一種基于圖像的貨物監(jiān)控方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域及監(jiān)控領(lǐng)域，具體涉及一種利用圖像來(lái)監(jiān)控貨物數(shù)量變 化情況的方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 現(xiàn)有的監(jiān)控技術(shù)主要是由計(jì)算機(jī)智能地分析從攝像頭中獲取的視頻序列，從而完 成對(duì)被監(jiān)控場(chǎng)景中的內(nèi)容的理解，以達(dá)到智能告警的目的。但傳輸視頻和存儲(chǔ)視頻會(huì)增加 成本，同時(shí)對(duì)于一些應(yīng)用領(lǐng)域，實(shí)時(shí)視頻并不是必須的，且獲取視頻比較昂貴和困難。同時(shí)， 雖然智能分析技術(shù)可以有效地提高監(jiān)控的效率，但由于算法的局限性以及現(xiàn)場(chǎng)情況的復(fù)雜 性，尤其是光照變化的影響，經(jīng)常會(huì)使得設(shè)備對(duì)于圖像的判斷出現(xiàn)偏差，導(dǎo)致誤報(bào)和漏報(bào)現(xiàn) 象的發(fā)生。因此必須提高智能分析算法的適應(yīng)性和可靠性，才能相對(duì)準(zhǔn)確反映場(chǎng)景的真實(shí) 情況。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003] 本發(fā)明的目的是提供一種基于圖像的貨物監(jiān)控方法，與視頻監(jiān)控相比，能夠大大 降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量、傳輸量和計(jì)算量，能將貨物異常情況進(jìn)行量化，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控的無(wú)人值守和自 動(dòng)報(bào)警；還能降低因光照變化引起的誤報(bào)現(xiàn)象，提高監(jiān)控告警的可靠性和適應(yīng)性。
[0004] 為實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：一種基于圖像的貨物監(jiān)控方 法，包括以下步驟：
[0005] a、計(jì)算機(jī)通過(guò)攝像頭獲取監(jiān)控圖像L，同時(shí)調(diào)取參考圖像Gj根據(jù)指定的監(jiān)控區(qū) 域分別對(duì)將監(jiān)控圖像I。與參考圖像G^進(jìn)行截取，得到當(dāng)前圖像I、當(dāng)前參考圖像G;將當(dāng)前 圖像I、當(dāng)前參考圖像G分別從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間，利用CIEDE2000色差 公式計(jì)算出二者的色差圖像Isub。
[0006]b、對(duì)色差圖像Isub進(jìn)行增強(qiáng)得增強(qiáng)色差圖像I 根據(jù)色差圖像均值mean、色差圖 像零像素比例zeroPixelRatio以及增強(qiáng)色差圖像非零像素比例nonZeroPixelRatio所共 同確定的二值化閾值threshold對(duì)色差圖像Isub進(jìn)行二值化，得到具有前景和背景的二值 化色差圖像Ibin。
[0007]c、對(duì)二值化色差圖像Ibin進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波以消除噪聲干擾，得到圖像〇。
[0008] d、采用兩遍掃描法對(duì)圖像〇進(jìn)行連通區(qū)域提取，提取到的連通區(qū)域記為Cl，i彡0。
[0009] e、對(duì)連通區(qū)域(^進(jìn)行異常率計(jì)算，異常率R為圖像累積差異面積與監(jiān)控區(qū)域總面 積之比，異常率R根據(jù)如下公式計(jì)算：
[0010]
[0011] 其中，％為連通區(qū)域(^的像素點(diǎn)總數(shù)；I為當(dāng)前圖像；t為當(dāng)前圖像I的像素點(diǎn)總 數(shù)。
[0012] f、計(jì)算動(dòng)態(tài)閾值，所述動(dòng)態(tài)閾值為分段閾值，包括最小異常率R_和最大異常率 Rmax，其計(jì)算公式如下：
[0013]
