專利名稱：一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種IP監(jiān)控系統(tǒng)，尤其是涉及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其圖像的運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)檢測方法。
背景技術(shù)：
隨著視頻監(jiān)控系統(tǒng)的普及，移動(dòng)偵測技術(shù)得到了越來越多的應(yīng)用。視頻移動(dòng)偵測 攝像頭巧妙地將報(bào)警與監(jiān)控結(jié)合到了一起。它除了可以通過電視機(jī)或監(jiān)視器進(jìn)行圖像監(jiān)控 外，還通過嵌入式智能分析模塊，對監(jiān)控到的視頻信號進(jìn)行智能分析，一旦覺察到畫面內(nèi)容 有變化，它就會(huì)發(fā)出報(bào)警音或提示音，提請注意，同時(shí)還可輸出聯(lián)動(dòng)信號，觸發(fā)錄像機(jī)等相 關(guān)設(shè)備工作。目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)中智能分析模塊大多處于服務(wù)器平臺(tái)上，以滿足算法處理實(shí)時(shí) 性，服務(wù)器通過網(wǎng)絡(luò)接收各個(gè)攝像頭終端傳送過來的視頻信號，由于傳送帶寬的限制，這些 多媒體數(shù)據(jù)是以壓縮形式存儲(chǔ)和傳輸?shù)?，因而處理時(shí)必須首先進(jìn)行解壓縮，然后進(jìn)行智能 分析，龐大的計(jì)算使得每臺(tái)服務(wù)器的能夠支撐的終端數(shù)目往往很有限。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的目的在于提出一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法， 其可以快速、準(zhǔn)確地檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。依據(jù)本發(fā)明的一實(shí)施例，提供一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括視頻終端，其通過視頻采 集模塊采集視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流；運(yùn)動(dòng)檢測模塊，與所述視頻采 集模塊相連接，用于接收該壓縮的視頻流并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，通過從該壓縮的視 頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 當(dāng)前幀圖像；服務(wù)器終端，其與所述運(yùn)動(dòng)檢測模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接，用于接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測 預(yù)處理后的該壓縮的視頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測， 確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。優(yōu)選地，該服務(wù)器終端包括采樣模塊，用于對所述視頻流進(jìn)行采樣，采集可能包 含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像的下N幀圖像作為采樣參考幀，并存儲(chǔ)于該服務(wù)器終端，其中 N^l ；幀差模塊，與該采樣模塊相連接，用于對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀圖像與其 下N幀圖像基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N幀圖像中 的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；形態(tài)學(xué)濾波模塊，與該幀差處理模塊相連接，用于對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 邊緣輪廓作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理；輪廓跟蹤模塊，與該形態(tài)學(xué)濾波模塊相連接，用于對所述 經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓進(jìn)行輪廓跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大??；目 標(biāo)確認(rèn)模塊，與該輪廓跟蹤模塊相連接，用于根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除噪聲干擾以確認(rèn)運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)，如果目標(biāo)大小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。優(yōu)選地，該服務(wù)器終端還包括計(jì)數(shù)器，用于統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 次數(shù)；并且，該目標(biāo)確認(rèn)模塊還與該計(jì)數(shù)器相連接，當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N幀圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定該當(dāng)前幀圖像中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。較佳的，N = 5。優(yōu)選地，該采樣模塊還用于采集該視頻流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊認(rèn)為無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。優(yōu)選地，該運(yùn)動(dòng)檢測模塊是通過從視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并快速地標(biāo)識(shí)出 P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每一個(gè)幀圖像為宏塊，如果該宏塊為不編碼宏塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢 量小于一閾值T，那么該宏塊屬于背景的宏塊集合。，否則屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的宏塊集合
