一種入侵與周界防范方法及裝置的制造方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及安防領域，尤其涉及一種入侵與周界防范方法及裝置。
【背景技術】
[0002] 隨著計算機視覺、人工智能、模式識別等技術的發(fā)展，基于網(wǎng)絡視頻監(jiān)控的周界入 侵檢測，已經(jīng)成為人們研究的熱點?；诰W(wǎng)絡視頻監(jiān)控的周界入侵檢測，是在攝像機監(jiān)控的 場景范圍內(nèi)，可以根據(jù)監(jiān)控需要和目的設置警域，系統(tǒng)可以自動檢測入侵到警戒區(qū)域的運 動目標及其行為，一旦發(fā)現(xiàn)有滿足預設警戒條件，則自動產(chǎn)生報警信息，并用告警框標示出 進入警戒區(qū)的目標，同時標識出其運動軌跡。其技術具有廣泛的應用場景：包括軍事重地， 軍械庫，監(jiān)獄，銀行，庫房重地，博物館，珠寶店等；國家領導人，重要人物住所；涉搶防爆和 劇毒化學等重點單位；水、電、氣、核電站、油田等重點部位。
[0003] 傳統(tǒng)的入侵與周界防范方法一方面都是針對整幅圖像進行處理，因此時間較長， 不能滿足實時性，另一方面，現(xiàn)有防范方法檢測率不高，誤報率很大。并且現(xiàn)有的入侵與周 界防范方法需要確定方向性，但是確定方向性都比較困難，往往都不準確。另外現(xiàn)有的入侵 與周界防范方法一般都很難過濾掉樹葉晃動、雨等噪聲的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于解決現(xiàn)有技術中針對整幅圖像處理時間較長實時性差以及誤 報率大方向性確定比較困難的問題。為解決上述問題，本發(fā)明實施例提供了一種入侵與周 界防范方法。
[0005] 有鑒于此，本發(fā)明提供一種入侵與周界防范方法，可包括：
[0006] 捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流；
[0007] 對所述實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域；
[0008] 使用三幀差法檢測所述感興趣圖像區(qū)域中的運動目標得到前景圖像；
[0009] 輪廓提取所述前景圖像以確定當前幀的每一個所述運動目標的輪廓；
[0010] 判斷所述運動目標是否觸發(fā)報警。
[0011] 本發(fā)明還提供一種入侵與周界方法裝置，可包括：
[0012] 捕捉模塊，用于捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流；
[0013] 制定感興趣圖像區(qū)域模塊，用于對所述實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域；
[0014] 檢測模塊，用于使用三幀差法檢測所述感興趣圖像區(qū)域中的運動目標得到前景圖 像；
[0015] 輪廓提取模塊，用于輪廓提取所述前景圖像以確定當前幀的每一個所述運動目標 的輪廓；
[0016] 判斷模塊，用于判斷所述運動目標是否觸發(fā)報警。
[0017] 從以上技術方案可以看出，本發(fā)明實施例具有以下優(yōu)點：
[0018] 本發(fā)明實施例中，針對現(xiàn)有技術中整幅圖像處理時間較長實時性差以及誤報率大 方向性確定比較困難的問題，提出了一種入侵與周界防范方法及裝置。采用三幀差法針對 入侵和周界兩種不同情況分別進行觸發(fā)報警判定，最終確定是否觸發(fā)報警以及觸發(fā)報警的 方向。本發(fā)明提供的一種入侵與周界防范方法及裝置能夠滿足實時性要求，并且能夠快速 有效的確定目標是否觸發(fā)報警和確定觸發(fā)報警的方向，提高了檢測率，降低了誤報率，且能 夠過濾掉樹葉晃動、雨等噪聲的影響，有效解決了現(xiàn)有技術中存在的這些問題。
【附圖說明】
[0019] 圖1為本發(fā)明實施例1的一種入侵與周界防范方法的流程圖；
[0020] 圖2為本發(fā)明實施例2的三幀差法流程圖；
[0021] 圖3為本發(fā)明實施例2的入侵檢測情況下判斷運動目標報警流程圖；
[0022] 圖4為本發(fā)明實施例2的周界防范情況下判斷運動目標報警流程圖；
[0023] 圖5為本發(fā)明實施例3的一種入侵與周界防范裝置結構示意圖。
【具體實施方式】
[0024] 本發(fā)明實施例提供了一種入侵與周界防范方法，能夠解決現(xiàn)有技術中整幅圖像處 理時間較長實時性差以及誤報率大方向性確定比較困難的問題。
