一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统及其检测方法

1.一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统包括前端部分、传输部分、控制部分、显示部分、多级告警处理模块和供电模块，所述的前端部分包括普通摄像机、云台摄像机和变焦广角多目标追踪系统，用于获取摄像信息并传输给控制部分；所述的控制部分包括PC式硬盘录像机、控制系统、云台控制器和侵入物识别及处理模块，所述的侵入物识别及处理模块包括动静态识别程序模块、静态物体对比判断程序模块、静态物体轮廓检测程序模块、人脸识别对比程序模块、目标定位程序模块；PC式硬盘录像机获取前端部分传输过来的摄像信息后进行处理并将处理后的摄像画面传输给控制系统；所述的控制系统调用侵入物识别及处理模块对PC式硬盘录像机处理后的摄像画面信息进行判断，完成多级告警处理模块的响应和显示器画面的显示；所述的云台控制器用于控制云台摄像机；所述的传输部分用于传输前端部分、控制部分、显示部分和多级告警处理模块之间的数据；所述的供电模块为整个系统供电；所述的普通摄像机和云台摄像机对应安装在同一位置，并且对其位置进行编号；检测过程为：检测报警系统中的前端部分将拍摄的画面信息传输给PC式硬盘录像机，PC式硬盘录像机对拍摄画面处理后显示在显示部分上；当有侵入物出现时，控制系统调用侵入物识别及处理模块中的目标定位程序模块实时反馈其位置信息，同时调用动静态识别程序模块对普通摄像机所拍摄画面信息进行动静态识别，当侵入物为不动的物体时，控制系统调用静态物体对比判断程序模块对侵入物与预置的阈值进行比较和判断，如果小于阈值则通过显示部分直接显示和存储普通摄像机所拍摄的信息，并且响应多级告警处理模块发出3级报警信号；如果大于阈值，控制系统则调用静态物体轮廓检测程序模块判断侵入物的具体轮廓，然后发送相应指令控制对应编号位置的云台摄像机巡检拍摄，实时返回拍摄信息，同时响应多级告警处理模块发出2级报警信号；当侵入物是移动的物体时，控制系统调用人脸识别对比程序模块对其进行人脸识别对比，若对比结果不是工作人员或检测不到人脸信息，则通过变焦广角多目标追踪系统对侵入物进行追踪拍摄，并响应多级告警处理模块发出1级报警信号。
2.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的传输部分采用光纤传输。
3.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的变焦广角多目标追踪系统包括变焦广角多目标追踪摄像机、超高速智能球和嵌入式视频服务器。
4.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的动静态识别程序模块采用背景差值法，其具体实施步骤为：
(1)背景初始化：选取一段视频的图像求平均值，然后用平均图像的灰度值与每一帧图像的灰度值相减所得绝对值，最小绝对值对应图像的部分区域组成的图像就是当前的背景图像；
(2)获取当前几帧连续的图像，按照步骤(1)求得当前的背景图像Fi+1(x,y)F(x,y)＝λFi(x,y)+(1-λ)Fi+1(x,y)
式中：F(x,y)为新背景图像，Fi(x,y)为上次背景图像，Fi+1(x,y)为当前背景图像，Fj(x,y)和Fj+1(x,y)为连续的几帧图像，λ为权值；考虑到噪声和背景变化的影响，当|Fj+1(x,y)-Fj(x,y)|(3)将当前采集的图像与背景图像作差分运算，当结果超过一定阈值时，可判断图像中对应的像素点属于运动目标区域，产生相应的二值化图像，并且进一步判断该像素点在一段时间内是否还发生变化，如果继续发生变化，则判断目标是动态，否则为静态。
5.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的静态物体对比判断程序模块的具体实施步骤为：
(1)首先将视频序列中相邻两帧进行差分，得到差分图像，用公式描述如下：
Dk(x,y)＝|Ik+1(x,y)-Ik(x,y)|
Dk(x,y)、Ik+1(x,y)、Ik(x,y)分别对应差分图像、第k+1帧和第k帧原始图像；
(2)对差分图像进行阈值化分割得到二值化的前景图像，当前景图像小于分割阈值时，标记为0，否则为1；
(3)计算二值化静态目标图像轮廓面积与图像整体面积的比值M。
6.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的云台摄像机和变焦广角多目标追踪系统均接收控制系统发出的指令，云台摄像机对具体物理特征大于预置阈值的静态侵入物进行拍摄；变焦广角多目标追踪系统同时跟踪锁定多个移动侵入物，并且可以拉近跟踪侵入物来获取特写，显示器画面在多个目标之间切换。