Sob j O優(yōu)選地，該視頻終端為攝像頭。依據(jù)本發(fā)明另一實(shí)施例，提供一種視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，包括利用 一視頻終端通過視頻采集模塊采集視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流；利用 一運(yùn)動(dòng)檢測模塊接收該壓縮的視頻流并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，該運(yùn)動(dòng)檢測模塊通過從 該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像；利用一服務(wù)器終端通過網(wǎng)絡(luò)接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理后的該壓 縮的視頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)。優(yōu)選地，該運(yùn)動(dòng)檢測模塊是通過從視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并快速地標(biāo)識(shí)出 P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每一個(gè)幀圖像為宏塊，如果該宏塊為不編碼宏塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢 量小于一閾值T，那么該宏塊屬于背景的宏塊集合。，否則屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的宏塊集合
Sob j 。優(yōu)選地，該服務(wù)器終端檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的過程包括利用一采樣模塊對所述視頻流 進(jìn)行采樣，采集可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像的下N幀圖像作為采樣參考幀，并存儲(chǔ) 于該服務(wù)器終端，其中N≥1 ；利用一幀差模塊對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀圖像與其 下N幀圖像基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N幀圖像中 的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；利用一形態(tài)學(xué)濾波模塊對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾 波處理；利用一輪廓跟蹤模塊對所述經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓進(jìn)行輪 廓跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大??；利用一目標(biāo)確認(rèn)模塊根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除噪聲干擾 以確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果目標(biāo)大小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。優(yōu)選地，在確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)過程中還包括利用一計(jì)數(shù)器統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的次數(shù)；當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N幀圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定 該當(dāng)前幀圖像中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。較佳的，N = 5。優(yōu)選地，該方法還包括利用該采樣模塊采集該視頻流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊認(rèn)為 無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。優(yōu)選地，如果該運(yùn)動(dòng)檢測模塊檢測到該視頻流中某些幀圖像中無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則直 接對該些幀圖像進(jìn)行跳幀傳輸。本發(fā)明通過安裝在視頻終端的運(yùn)動(dòng)檢測模塊進(jìn)行初級檢測，利用視頻壓縮域提供 的運(yùn)動(dòng)矢量表示當(dāng)前幀圖像與參考幀在對應(yīng)位置上宏塊間的位置偏移這一特點(diǎn)，可以得到 大體的畫面存在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況，并將其標(biāo)識(shí)為可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的幀圖像，以供服務(wù) 器終端對其進(jìn)行解碼及智能化分析，確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。如果畫面無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則可以 進(jìn)行跳幀傳輸，減少對通信帶寬的占用。
但基于壓縮域目標(biāo)檢測算法對于噪聲較大的場合和外界光影的干擾顯得不夠理 想，存在很多的虛警與錯(cuò)報(bào)，因此，本發(fā)明進(jìn)一步引入多極校驗(yàn)策略，在服務(wù)器平臺(tái)上再次 設(shè)置檢測校驗(yàn)?zāi)K，對視頻終端設(shè)備檢測出并送至服務(wù)器的可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖 像進(jìn)行再次確認(rèn)，因?yàn)榉?wù)器處理能力較強(qiáng)，便于采用更復(fù)雜效果更好的算法。同時(shí)，為了 避免畫面中存在移動(dòng)緩慢的目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)檢測模塊端的第一級檢測中的漏檢，服務(wù)器會(huì)對視 頻終端在第一級檢測認(rèn)為無目標(biāo)的隔幀圖像中進(jìn)行檢測，確保不會(huì)發(fā)生移動(dòng)緩慢的目標(biāo)的 漏檢。本發(fā)明提出的目標(biāo)運(yùn)動(dòng)檢測算法利用從MPEG 4壓縮流中獲取運(yùn)動(dòng)矢量，由運(yùn)動(dòng) 矢量標(biāo)識(shí)出可能的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，采用多極檢測的策略，可以有效地抑制噪聲的干擾，同時(shí)，隔 幀檢測，又會(huì)防止移動(dòng)緩慢的目標(biāo)的漏檢。該方法魯棒性高、速度快，能夠準(zhǔn)確地檢測運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)的出現(xiàn)。


