專利名稱：用于檢測(cè)atm機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于通信領(lǐng)域，涉及一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)在不少犯罪份子利用在ATM機(jī)上張貼小廣告或者安裝假讀卡器等異常行為來 達(dá)到騙取儲(chǔ)戶錢財(cái)?shù)哪康摹Ｋ栽趯?duì)銀行ATM機(jī)的視頻安全監(jiān)控中，往往需要對(duì)異常行為 進(jìn)行分析、檢測(cè)。目前主要的檢測(cè)方法是在視頻中提取一些取款人來前和走后的視頻幀，然 后做差分，以此判斷是否有大的變化。如果有大變化，就認(rèn)為有異常物體，再在此基礎(chǔ)上做 其他處理。在這個(gè)過程中，判斷是否有人是個(gè)非常關(guān)鍵的問題。目前判斷是否有人的主要 做法是以能準(zhǔn)確判斷人來前的視頻幀(背景幀)為前提，因而魯棒性較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的 系統(tǒng)及方法。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案。一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)包括攝像頭，分析判定模塊；所 述攝像頭用以拍攝設(shè)置有檢測(cè)區(qū)的ATM機(jī)視頻場(chǎng)景圖像，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直 線；所述分析判定模塊與攝像頭相連，用以對(duì)所述圖像進(jìn)行分析，判斷所述圖像中的檢測(cè)區(qū) 中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無人，否則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有 人。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，所述分析判定模塊包括濾波模塊，邊緣檢測(cè)模塊；所 述濾波模塊與攝像頭相連，用以對(duì)所述圖像進(jìn)行水平中值濾波去除垂直干擾；所述邊緣檢 測(cè)模塊與濾波模塊相連，用以對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，輸出經(jīng)邊緣檢測(cè)后的圖像。一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法包括以下步驟步驟A，在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中設(shè)置一檢測(cè)區(qū)，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直線；所 述檢測(cè)區(qū)中的直線在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人存在的時(shí)候無法被攝像頭完整拍攝下來；步驟B，攝像頭將拍攝的檢測(cè)區(qū)圖像傳輸給分析判定模塊，所述分析判定模塊對(duì)所 述圖像進(jìn)行分析，判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無 人，否則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案，步驟B中所述分析判定模塊對(duì)所述圖像進(jìn)行分析的 方法包括濾波處理方法和邊緣檢測(cè)處理方法；所述濾波處理方法是將所述圖像進(jìn)行水平中 值濾波處理，去除垂直干擾；所述邊緣檢測(cè)處理方法是對(duì)中值濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。作為本發(fā)明的另一種優(yōu)選方案，所述邊緣檢測(cè)處理方法采用的是Carmy邊緣檢測(cè)算法。作為本發(fā)明的再一種優(yōu)選方案，步驟B中，所述分析判定模塊判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整的方法為首先預(yù)設(shè)所述檢測(cè)區(qū)中的直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_1 ；其次用檢測(cè)區(qū)自動(dòng)檢測(cè)方法提取出檢測(cè)區(qū)中的直線，并用垂直投影統(tǒng)計(jì)出檢測(cè)區(qū) 中的直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_2;最后算出L_2/L_l的值，當(dāng)此值大于設(shè)定閾值時(shí)認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中 的直線完整，ATM機(jī) 視頻場(chǎng)景中無人；否則認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中的直線不完整，ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。本發(fā)明的有益效果在于本發(fā)明所述方法的魯棒性較好，能很好的用于ATM機(jī)視 頻場(chǎng)景中有無人的判斷，為下一步工作打下了良好的基礎(chǔ)。


圖1為本發(fā)明所述系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖；圖2為本發(fā)明所述方法的流程圖；圖3為檢測(cè)區(qū)示意圖。主要組件符號(hào)說明1、攝像頭；2、分析判定模塊。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