7.根据权利要求1所述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，其特征在于：所述的云台摄像机具有自适应变焦功能，根据侵入物的大小和镜头距离，自动调整焦距，得到高分辨率的图像信息；云台摄像机在水平和垂直方向的移动分别有两个不同的电动机驱动，当需要调用时，控制系统下发指令给云台控制器，进而控制云台摄像机进行拍摄。

一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统及其检测\n方法\n技术领域\n[0001] 本发明属于视频监控技术领域，更具体地说，是一种涉及图像处理、视频分析与模式识别等技术的入侵检测报警方法。\n背景技术\n[0002] 随着经济水平的发展和科学技术的不断进步，安防意识逐渐深入人心，人们对于安防的需求也在不断提高。视频监控作为安防领域的一个重要技术应用，为个人住宅和各行业领域提供了安全保障。近年来，视频监控系统在我国各领域蓬勃发展，视频监控已经深入到社会公共安全的每一个角落，尤其是一些对安全性要求比较高的场所，如厂区、隧道、仓库、机场等，在保障人员和财产安全方面起到了很大的作用。\n[0003] 智能化、高清化、网络化是视频监控发展的三大趋势，智能监控技术的出现正是智能化这一趋势的直接体现。一方面由于智能视频分析准确性的提高、抗干扰性的增强，智能视频分析广泛应用于各个领域；另一方面，目前的视频智能压缩技术以及针对不同需要所开发的各种智能分析技术，不但可以提升分析结果的准确性，同时还可以大大提升检测效率，满足各种特殊场景的智能分析应用。同时，业内也开始大量关注智能监控的概念，众多厂家纷纷开始研发并投入生产智能化的安防产品，与之有关的专利和学术论文也越来越多。例如，中国专利申请号为201210294901.7，申请公开日为2013年8月14日的专利申请文件公开了一种基于多摄像头数据融合的智能视频监控系统的监控方法，主要包括两个方面：一是总体应用程序的运行，二是视频处理算法API设计与算法封装，总体应用程序通过对视频处理算法API的调用，实现视频处理功能；总体应用程序的流程如下：监控系统根据具体配置的功能，进入相应的处理模块，实现对监控区域的全局监控和感兴趣区域监控，其中配置信息可通过人机交互接口、无线通信方式或有线网络进行设置；监控系统包括数字视频输入和模拟视频输入两种监控系统方案。\n[0004] 然而，当前的智能监控还存在诸多问题，主要如下：对监控目标的分析处理过于简单，出现复杂的情况时还需要有专人不停地查看监视器，费时费力，而且容易错过重要的画面信息；不能识别静态目标和对多个移动目标进行追踪，同时不能反馈目标的具体位置信息；目前常用的广角摄像机对异常目标的拍摄精确度不高，存在死角，往往只能拍摄到一个大致的轮廓，对后续分析造成不便；对监控目标无差别对待，不能很好地分级处理，分不出轻重缓急。相比较而言，本发明基于多摄像机数据针对不同的可疑情况采取相应的算法策略很好地解决了上述问题。\n发明内容\n[0005] 1.要解决的问题\n[0006] 针对现有监控系统存在监控死角、对复杂情况需要专人不停查看监视器、对入侵对象无差别对待等问题，本发明提供一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统及其检测方法，通过控制系统与普通摄像机、云台摄像机、变焦广角多目标追踪系统、多级告警处理模块相连接，能够实现对监控区域无死角覆盖，对侵入的对象进行智能检测，根据检测结果采取不同的监控方式，让监控系统更加灵活和智能。\n[0007] 2.技术方案\n[0008] 为了解决上述问题，本发明所采用的技术方案如下：\n[0009] 一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统，包括前端部分、传输部分、控制部分、显示部分、多级告警处理模块和供电模块，所述的前端部分包括普通摄像机、云台摄像机和变焦广角多目标追踪系统，用于获取摄像信息并传输给控制部分；所述的控制部分包括PC式硬盘录像机、控制系统、云台控制器和侵入物识别及处理模块，PC式硬盘录像机获取前端部分传输过来的摄像信息后进行处理并将处理后的摄像画面传输给控制系统；所述的控制系统调用侵入物识别及处理模块对PC式硬盘录像机处理后的摄像画面信息进行判断，完成多级告警处理模块的响应和显示器画面的显示；所述的传输部分用于传输前端部分、控制部分、显示部分和多级告警处理模块之间的数据；所述的供电模块为整个系统供电。\n[0010] 优选地，所述的普通摄像机和云台摄像机对应安装在同一位置，并且对其位置进行编号。\n[0011] 优选地，所述的传输部分采用光纤传输，具有损耗低、传输质量高的特点。\n[0012] 优选地，所述的变焦广角多目标追踪系统包括变焦广角多目标追踪摄像机、超高速智能球和嵌入式视频服务器。