為了更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合附圖和優(yōu)選實(shí)施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的說明， 其中圖1示出了本發(fā)明的視頻監(jiān)控系統(tǒng)的方塊圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明的視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括有視頻終端10、運(yùn)動(dòng)檢測模塊20以及服 務(wù)器終端30。在本發(fā)明一實(shí)施例中，該視頻終端10可為攝像頭，其通過視頻采集模塊采集 視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流。如圖1中，該視頻終端10包括多個(gè)攝像 頭IO1 IOn，這些攝像頭IO1 IOn分別采集各自區(qū)域的視頻圖像，并分別與運(yùn)動(dòng)檢測模塊 20, 20n連接，由該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n分別接收各攝像頭IO1 IOn輸出的該壓縮 的視頻流，并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，通過從該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通 過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像。該服務(wù)器終端30通 過網(wǎng)絡(luò)，如IP網(wǎng)絡(luò)與該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20 連接，用以接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理后 的該壓縮的視頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其中 出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在本發(fā)明中，該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊2(^-2 主要是利用視頻壓縮域提供的運(yùn)動(dòng)矢量 表示當(dāng)前幀圖像與參考幀在對應(yīng)位置上宏塊間的位置偏移這一特點(diǎn)，以得到大體的畫面存 在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的情況。更具體地，該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n是通過從MPEG4視頻流中直接 獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并快速地標(biāo)識(shí)出P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每一個(gè)幀圖像為宏塊，如果該宏塊 為不編碼宏塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量小于一閾值T，那么該宏塊屬于背景的宏塊集合。，否則 屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的宏塊集合S。w。然而僅利用運(yùn)動(dòng)矢量的提取算法誤差較大，會(huì)有噪聲的 干擾，影響分割結(jié)果。因此，本發(fā)明進(jìn)一步引入多極校驗(yàn)策略，在服務(wù)器終端30上再次設(shè)置檢測校驗(yàn)?zāi)?塊，對視頻終端設(shè)備檢測出并送至服務(wù)器的可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的視頻圖像進(jìn)行再次確 認(rèn)，以有效地抑制噪聲的干擾。并且，因?yàn)榉?wù)器處理能力較強(qiáng)，更便于采用更復(fù)雜效果更 好的算法以確認(rèn)圖像中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
而在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方面，一般主要包括基于幀間差分法，基于背景差分的方法和 基于光流場的方法，其中幀間差法運(yùn)算量小，檢測速度快，容易實(shí)現(xiàn)，但容易受到圖像噪聲 的影響，對天氣光線等因素的變化敏感，光照變化或者場景有雨雪，會(huì)產(chǎn)生誤報(bào)；基于背景 差分的方法需要進(jìn)行閾值分割并二值化，同時(shí)為了消除目標(biāo)粗糙的邊緣輪廓做了數(shù)學(xué)形態(tài) 學(xué)濾波，運(yùn)算量較大，同時(shí)對于場景光照突變的情況也無法有效處理。光流場的優(yōu)點(diǎn)是能夠 檢測獨(dú)立運(yùn)動(dòng)的對象，不需要預(yù)先知道場景的任何信息，并且可用于攝像頭運(yùn)動(dòng)的情況，但 光流法計(jì)算復(fù)雜耗時(shí)，除非特殊硬件支持，否則很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)檢測。本發(fā)明根據(jù)實(shí)際情況，較佳地選用幀間差分法來進(jìn)行目標(biāo)檢測，無需存儲(chǔ)過多的 參考視頻。具體地，在本發(fā)明中，該服務(wù)器終端30較佳地可包括有采樣模塊31、幀差模塊 32、形態(tài)學(xué)濾波模塊33、輪廓跟蹤模塊34、目標(biāo)確認(rèn)模塊35，通過這些模塊可以對該些運(yùn)動(dòng) 檢測模塊20i 20n所檢測出來的可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像進(jìn)行解碼及運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測等 智能化處理。該采樣模塊31通過IP網(wǎng)絡(luò)與該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n連接，用于對所述視頻 流進(jìn)行采樣，采集可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像的下N幀圖像作為采樣參考幀，并存 儲(chǔ)于該服務(wù)器終端30，其中N彡1。該幀差模塊32與該采樣模塊31相連接，用于對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀 圖像與其下N幀圖像基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N 幀圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。該形態(tài)學(xué)濾波模塊33與該幀差處理模塊32相連接，用于對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)的邊緣輪廓作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理。該輪廓跟蹤模塊34與該形態(tài)學(xué)濾波模塊33相連接，用于對所述經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾 波處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓進(jìn)行輪廓跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小。