一種鏡頭移位檢測方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本申請涉及安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種鏡頭移位檢測方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]目前，在銀行、公司、商場等場所，通過安裝攝像頭來進行監(jiān)控的方式已經(jīng)較為常見。然而，還是存在一些安全漏洞，比如，犯罪分子將用于監(jiān)控的攝像頭進行位置移動，使得攝像頭并不能監(jiān)控到所要監(jiān)控的場景。
[0003]對于這種安全漏洞，為了檢測出攝像頭的鏡頭是否發(fā)生移位等情況，現(xiàn)有技術(shù)通常是采用如下方式:建立背景模型，比較當(dāng)前場景和背景模型的像素值的差異，根據(jù)像素值的差異判斷鏡頭是否發(fā)生移位，比如，當(dāng)像素值的差值大于預(yù)設(shè)閾值的點超過一定比例時，即可認(rèn)為鏡頭移位。
[0004]上述方式是基于像素值的差異，而通常情況下，像素值的變化并不是完全可靠的，像素值的變化受光照條件、移動的前景等因素的影響較大，容易產(chǎn)生誤報。
[0005]現(xiàn)有技術(shù)不足在于:
[0006]基于像素值變化判斷鏡頭是否移位的方式容易導(dǎo)致誤報。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007]本申請實施例提出了一種鏡頭移位檢測方法及裝置，以解決現(xiàn)有技術(shù)中基于像素值變化判斷鏡頭是否移位的方式容易導(dǎo)致誤報的技術(shù)問題。
[0008]本申請實施例提供了一種鏡頭移位檢測方法，包括如下步驟:
[0009]獲取鏡頭拍攝的背景圖像，并計算所述背景圖像的邊緣特征；其中，所述邊緣特征為與圖像尺寸相同的矩陣，所述矩陣內(nèi)每個元素的值代表該位置圖像像素是否為邊緣；
[0010]當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算所述當(dāng)前場景圖像的邊緣特征；
[0011]根據(jù)所述背景圖像的邊緣特征與所述當(dāng)前場景圖像的邊緣特征確定所述鏡頭是否發(fā)生移位。
[0012]本申請實施例提供了一種鏡頭移位檢測裝置，包括:
[0013]第一計算模塊，用于獲取鏡頭拍攝的背景圖像，并計算背景圖像的邊緣特征；邊緣特征為與圖像尺寸相同的矩陣，所述矩陣內(nèi)每個元素的值代表該位置圖像像素是否為邊緣；
[0014]第二計算模塊，用于當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算當(dāng)前場景圖像的邊緣特征；
[0015]第一確定模塊，用于根據(jù)背景圖像的邊緣特征與當(dāng)前場景圖像的邊緣特征確定鏡頭是否發(fā)生移位。
[0016]有益效果如下:
[0017]本申請實施例所提供的鏡頭移位檢測方法及裝置，首先獲取背景圖像的邊緣特征，所述邊緣特征為與圖像尺寸相同的矩陣，所述矩陣內(nèi)每個元素的值代表該位置圖像像素是否為邊緣，在檢測到前景后計算當(dāng)前場景圖像的邊緣特征，最后根據(jù)背景圖像的邊緣特征以及當(dāng)前場景圖像的邊緣特征確定鏡頭是否移位；本申請實施例所提供的檢測方案采用根據(jù)邊緣特征的變化來檢測鏡頭是否移位的方式，邊緣特征可以表示出圖像內(nèi)所有物體的邊緣位置，由于物體的邊緣位置不會因光照條件等因素的改變而改變，即使光照條件發(fā)生變化，邊緣位置也不會變化，也即邊緣特征不變，因此，相對于現(xiàn)有的基于像素值變化進行檢測的方式，本申請實施例所提供的檢測方案更加穩(wěn)定、準(zhǔn)確性更高，極大地減少了誤報現(xiàn)象的發(fā)生。
[0018]本申請實施例還提供了一種鏡頭移位檢測方法，包括如下步驟:
[0019]獲取鏡頭拍攝的背景圖像，并計算背景圖像的局部特征；其中，局部特征為圖像內(nèi)預(yù)設(shè)的局部區(qū)域像素間的灰度關(guān)系；
[0020]當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算當(dāng)前場景圖像的局部特征；
[0021]根據(jù)背景圖像的局部特征和當(dāng)前場景圖像的局部特征確定鏡頭是否發(fā)生移位。
[0022]本申請實施例提供了一種鏡頭移位檢測裝置，包括:
[0023]第三計算模塊，用于獲取鏡頭拍攝的背景圖像，并計算背景圖像的局部特征；其中，局部特征為圖像內(nèi)預(yù)設(shè)的局部區(qū)域像素間的灰度關(guān)系；
[0024]第四計算模塊，用于當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算當(dāng)前場景圖像的局部特征；
[0025]第二確定模塊，用于根據(jù)背景圖像的局部特征和當(dāng)前場景圖像的局部特征確定鏡頭是否發(fā)生移位。
[0026]有益效果如下:
