发明名称 基于机器视觉的全方位可视化振动入侵图像探测器
摘要 一种基于机器视觉的全方位可视化振动入侵图像探测器,结合全方位视觉传感器技术、计算机图像处理技术、通信技术和全方位振动可视化等技术,采用全方位视觉传感器ODVS并利用数字图像处理技术,找到合理的特征判据,结合建筑物内盗难发生的一些特征,特别是能从立体的、全方位时空连续性防护、将振动进行可视化处理等角度进一步提高建筑物防盗安全性,并将全方位的视觉与全方位的力觉结合起来。解决了目前各种入侵探测器中由于使用多种传感器随着各种环境的变化、功能单一而造成误判率高、使用成本高、对环境依赖性强、职业盗贼容易掌握防盗入侵探测器的弱点等突出缺点,本发明能够减少误判率、使用成本低、对环境的依赖性弱、安全性高。
申请公布号 CN1812572A 申请公布日期 2006.08.02
申请号 CN200610049077.3 申请日期 2006.01.13
申请人 浙江工业大学 发明人 汤一平;贺武杰;金顺敬;叶永杰;顾校凯
分类号 H04N7/18(2006.01);H04N5/14(2006.01);G06T7/20(2006.01) 主分类号 H04N7/18(2006.01)
代理机构 杭州天正专利事务所有限公司 代理人 王兵;袁木棋
主权项 1、一种基于机器视觉的全方位可视化振动入侵图像探测器,其特征在于:该入侵图像探测器包括微处理器、用于监视室内入侵防盗情况的全方位视觉传感器、安装于室内的悬挂物、用于与外界通信的通信模块;所述的全方位视觉传感器包括用于反射监控领域中物体的外凸反射镜面、透明圆柱体、摄像头,所述的外凸反射镜面朝下,所述的透明圆柱体支撑外凸反射镜面,黑色圆锥体固定在折反射镜面外凸部的中心,用于拍摄外凸反射镜面上成像体的摄像头位于透明圆柱体的内部,摄像头位于外凸反射镜面的虚焦点上;所述的微处理器包括:图像数据读取模块,用于读取从视觉传感器传过来的视频图像信息;图像数据文件存储模块,用于将读进来的视频图像信息通过文件方式保存在存储单元中;传感器标定模块,用于对全方位视觉传感器的参数进行标定,建立空间的实物图像与所获得的视频图像的线性对应关系;运动对象检测模块,用于将所获得的当前帧现场视频图像与一个相对比较稳定的基准参考图像进行差值运算,图像相减的计算公式如式(1)表示:fd(X,t0,ti)=f(X,ti)-f(X,t0) (1)上式中,fd(X,t0,ti)是实时拍摄到图像与基准参考图像间进行图像相减的结果;f(X,ti)是实时拍摄到图像;f(X,t0)是基准参考图像;如fd(X,t0,ti)≥阈值时,判定为可疑入侵事件;如fd(X,t0,ti)<阈值时,判定为无可疑入侵事件;色彩空间转化模块,用于将图像RGB色彩空间转化到YUV空间;连通区域计算模块,用于在判定有可疑入侵事件后,对当前图像进行标记,像素灰度为0的小区表示此小区无可疑侵入,像素灰度为1则表示此小区有可疑侵入,计算当前图像中的像素是否与当前像素周围相邻的某一个点的像素相等,如灰度相等判断为具有连通性,将所有具有连通性的像素作为一个连通区域;侵入检测处理模块,用于检测建筑物周边是否有人为的机械冲击振动;所述的侵入检测处理模块包括:悬挂物摆动持续时间检测单元,用于监视所述的悬挂物的摆动持续时间,定义Fpendulum time为摆动的持续时间影响因子,计算公式由式(2)给出;Fpendulum time=Ktime*time (2)式(2)中,Ktime是时间比例系数,time为室内的悬挂物摆动的持续时间;悬挂物摆动强度检测单元,用于监视所述的悬挂物的摆动幅度,定义Fpendulum range为摆动的幅度影响因子,计算公式由式(3)给出;Fpendulum range=Krange*range (3)式(3)中,Krange是幅度比例系数,range为室内的悬挂物摆动的最大幅度值;悬挂物摆动周期检测单元,用于监视所述的悬挂物的摆动周期,定义Fpendulum period为摆动的周期影响因子,计算公式由式(4)给出;Fpendulum Period=Kperiod (4)式(4)中,Kperiod是摆动的周期和摆动的方向发生变化时设定值;人脸颜色检测单元,用于取人脸区域计算(Cri,Cbi)的值,并用公式(5)进行色差分量矢量的比较:<math> <mrow> <msub> <mi>&epsiv;</mi> <mi>color</mi> </msub> <mo>=</mo> <msqrt> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Cr</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>150</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> <mo>-</mo> <msup> <mrow> <mo>(</mo> <msub> <mi>Cb</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>-</mo> <mn>120</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mn>2</mn> </msup> </msqrt> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>5</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </math> 若阈值1<εcolor<阈值2,判定该变化区域确认为有人侵入室内,否则无人侵入室内;将Fcolor设定为人脸颜色影响因子;侵入对象检测单元,用于设定从上往下看一个成年人的平均截面的面积阈值,将每个连通区域求出其面积Si与面积阈值作比较:若Si<面积阈值,则该变化区域为噪声点,设定区域大小影响因子Fs为0;若Si≥面积阈值,则该变化区域为可疑有人,设定区域大小影响因子Fs为1;加权综合判断模块,用于根据以上五种影响因子,综合判断公式由式(6)给出,综合判断中采用了加权方式:<math> <mrow> <msub> <mi>W</mi> <mi>guard alarm</mi> </msub> <mo>=</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>pt</mi> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>pendulum time</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>pr</mi> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <msub> <mi>pendulum range</mi> <mi>s</mi> </msub> </msub> <mo>+</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>6</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </math> <math> <mrow> <msub> <mi>K</mi> <mi>pp</mi> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>pendulum Period</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>co</mi> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>color</mi> </msub> <mo>+</mo> <msub> <mi>K</mi> <mi>s</mi> </msub> <mo>&times;</mo> <msub> <mi>F</mi> <mi>s</mi> </msub> </mrow> </math> 式中:Kpt为室内悬挂物摆动的持续时间影响因子的加权系数;Kpr为室内悬挂物摆动的强度影响因子的加权系数;Kpp为室内悬挂物摆动的周期影响因子的加权系数;Kco为室内侵入对象人脸颜色影响因子的加权系数;Ks为为室内侵入对象影响因子的加权系数;并将异常量化值Wguard alarm与预设的告警值Kalarm比较,如果Wguard alarm≥Kalarm,判断为可疑侵入,通过通信模块向管理人员发送告警信息;否则,判断为正常。
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