該目標(biāo)確認(rèn)模塊35與該輪廓跟蹤模塊34相連接，用于根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除 噪聲干擾以確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果目標(biāo)大小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)。由于目標(biāo)的出現(xiàn)具有持續(xù)性，本發(fā)明還可以設(shè)定計(jì)數(shù)器，統(tǒng)計(jì)連續(xù)幀發(fā)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)次數(shù)，如果連續(xù)N幀出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則判定目標(biāo)有效。較佳的，本發(fā)明中N取5。具體地 說，本發(fā)明在該服務(wù)器終端30還設(shè)置有計(jì)數(shù)器(圖中未示)，用于統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的次數(shù)，并且，該目標(biāo)確認(rèn)模塊還與該計(jì)數(shù)器相連接，當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N 幀圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定該當(dāng)前幀圖像中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。同時(shí)，為了避免圖像中存在移動(dòng)緩慢的目標(biāo)在運(yùn)動(dòng)檢測模塊端的第一級檢測中的 漏檢，服務(wù)器會(huì)對視頻終端在第一級檢測認(rèn)為無目標(biāo)的隔幀圖像中進(jìn)行檢測，確保不會(huì)發(fā) 生移動(dòng)緩慢的目標(biāo)的漏檢。因此，該采樣模塊31還用于采集該視頻流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊 認(rèn)為無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。通過上述視頻監(jiān)控系統(tǒng)，本發(fā)明的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法如下步驟1，利用視頻終端10，如攝像頭IO1 10n，通過視頻采集模塊采集視頻的當(dāng)前 幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流。步驟2，利用運(yùn)動(dòng)檢測模塊20，如運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n，接收該壓縮的視頻流并 進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n通過從該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像。在步驟2中，該些運(yùn)動(dòng)檢測模塊20i 20n主要是通過從視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢 量，并快速地標(biāo)識(shí)出P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每一個(gè)幀圖像為宏塊，如果該宏塊為不編碼宏 塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量小于一閾值T，那么該宏塊屬于背景的宏塊集合。，否則屬于運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)區(qū)域的宏塊集合S。bj。步驟3，利用服務(wù)器終端30通過網(wǎng)絡(luò)接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理后的該壓縮的視 頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。在步驟3中，該服務(wù)器終端30檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的過程包括步驟31，利用一采樣模塊對所述視頻流進(jìn)行采樣，采集可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng) 前幀圖像的下N幀圖像作為采樣參考幀，并存儲(chǔ)于該服務(wù)器終端，其中N > 1 ；步驟32，利用一幀差模塊對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀圖像與其下N幀圖 像基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N幀圖像中的運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)；步驟33，利用一形態(tài)學(xué)濾波模塊對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓作數(shù)學(xué)形態(tài) 學(xué)濾波處理；步驟34，利用一輪廓跟蹤模塊對所述經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪 廓進(jìn)行輪廓跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小；步驟35，利用一目標(biāo)確認(rèn)模塊根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除噪聲干擾以確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)，如果目標(biāo)大小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。更佳地，在確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)過程中還包括利用一計(jì)數(shù)器統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的次數(shù)；當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N幀圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定 該當(dāng)前幀圖像中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。較佳的，本發(fā)明中，N取5。更佳地，本發(fā)明還利用該采樣模塊采集該視頻流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊認(rèn)為無運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)的隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。