基于网络硬盘录像机危险入侵的后处理检测方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于网络硬盘录像机危险入侵的后处理检测方法及系统，方法包括步骤：读取网络硬盘录像机的监控视频文件，对图像帧序列进行开始帧至结束帧的扫描；获取所有图像帧，通过遍历对比获取背景模型图；以背景模型图为参考图，提取监控视频中的运动物体图；提取运动物体图的运动特征，以场景建立直角坐标系，对运动物体不分先后进行三种算法模型检测；输出三种算法模型的检测结果，检测结果包含入侵类型、入侵开始时间和入侵结束时间。采用本方法或系统，通过三种算法模型为网络硬盘录像机的视频回放提供了危险入侵的后处理检测，能够并行检测入侵行为的多种特征，有效发挥后处理的非实时优势，提高识别准确度。

主权项

1.基于网络硬盘录像机危险入侵的后处理检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a、读取网络硬盘录像机的监控视频文件，对监控视频中的图像帧序列进行开始帧至结束帧的扫描；b、获取监控视频的所有图像帧，通过遍历对比获取监控视频的背景模型图；c、以背景模型图为参考图，提取监控视频中的运动物体图；d、提取运动物体图的运动特征，以场景建立直角坐标系，横向为x轴，纵向为y轴，左下角为坐标系原点（0,0），对运动物体不分先后进行以下三种算法模型检测：（1）异常徘徊入侵算法模型检测，算法模型为:其中，x_进入值、y_进入值为运动物体进入场景的坐标初始值，x_n、y_n为运动物体进入场景后任一时刻的坐标值，x_Δ、y_Δ为瞬时运动距离，c_{出现次数阈值}为设定的次数阈值，f(x_Δ<0,y_Δ<0,c_{出现次数阈值})为检测是否存在异常徘徊入侵行为的检测公式，当x_Δ或y_Δ值小于0，且出现次数大于c_{出现次数阈值}时，R_徘徊值为1，检测存在异常徘徊入侵行为，记录入侵开始时间和入侵结束时间，否则R_徘徊值为0，检测不存在异常徘徊入侵行为；（2）逆向行走入侵算法模型检测，算法模型为：F(θ_场景起点（x_n,y_n）,f(x_Δ,y_Δ),β_逆行阈值)其中，θ_场景起点（x_n,y_n）为运动物体进入场景的起点区域，f(x_Δ,y_Δ)为瞬时运动物体位置，β_逆行阈值为设定的逆向行走距离阈值，当θ_场景起点（x_n,y_n）与f(x_Δ,y_Δ)之间的距离小于β_逆行阈值时，检测存在逆向行走入侵行为，记录入侵开始时间和入侵结束时间，否则，检测不存在逆向行走入侵行为；（3）速度异常入侵算法模型检测，算法模型为：其中，f(x_ts,y_ts)为ts时刻运动物体所在的坐标位置，f(x_tΔ，y_tΔ)为tΔ时刻运动物体所在的坐标位置，Δt为ts与tΔ的时间差，υ_移动速度为计算出的移动速度，υ_高速阈值为设定的超过正常移动速度的阈值，υ_低速阈值为设定的低于正常移动速度的阈值，当υ_低速阈值<υ_移动速度<υ_高速阈值时，υ_移动速度为正常速度，否则检测存在速度异常入侵行为，记录入侵开始时间和入侵结束时间；e、输出三种算法模型的检测结果，检测结果包含入侵类型、入侵开始时间和入侵结束时间。