\n[0013] 优选地，所述的侵入物识别及处理模块包括动静态识别程序模块、静态物体对比判断程序模块、静态物体轮廓检测程序模块、人脸识别对比程序模块、目标定位程序模块。\n[0014] 上述的一种基于多摄像机数据融合的入侵检测报警系统的检测方法，检测过程为：检测报警系统中的前端部分将拍摄的画面信息传输给PC式硬盘录像机，PC式硬盘录像机对拍摄画面处理后显示在显示部分上；当有侵入物出现时，控制系统调用侵入物识别及处理模块中的目标定位程序模块实时反馈其位置信息，同时调用动静态识别程序模块对普通摄像机所拍摄画面信息进行动静态识别；当侵入物为不动的物体时，控制系统调用静态物体对比判断程序模块对侵入物与预置的阈值进行比较和判断，如果小于阈值则通过显示部分直接显示和存储普通摄像机所拍摄的信息，并且响应多级告警处理模块发出3级报警信号；如果大于阈值，控制系统则调用静态物体轮廓检测程序模块判断侵入物的具体轮廓，然后发送相应指令控制对应编号位置的云台摄像机对其轮廓巡检拍摄，实时返回拍摄信息，同时响应多级告警处理模块发出2级报警信号；当侵入物是移动的物体时，控制系统调用人脸识别对比程序模块对其进行人脸识别对比，若对比结果不是工作人员或检测不到人脸信息，则通过变焦广角多目标追踪系统对侵入物进行追踪拍摄，并响应多级告警处理模块发出1级报警信号。\n[0015] 优选地，所述的目标定位程序模块采用径向排列约束(RAC)的摄像机标定算法来获取单目摄像机的内部和外部参数，然后恢复目标物体在世界坐标系中的三维坐标，具体步骤为：\n[0016] (1)本发明采用的摄像机模型为带有透镜径向一阶畸变的小孔摄像机模型，设(xw,yw,zw)是三维世界坐标系中物体P的坐标，(x,y,z)是P在摄像机坐标系中的三维坐标。\nXOiY是中心在Oi点平行于x,y轴的图像坐标系。(xu,yu)是在理想小孔摄像机模型下P点的图像坐标，(xd,yd)是由透镜畸变引起的偏离(xu,yu)的实际图像坐标。图像在计算机中的坐标单位是像素数，所以需通过将物体点的三维坐标转换到图像平面坐标。\n[0017]\n[0018] (2)RAC标定摄像机参数。首先选取N个共面特征点，确定这N个点的图像坐标和世界坐标。由于需要标定的外部参数和内部参数分别为6个，而比例系数和图像中心点坐标等参数已定，RAC两步标定法包括用解析解得多数标定参数和用迭代法估计处理径向畸变产生的有效焦距、平移向量的深度组元等三个参数。利用RAC可以确定刚体变换中的旋转矩阵R和平移矩阵T的Tx，Ty分量。RAC可表示为方向\n[0019] 设 由刚体位置变换 和RAC中\n可得：\n[0020] [xwYd ywYd zwYd Yd -xwYd -xwYd -zwYd]·[r1/Ty r2/Ty r3/Ty Tx/Ty r4/Ty r5/Ty r6/Ty]T＝Xd\n[0021] 行矢量已知，列矢量为待求参数。采用同一平面的空间点坐标定，选取世界坐标系，使zw＝0，则上式可表示为：\n[0022]\n[0023] 则可解出r1,r2,r4,r5四个独立变量，正交阵加上一个比例(1/Ty)也有四个独立变量，故可确定旋转矩阵R和平移分量Tx,Ty。\n[0024] (3)计算有效焦距f,Tz分量和透镜畸变系数k。对每个特征点Pi可有：\n[0025]\n[0026] 设wi＝r7xwi+r8ywi，考虑到zi＝wi+Tz，Yu＝(Yf-Yc)/NY,上式可表示为：\n[0027] [yi -(Yf-Yc)/NY]·[f Tz]T＝(Yf-Yc)wi/NY\n[0028] 令k＝0，求解可分别求得有效焦距f,平移矩阵T的Tz分量。\n[0029] (4)根据目标在图像中的位置(Xf,Yf)和步骤(2)(3)中求得摄像机参数可求解目标在世界坐标系中位置(xw,yw,zw)。\n[0030] 优选地，所述的动静态识别程序模块采用背景差值法，具体步骤为：\n[0031] (1)背景初始化：选取一段视频的图像求平均值，然后用平均图像的灰度值与每一帧图像的灰度值相减所得绝对值，最小绝对值对应图像的部分区域组成当前的背景图像；\n[0032] 求3帧图像灰度值的平均值 每一帧图像的灰度值和平均值相减的绝\n对值，公式为：\n[0033]\n[0034] 背景图像被认为是最小值对应的图像部分，其中i≤3，公式为：\n[0035]\n[0036] (2)获取当前几帧连续的图像，按照步骤(1)求得当前的背景图像Fi+1(x,y)[0037] F(x,y)＝λFi(x,y)+(1-λ)Fi+1(x,y)\n[0038]\n[0039] 式中：F(x,y)为最新背景图像，Fi(x,y)为上次背景图像，Fi+1(x,y)为当前新取得背景图像，Fj(x,y)和Fj+1(x,y)为连续的几帧图像，λ为权值。考虑到噪声和背景变化的影响，当|Fj+1(x,y)-Fj(x,y)|