并且，如果該運(yùn)動(dòng)檢測模塊檢測到該視頻流中某些幀圖像中無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則直接 對該些幀圖像進(jìn)行跳幀傳輸，以減少對通信帶寬的占用。綜上所述，本發(fā)明利用運(yùn)動(dòng)檢測模塊進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，即從MPEG 4壓縮 流中獲取運(yùn)動(dòng)矢量，由運(yùn)動(dòng)矢量標(biāo)識(shí)出可能的運(yùn)動(dòng)區(qū)域，從而可以減小服務(wù)器終端的運(yùn)算 量，使得服務(wù)器終端可以支持更多的視頻終端數(shù)目。并且，在服務(wù)器終端上可以只對可能包 含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像進(jìn)行解碼及目標(biāo)檢測等智能化處理，也大大提高了服務(wù)器終端的處理 速度。而且，通過采用多極檢測的策略，可以有效地抑制噪聲的干擾，同時(shí)，隔幀檢測，又會(huì) 防止移動(dòng)緩慢的目標(biāo)的漏檢。因此，本發(fā)明的視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法 魯棒性高、速度快，能夠準(zhǔn)確地檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的出現(xiàn)。當(dāng)然，本發(fā)明還可有其它多種實(shí)施例，在不背離本發(fā)明精神及其實(shí)質(zhì)的情況下，熟 悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當(dāng)可根據(jù)本發(fā)明作出各種相應(yīng)的改變和變形，但這些相應(yīng)的改變和變 形都應(yīng)屬于本發(fā)明所附的權(quán)利要求的保護(hù)范圍。
權(quán)利要求
1.一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括視頻終端，其通過視頻采集模塊采集視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流；運(yùn)動(dòng)檢測模塊，與所述視頻采集模塊相連接，用于接收該壓縮的視頻流并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)檢測預(yù)處理，通過從該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判 斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像；服務(wù)器終端，其與所述運(yùn)動(dòng)檢測模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接，用于接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理 后的該壓縮的視頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其 中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該服務(wù)器終端包括采樣模塊，用于對所述視頻流進(jìn)行采樣，采集可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像的下N 幀圖像作為采樣參考幀，并存儲(chǔ)于該服務(wù)器終端，其中N > 1 ；幀差模塊，與該采樣模塊相連接，用于對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀圖像與其下N 幀圖像基于幀間差分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N幀圖像中的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)；形態(tài)學(xué)濾波模塊，與該幀差處理模塊相連接，用于對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪 廓作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理；輪廓跟蹤模塊，與該形態(tài)學(xué)濾波模塊相連接，用于對所述經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓進(jìn)行輪廓跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大?。荒繕?biāo)確認(rèn)模塊，與該輪廓跟蹤模塊相連接，用于根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除噪聲干擾以 確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果目標(biāo)大小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該服務(wù)器終端還包括 計(jì)數(shù)器，用于統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的次數(shù)；并且，該目標(biāo)確認(rèn)模塊還與該計(jì)數(shù)器相連接，當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N幀圖像出現(xiàn) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定該當(dāng)前幀圖像中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，N= 5。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該采樣模塊還用于采集該視頻 流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊認(rèn)為無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。
6.根據(jù)權(quán)利要求1 5任一權(quán)利要求所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該運(yùn)動(dòng)檢測模 塊是通過從視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并快速地標(biāo)識(shí)出P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每一個(gè) 幀圖像為宏塊，如果該宏塊為不編碼宏塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量小于一閾值T，那么該宏塊屬于 背景的宏塊集合Sba。，否則屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的宏塊集合S。bj。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，該視頻終端為攝像頭。
