for the judgment and track of the bodies in motion on the basis that the body in motion is tested and cut apart．In this algorithm，the important basis for discerning the special phenomenon is the area and speed of the body in motion．The area is the pixel that a body in motion accounts for and the pace is calculated by the moving distance of the body's centroid time in a frame．The paper proposes one kind of algorithm which is to do a convexity domain scanning to the changing area，then it can lead to the parameter about body in motion，including the area，pace，length and width of the body in motion．The paper analyzes an algorithm for the centroid and combines with the area of the body in motion and the moving distance of the centroid to set up a fuzzy judgment method based on safe warning system．

test of the body；tracking of the body；connexity district；fuzzy judgment

TP911．7

A

1671-802X（2016）03-0005-04

2016-04-20

龍浩（1984-），男，湖南長(zhǎng)沙人，講師，研究方向：軟件工程，數(shù)據(jù)挖掘。E-mail：longhao@163．com．