作進(jìn)一步詳細(xì)說明。實(shí)施例一本實(shí)施例提供一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括攝像 頭，分析判定模塊；所述攝像頭用以拍攝設(shè)置有檢測(cè)區(qū)的ATM機(jī)視頻場(chǎng)景圖像，所述檢測(cè)區(qū) 中設(shè)有至少一條直線；所述分析判定模塊與攝像頭相連，用以對(duì)所述圖像進(jìn)行分析，判斷所 述圖像中的檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無人，否則所述ATM 機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。所述分析判定模塊包括濾波模塊，邊緣檢測(cè)模塊；所述濾波模塊與攝像頭相連，用 以對(duì)所述圖像進(jìn)行水平中值濾波去除垂直干擾；所述邊緣檢測(cè)模塊與濾波模塊相連，用以 對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，輸出經(jīng)邊緣檢測(cè)后的圖像。本實(shí)施例還提供一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法，該方法包括以 下步驟步驟A，在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中設(shè)置一檢測(cè)區(qū)，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直線；所 述檢測(cè)區(qū)中的直線在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人存在的時(shí)候無法被攝像頭完整拍攝下來；步驟B，攝像頭將拍攝的檢測(cè)區(qū)圖像傳輸給分析判定模塊，所述分析判定模塊對(duì)所 述圖像進(jìn)行分析，判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無 人，否則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。步驟B中所述分析判定模塊對(duì)所述圖像進(jìn)行分析的方法包括濾波處理方法和邊 緣檢測(cè)處理方法；所述濾波處理方法是將所述圖像進(jìn)行水平中值濾波處理，去除垂直干擾； 所述邊緣檢測(cè)處理方法是對(duì)中值濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。所述邊緣檢測(cè)處理方法采用 的是Carmy邊緣檢測(cè)算法。步驟B中，所述分析判定模塊判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完 整的方法為
首先預(yù)設(shè)所述檢測(cè)區(qū)中的直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_1 ；其次用檢測(cè)區(qū)自動(dòng)檢測(cè)方法提取出檢測(cè)區(qū)中的直線，并用垂直投影統(tǒng)計(jì)出檢測(cè)區(qū) 中的直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_2;最后算出L_2/L_l的值，當(dāng)此值大于設(shè)定閾值時(shí)認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中的直線完整，ATM機(jī) 視頻場(chǎng)景中無人；否則認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中的直線不完整，ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。本發(fā)明所述判斷方法魯棒性較好，能很好的用于ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有無人的判 斷，為下一步工作打下了良好的基礎(chǔ)。
實(shí)施例二本實(shí)施例提供了一種在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中檢測(cè)是否有人的方法，該方法是通過設(shè) 置一些警戒線，并檢測(cè)這些警戒線是否完整來判斷ATM機(jī)前是否有人。當(dāng)有人站在ATM機(jī) 前時(shí)，會(huì)擋住這些警戒線，導(dǎo)致檢測(cè)到的警戒線不完整，當(dāng)無人操作ATM機(jī)(人離開ATM機(jī)) 時(shí)，又可以檢測(cè)到完整的警戒線。主要原理在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中設(shè)置一檢測(cè)區(qū)，所述檢測(cè)區(qū)中有至少一條警戒線，當(dāng)ATM機(jī)前 站有人時(shí)，往往會(huì)擋住所述警戒線的一部分或全部；為了降低檢測(cè)檢測(cè)區(qū)中線的難度，所設(shè) 的檢測(cè)區(qū)中往往有且只有一條待檢測(cè)的警戒線，而且是水平方向。當(dāng)所述警戒線方向不水 平時(shí)，旋轉(zhuǎn)檢測(cè)區(qū)直到警戒線的方向水平；對(duì)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景進(jìn)行警戒線的完整性檢測(cè)，并 將檢測(cè)結(jié)果作為判斷場(chǎng)景中是否有人的依據(jù)。當(dāng)警戒線完整時(shí)，我們認(rèn)為無人操作ATM機(jī)， 當(dāng)警戒線不完整時(shí)，我們認(rèn)為有人操作。警戒線的選擇與設(shè)置當(dāng)有人站在ATM機(jī)前操作時(shí)，在攝像頭捕獲到的場(chǎng)景畫面中，總有一些線條是要 被人擋住的，而當(dāng)人離開ATM機(jī)時(shí)，這些線又可以清楚的出現(xiàn)在畫面中。因此可以將這些線 設(shè)置為警戒線，而包含警戒線的區(qū)域則定義為檢測(cè)區(qū)。本實(shí)施例中，警戒線上下分別擴(kuò)12 個(gè)像素所覆蓋的區(qū)域?yàn)闄z測(cè)區(qū)。為了操作上的方便，警戒線和檢測(cè)區(qū)的設(shè)置往往只標(biāo)定警 戒線的兩個(gè)端點(diǎn)，由這兩個(gè)端點(diǎn)來推測(cè)出警戒線和檢測(cè)區(qū)。如圖3所示。由于警戒線的檢 測(cè)方法是針對(duì)警戒線水平或垂直的情況下做出的，所以如果警戒線不是水平或垂直的，可 以將檢測(cè)區(qū)或整個(gè)畫面旋轉(zhuǎn)，直到警戒線水平或垂直。本實(shí)施例中警戒線是水平的。本實(shí)施例的檢測(cè)方法為(一)警戒線的檢測(cè)1)輸入檢測(cè)區(qū)的灰度圖像；2)對(duì)輸入圖像進(jìn)行水平中值濾波去除垂直干擾；3)對(duì)中值濾波后圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，得到圖1。只要是邊緣檢測(cè)算法都可以用，我 們采用的是具有良好邊緣檢測(cè)能力的Carmy邊緣檢測(cè)算法。4)查找邊緣檢測(cè)結(jié)果中的最大連通區(qū)。其中水平中值濾波、canny算子、以及查找連通區(qū)都是圖像處理中常用算法。( 二 )警戒線完整性的判讀1)預(yù)設(shè)警戒線兩端點(diǎn)的距離為長(zhǎng)度L_12)計(jì)算最大連通的左右邊界。左右邊界的水平距離即為所能檢測(cè)到的警戒線的長(zhǎng) 度 L_2 ο