[0014] 其中成b]表示監(jiān)控目標(biāo)的面積：對(duì)當(dāng)前圖像I用GrabCut算法分割出前景一監(jiān)控 目標(biāo)，然后統(tǒng)計(jì)前景圖像中連通區(qū)域的像素點(diǎn)個(gè)數(shù)，該值就是ΝΑ];Ν:為監(jiān)控區(qū)域的面積，即 為當(dāng)前圖像I的像素點(diǎn)總數(shù)。
[0015] g、將異常率R與分段閾值分別進(jìn)行比較：
[0016] 1)當(dāng)R〈R_，此時(shí)監(jiān)控區(qū)域處于正常狀態(tài)；當(dāng)R蘭0. 05 <R_時(shí)，用監(jiān)控圖像I。替 換掉參考圖像^以保證參考圖像的實(shí)時(shí)性，避免參考圖像微小變化的累積對(duì)算法的可靠性 造成影響。
[0017] 2)當(dāng)R_<R〈R_，表示監(jiān)控區(qū)域異常面積高于設(shè)定的安全閾值，判定為異常狀 態(tài)，啟動(dòng)告警程序。
[0018] 3)當(dāng)R彡R_，即監(jiān)控區(qū)域具有很高異常率，可能是由于光線變化較大引起，也可 能是貨物確實(shí)發(fā)生異常，需要進(jìn)行異常狀態(tài)跟蹤檢測(cè)，避免盲目告警。
[0019] 進(jìn)一步的，步驟g中，當(dāng)R多R_時(shí)，進(jìn)行異常狀態(tài)跟蹤檢測(cè)的步驟如下：
[0020] 步驟g中，當(dāng)R多R_時(shí)，進(jìn)行異常狀態(tài)跟蹤檢測(cè)的步驟如下：
[0021] gl、獲取前N天之內(nèi)與監(jiān)控圖像I。同時(shí)段的未告警的圖像集合M，M大小為 S，S多0 ;設(shè)置循環(huán)變量F，初始化循環(huán)變量F=S。
[0022] g2、判斷F是否大于0 :若F= 0,啟動(dòng)告警程序；若F> 0則進(jìn)行步驟g3。
[0023] g3、獲取圖像集合Μ中第F-1張圖像作為監(jiān)控圖像L的參考圖像G。，計(jì)算異常率 R，并將F值減1。
[0024] g4、判斷異常率R是否大于最小異常率1?_，若R>R_，表明監(jiān)控圖像I。與第F-1 張圖像對(duì)比出現(xiàn)異常，則回到步驟g2 ;若RfR_，表明監(jiān)控圖像L與第F-1張圖像對(duì)比未 出現(xiàn)異常，結(jié)束程序。
[0025] 本發(fā)明具有以下有益效果：截取監(jiān)控區(qū)域內(nèi)的圖像進(jìn)行處理，去除掉無(wú)關(guān)信 息，能大大減少計(jì)算量；通過(guò)CIEDE2000色差公式計(jì)算出當(dāng)前圖像I、參考圖像G之間 的差異，CIEDE2000色差公式重新定義了色差計(jì)算方法，使得在整個(gè)CIELAB色彩空間 中，色差計(jì)算值與人眼評(píng)估更為接近；對(duì)色差圖像進(jìn)行二值化能夠突出目標(biāo)輪廓，色差 圖像均值mean、色差圖像零像素比例zeroPixelRatio以及增強(qiáng)色差圖像非零像素比例 nonZeroPixelRatio所共同確定的二值化閾值具有良好的自適應(yīng)性，對(duì)不同特性的色差圖 像都能達(dá)到盡可能保存圖像信息，又能盡可能減少背景和噪聲干擾的效果。采用形態(tài)學(xué)濾 波能消除二值化圖像中目標(biāo)周圍的噪聲塊和目標(biāo)內(nèi)部的噪聲孔，有利于連通區(qū)域的準(zhǔn)確提 ??；利用提取的到的連通區(qū)域及異常率計(jì)算公式將異常狀態(tài)進(jìn)行量化，并采用動(dòng)態(tài)閾值與 異常率R進(jìn)行對(duì)比分析，動(dòng)態(tài)閾值可根據(jù)監(jiān)控目標(biāo)的大小來(lái)設(shè)定；動(dòng)態(tài)閾值為分段閾值這 就將異常狀態(tài)進(jìn)行細(xì)化，提高了告警的準(zhǔn)確性和可靠性；通過(guò)實(shí)時(shí)替換參考圖像來(lái)避免參 考圖像微小變化的累積對(duì)算法可靠性造成影響；對(duì)出現(xiàn)大范圍異常情況時(shí)，則通過(guò)獲取前 N天之內(nèi)與監(jiān)控圖像L同時(shí)段的未告警的圖像集合Μ進(jìn)行異常狀態(tài)跟蹤檢測(cè)，保證了在相 似的光照條件下進(jìn)行異常率的計(jì)算，以此降低因光線變化引起的誤報(bào)。
【附圖說(shuō)明】
[0026] 圖1為本發(fā)明的流程框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0027] -種基于圖像的貨物監(jiān)控方法，如圖1所示，包括以下步驟：