[0025] 為了使本技術領域的人員更好地理解本發(fā)明方案，下面將結合本發(fā)明實施例中的 附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是 本發(fā)明一部分的實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術 人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都應當屬于本發(fā)明保護的范 圍。
[0026] 請參閱圖1，為本發(fā)明提供的一種入侵與周界防范方法實施例1的流程圖，本實施 例具體可以包括：
[0027] S101、捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流；
[0028] S102、對所述實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域；
[0029] S103、使用三幀差法檢測所述感興趣圖像區(qū)域中的運動目標得到前景圖像；
[0030] S104、輪廓提取所述前景圖像以確定當前幀的每一個所述運動目標的輪廓；
[0031] S105、判斷所述運動目標是否觸發(fā)報警。
[0032] 為了更清楚的理解這種入侵與周界防范方法的實現(xiàn)過程，下面詳細描述具體步驟 的實現(xiàn)方式。
[0033] S101、捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流；
[0034] 具體的，通過捕捉模塊捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流。
[0035] S102、對所述實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域；
[0036] 具體的，對上述通過捕捉模塊捕捉到的實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域，即從處 理后的實時視頻流中選擇一個子圖像區(qū)域作為感興趣圖像區(qū)域，這個區(qū)域是進行圖像分析 所關注的重點，圈定該區(qū)域以便進行進一步的處理。需要說明的是，后面的任何處理都是在 該圈定的感興趣圖像區(qū)域的基礎上進行的。
[0037] S103、使用三幀差法檢測所述感興趣圖像區(qū)域中的運動目標得到前景圖像；
[0038] 具體的，在制定的感興趣圖像區(qū)域的基礎上使用三幀差法檢測感興趣圖像區(qū)域中 的運動目標，得到前景圖像。
[0039] S104、輪廓提取所述前景圖像以確定當前幀的每一個所述運動目標的輪廓；
[0040] 具體的，根據(jù)上述步驟得到的前景圖像利用輪廓提取，確定當前幀的每一個所述 運動目標的輪廓。
[0041] S105、判斷所述運動目標是否觸發(fā)報警。
[0042] 具體的，在上述步驟確定每一個所述運動目標的輪廓后，判斷所述運動目標是否 觸發(fā)報警。
[0043] 本發(fā)明實施例中，針對現(xiàn)有技術中整幅圖像處理時間較長實時性差以及誤報率大 方向性確定比較困難的問題，采用了一種入侵與周界防范方法，所述方法通過對捕捉到的 視頻或文件制定感興趣區(qū)域來避免對整幅圖像的處理，這樣縮短了處理時間，保證了實時 性，另外還通過三幀差法確定運動目標，減小了誤報率，提高了檢測率。該方法同時還能夠 過濾掉樹葉晃動、雨等噪聲的影響。
[0044] 為了便于對本發(fā)明提供的一種入侵與周界防范方法的有益效果有一個更直觀的 理解，本發(fā)明還提供了實施例2,參閱附圖1、圖2、圖3以及圖4,一種入侵與周界防范方法 的流程圖，由附圖1所示，所述方法的具體步驟如下：
[0045] S101、捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流；
[0046] 具體的，通過捕捉模塊捕捉不同入侵環(huán)境下的實時視頻流，優(yōu)選的，可以通過小區(qū) 攝像頭捕捉入侵檢測環(huán)境下的實時視頻流還可以捕捉周界防范環(huán)境下的實時視頻流。需要 說明的是，此處的不同入侵環(huán)境可以是入侵檢測環(huán)境，還可以是周界防范環(huán)境。
[0047] S102、對所述實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域；
[0048] 具體的，對上述通過捕捉模塊捕捉到的實時視頻流制定感興趣圖像區(qū)域，即從處 理后的實時視頻流中選擇一個子圖像區(qū)域作為感興趣圖像區(qū)域，這個區(qū)域是進行圖像分析 所關注的重點，圈定該區(qū)域以便進行進一步的處理。優(yōu)選的，由于入侵環(huán)境可以為入侵檢 測環(huán)境還可以為周界防范環(huán)境，因此所述方法中對所述隔幀處理后的視頻流制定感興趣圖 像區(qū)域包括：對所述隔幀處