3)計(jì)算L_2/L_l，當(dāng)此值大于某閾值時(shí)，認(rèn)為警戒線完整，否則認(rèn)為不完整。閾值 設(shè)為0. 5。
這里本發(fā)明的描述和應(yīng)用是說明性的，并非想將本發(fā)明的范圍限制在上述實(shí)施例 中。這里所披露的實(shí)施例的變形和改變是可能的，對(duì)于那些本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說實(shí) 施例的替換和等效的各種部件是公知的。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該清楚的是，在不脫離本發(fā)明 的精神或本質(zhì)特征的情況下，本發(fā)明可以以其他形式、結(jié)構(gòu)、布置、比例，以及用其他元件、 材料和部件來實(shí)現(xiàn)。
權(quán)利要求
一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括攝像頭，用以拍攝設(shè)置有檢測(cè)區(qū)的ATM機(jī)視頻場(chǎng)景圖像，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直線；分析判定模塊，與攝像頭相連，用以對(duì)所述圖像進(jìn)行分析，判斷所述圖像中的檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無人，否則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)，其特征在于，所 述分析判定模塊包括濾波模塊，與攝像頭相連，用以對(duì)所述圖像進(jìn)行水平中值濾波去除垂直干擾；邊緣檢測(cè)模塊，與濾波模塊相連，用以對(duì)濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，輸出經(jīng)邊緣檢測(cè) 后的圖像。
3.一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法，其特征在于，所述方法包括以下 步驟步驟A，在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中設(shè)置一檢測(cè)區(qū)，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直線；所述檢 測(cè)區(qū)中的直線在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人存在的時(shí)候無法被攝像頭完整拍攝下來；步驟B，攝像頭將拍攝的檢測(cè)區(qū)圖像傳輸給分析判定模塊，所述分析判定模塊對(duì)所述圖 像進(jìn)行分析，判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無人，否 則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法，其特征在于 步驟B中所述分析判定模塊對(duì)所述圖像進(jìn)行分析的方法包括濾波處理方法和邊緣檢測(cè)處 理方法；所述濾波處理方法是將所述圖像進(jìn)行水平中值濾波處理，去除垂直干擾；所述邊 緣檢測(cè)處理方法是對(duì)中值濾波后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法，其特征在于 所述邊緣檢測(cè)處理方法采用的是Carmy邊緣檢測(cè)算法。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的方法，其特征在于，步 驟B中，所述分析判定模塊判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整的方法為首先預(yù)設(shè)所述檢測(cè)區(qū)中的直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_1 ；其次用檢測(cè)區(qū)自動(dòng)檢測(cè)方法提取出檢測(cè)區(qū)中的直線，并用垂直投影統(tǒng)計(jì)出檢測(cè)區(qū)中的 直線的長(zhǎng)度為L(zhǎng)_2 ；最后算出L_2/L_l的值，當(dāng)此值大于設(shè)定閾值時(shí)認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中的直線完整，ATM機(jī)視頻 場(chǎng)景中無人；否則認(rèn)為檢測(cè)區(qū)中的直線不完整，ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種用于檢測(cè)ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中是否有人的系統(tǒng)及方法，該方法包括以下步驟步驟A，在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中設(shè)置一檢測(cè)區(qū)，所述檢測(cè)區(qū)中設(shè)有至少一條直線；所述檢測(cè)區(qū)中的直線在ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人存在的時(shí)候無法被攝像頭完整拍攝下來；步驟B，攝像頭將拍攝的檢測(cè)區(qū)圖像傳輸給分析判定模塊，所述分析判定模塊對(duì)所述圖像進(jìn)行分析，判斷所述檢測(cè)區(qū)中的直線是否完整，若完整則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中無人，否則所述ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有人。本發(fā)明所述方法的魯棒性較好，能很好的用于ATM機(jī)視頻場(chǎng)景中有無人的判斷，為下一步工作打下了良好的基礎(chǔ)。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101807248SQ201010135969
公開日2010年8月18日 申請(qǐng)日期2010年3月30日 優(yōu)先權(quán)日2010年3月30日
發(fā)明者劉國(guó)卿, 曾文斌, 王曉平, 趙文忠, 鄭明恩 申請(qǐng)人:上海銀晨智能識(shí)別科技有限公司