[0028]a、計(jì)算機(jī)通過(guò)攝像頭獲取監(jiān)控圖像L，同時(shí)調(diào)取參考圖像Gj根據(jù)指定的監(jiān)控區(qū) 域分別對(duì)將監(jiān)控圖像I。與參考圖像G^進(jìn)行截取，得到當(dāng)前圖像I、當(dāng)前參考圖像G;將當(dāng)前 圖像I、當(dāng)前參考圖像G分別從RGB色彩空間轉(zhuǎn)換到CIELAB色彩空間，利用CIEDE2000色差 公式計(jì)算出二者的色差圖像Isub;
[0029]b、對(duì)色差圖像Isub進(jìn)行增強(qiáng)得增強(qiáng)色差圖像I，其具體步驟如下：采用濾波系數(shù) 為K的歸一化濾波器對(duì)色差圖像Isub進(jìn)行平滑，并對(duì)平滑圖像進(jìn)行平方后得到增強(qiáng)色差圖 像為IOTh，其中濾波系數(shù)
，全1矩陣的大小與色差圖像Isub-致，最后 得到增強(qiáng)色差圖像U的計(jì)算公式：A'。
[0030] 根據(jù)色差圖像均值mean、色差圖像零像素比例zeroPixelRatio以及增強(qiáng)色差圖 像非零像素比例nonZeroPixelRatio所共同確定的二值化閾值threshold對(duì)色差圖像Isub 進(jìn)行二值化，得到具有前景和背景的二值化色差圖像Ibin;其中，色差圖像均值mean、色差 圖像零像素比例zeroPixelRatio以及增強(qiáng)色差圖像非零像素比例nonZeroPixelRatio的 計(jì)算公式分別如下：
[0034」兵屮rows衣不仃數(shù)，cols衣不列數(shù)；[0035] 二值化閾值threshold根據(jù)以下表格進(jìn)行選?。篬0036]
[0031
[0032
[0033
[0037] 確定二值化閾值threshold的值后，二值化色差圖像Ibin可按照如下公式計(jì)算：
[0038] c、對(duì)二值化色差圖像Ibin進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波以消除噪聲干擾，得到圖像〇,其具體步 驟為：先用3x3的正方形結(jié)構(gòu)元素隊(duì)對(duì)二值化色差圖像Ibin進(jìn)行兩次腐蝕，之后再用3x3 的正方形結(jié)構(gòu)元素B2進(jìn)行兩次膨脹，形態(tài)學(xué)濾波之后的圖像〇按照如下公式計(jì)算：0 = (((Ibin?BJ十隊(duì)）ΘΒ2)ΘΒ2〇
[0039]d、采用兩遍掃描法對(duì)圖像〇進(jìn)行連通區(qū)域提取，提取到的連通區(qū)域記為Cl，i彡0， 由于二值化色差圖像Ibin具有前景和背景，因此圖像〇同樣具有前景和背景，采用輪廓標(biāo)記 算法對(duì)圖像〇依次進(jìn)行兩遍掃描，具體步驟如下：
[0040] dl、按行順序逐行掃描圖像〇中的像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為背景，若否，則 讀取當(dāng)前像素點(diǎn)位置的4鄰域像素點(diǎn)集合，判斷4鄰域的像素點(diǎn)是否均被標(biāo)記，若是，則指 定當(dāng)前像素點(diǎn)的標(biāo)號(hào)為4鄰域像素點(diǎn)集合中的最小標(biāo)號(hào)；若否，則為當(dāng)前像素點(diǎn)指定新標(biāo) 號(hào)，新標(biāo)號(hào)在當(dāng)前最大標(biāo)號(hào)數(shù)值上加1 ;遍歷所有像素點(diǎn)，第一遍掃描完畢；
[0041] d2、按行順序逐行掃描圖像〇中的像素點(diǎn)，判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否已經(jīng)被標(biāo)記，若 是，則找到與當(dāng)前標(biāo)號(hào)對(duì)應(yīng)的連通區(qū)域，并把屬于該連通區(qū)域的標(biāo)號(hào)中最小的標(biāo)號(hào)賦給當(dāng) 前區(qū)域；遍歷所有像素點(diǎn)，第二遍掃描完畢；
[0042] d3、過(guò)濾掉步驟d2中小于10個(gè)像素的連通區(qū)域，得到連通區(qū)域Cl，i彡0。
[0043] e、對(duì)連通區(qū)域(^進(jìn)行異常率計(jì)算，異常率R為圖像累積差異面積與監(jiān)控區(qū)域總面 積之比，