8.一種視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，包括利用一視頻終端通過視頻采集模塊采集視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流；利用一運(yùn)動(dòng)檢測模塊接收該壓縮的視頻流并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，該運(yùn)動(dòng)檢測模 塊通過從該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可 能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像；利用一服務(wù)器終端通過網(wǎng)絡(luò)接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理后的該壓縮的視頻流，并對可 能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，該運(yùn)動(dòng)檢 測模塊是通過從視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并快速地標(biāo)識(shí)出P、B幀中的運(yùn)動(dòng)宏塊，對每 一個(gè)幀圖像為宏塊，如果該宏塊為不編碼宏塊或宏塊的運(yùn)動(dòng)矢量小于一閾值T，那么該宏塊 屬于背景的宏塊集合Sba。，否則屬于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域的宏塊集合S。bj。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，該服務(wù)器 終端檢測運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的過程包括利用一采樣模塊對所述視頻流進(jìn)行采樣，采集可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像的下 N幀圖像作為采樣參考幀，并存儲(chǔ)于該服務(wù)器終端，其中N > 1 ；利用一幀差模塊對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的該當(dāng)前幀圖像與其下N幀圖像基于幀間差 分法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，以檢測出該當(dāng)前幀圖像和其下N幀圖像中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；利用一形態(tài)學(xué)濾波模塊對所檢測出來的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓作數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理；利用一輪廓跟蹤模塊對所述經(jīng)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)濾波處理的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的邊緣輪廓進(jìn)行輪廓 跟蹤，得到該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的大小；利用一目標(biāo)確認(rèn)模塊根據(jù)得到的目標(biāo)大小消除噪聲干擾以確認(rèn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，如果目標(biāo)大 小參數(shù)大于一第一閾值，則確認(rèn)該幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，在確認(rèn) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)過程中還包括利用一計(jì)數(shù)器統(tǒng)計(jì)該下N幀圖像檢測到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的次數(shù)；當(dāng)該次數(shù)為N時(shí)，表示連續(xù)N幀圖像出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，該目標(biāo)確認(rèn)模塊判定該當(dāng)前幀圖像 中所檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)有效。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，N= 5。
13.根據(jù)權(quán)利要求10所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，還包括 利用該采樣模塊采集該視頻流中被該運(yùn)動(dòng)檢測模塊認(rèn)為無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的隔幀圖像，由該服務(wù)器終端進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測。
14.根據(jù)權(quán)利要求9所述的視頻監(jiān)控圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其特征在于，如果該運(yùn) 動(dòng)檢測模塊檢測到該視頻流中某些幀圖像中無運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，則直接對該些幀圖像進(jìn)行跳幀傳 輸。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)及其圖像的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，該視頻監(jiān)控系統(tǒng)包括視頻終端，其通過視頻采集模塊采集視頻的當(dāng)前幀圖像并數(shù)字化，生成壓縮的視頻流；運(yùn)動(dòng)檢測模塊，與所述視頻采集模塊相連接，用于接收該壓縮的視頻流并進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理，通過從該壓縮的視頻流中直接獲得運(yùn)動(dòng)矢量，并通過對所述運(yùn)動(dòng)矢量的判斷，標(biāo)識(shí)出可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像；服務(wù)器終端，其與所述運(yùn)動(dòng)檢測模塊通過網(wǎng)絡(luò)連接，用于接收經(jīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測預(yù)處理后的該壓縮的視頻流，并對可能包含有運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，確認(rèn)其中出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。本發(fā)明的系統(tǒng)及方法魯棒性高、速度快，能夠準(zhǔn)確地檢測出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。
文檔編號H04L29/06GK102148959SQ201010110018
公開日2011年8月10日 申請日期2010年2月9日 優(yōu)先權(quán)日2010年2月9日
發(fā)明者盧曉鵬, 盧虹, 王浩 申請人:北京中星微電子有限公司