[0027]本申請實施例首先獲取鏡頭拍攝的背景圖像，計算背景圖像的局部特征，局部特征為圖像內(nèi)預(yù)設(shè)的局部區(qū)域像素間的灰度關(guān)系；然后當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算當(dāng)前場景圖像的局部特征；最終根據(jù)背景圖像的局部特征和當(dāng)前場景圖像的局部特征確定鏡頭是否發(fā)生移位；本申請實施例采用基于局部特征來檢測鏡頭是否移位，由于局部特征描述了局部區(qū)域的像素值之間的灰度關(guān)系，即使光照變化產(chǎn)生了整體圖像的一致性變化，而像素值之間的相互關(guān)系并不會改變，因此采用局部特征可以很容易去除移動的前景上產(chǎn)生的干擾，利用局部特征來檢測鏡頭是否移位也是很穩(wěn)定的、準(zhǔn)確性較高。
【附圖說明】
[0028]下面將參照附圖描述本申請的具體實施例，其中:
[0029]圖1示出了本申請實施例中鏡頭移位檢測方法實施的流程示意圖；
[0030]圖2示出了本申請實施例中當(dāng)前場景圖像及其邊緣特征的示意圖；
[0031]圖3示出了本申請實施例中另一鏡頭移位檢測方法實施的流程示意圖；
[0032]圖4示出了本申請實施例中銀行自動存取款監(jiān)控場景的背景圖像示意圖；
[0033]圖5示出了本申請實施例中銀行自動存取款監(jiān)控場景的當(dāng)前場景圖像示意圖；
[0034]圖6示出了本申請實施例中銀行自動存取款監(jiān)控場景的鏡頭移位示意圖；
[0035]圖7示出了本申請實施例中鏡頭移位檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；
[0036]圖8示出了本申請實施例中另一鏡頭移位檢測裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0037]為了使本申請的技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖對本申請的示例性實施例進行進一步詳細(xì)的說明，顯然，所描述的實施例僅是本申請的一部分實施例，而不是所有實施例的窮舉。并且在不沖突的情況下，本說明中的實施例及實施例中的特征可以互相結(jié)合。
[0038]發(fā)明人在發(fā)明過程中注意到:
[0039]現(xiàn)有技術(shù)中通過比較當(dāng)前場景和背景模型的像素差異來判斷鏡頭是否移位的方式，可能存在由于光照條件的變化導(dǎo)致大面積的像素值變化的情況。也即，由于在一天24小時內(nèi)同一場景的光照條件也會發(fā)生很大變化，在不同天氣條件下的光照也有較大變化，因此，在某一光照條件下學(xué)習(xí)固化的背景模型不可能適應(yīng)另一種光照條件的前景。
[0040]除此之外，發(fā)明人在發(fā)明過程中還注意到，現(xiàn)有技術(shù)中還有另外一種情況可能會導(dǎo)致基于像素值變化檢測鏡頭是否移位出現(xiàn)誤報的情況，那就是前景移動:
[0041]安防監(jiān)控攝像頭一般是安裝在可以監(jiān)控人行為的場合，這就意味著可能會存在移動的前景，比如:人和人攜帶的物體。而每個移動的物體都會有很多像素，以640*480分辨率的攝像頭為例，一個身高175cm的人在距離鏡頭4m的位置移動，會產(chǎn)生大約10000左右移動的前景像素，占畫面總像素比例為3% (10000/(640*480) ^ 3.25% );當(dāng)移動的人員較多時，這個比例會持續(xù)提高。在這種情況下，雖然鏡頭并沒有發(fā)生移位等，但還是會有大面積的像素與背景不一樣，由于現(xiàn)有技術(shù)是像素值的變化判斷鏡頭是否移位，進而導(dǎo)致錯誤的判斷。
[0042]因此，現(xiàn)有技術(shù)中所采用基于像素值變化來檢測鏡頭移位的方式可能存在由于光照條件、移動的前景等原因?qū)е麓竺娣e像素值變化，錯誤認(rèn)為鏡頭發(fā)生移位，進而導(dǎo)致誤報等缺陷。
[0043]針對上述不足，本申請實施例提出了一種鏡頭移位檢測方法及裝置，下面進行說明。
[0044]圖1示出了本申請實施例中鏡頭移位檢測方法實施的流程示意圖，如圖所示，鏡頭移位檢測方法可以包括如下步驟:
[0045]步驟101、獲取鏡頭拍攝的背景圖像，并計算背景圖像的邊緣特征；其中，邊緣特征為與圖像尺寸相同的矩陣，所述矩陣內(nèi)每個元素的值代表該位置圖像像素是否為邊緣；
[0046]步驟102、當(dāng)鏡頭檢測到前景時，獲取鏡頭拍攝的當(dāng)前場景圖像，并計算前景圖像的邊緣特征；
[0047]步驟103、根據(jù)背景圖像的邊緣特征與當(dāng)前場景圖像的邊緣特征確定鏡頭是否發(fā)生移位。
[0048]在具體實施中，首先部署用于監(jiān)控的攝像頭，可以在所監(jiān)控的場景內(nèi)沒有前景的情況下，先獲取場景內(nèi)的背景圖像(也即場景內(nèi)沒有前景的時候的場景圖像)，計算出背景圖像的邊緣特征；當(dāng)出現(xiàn)移動的前景時，再計算當(dāng)前場景圖像(也即場景內(nèi)出現(xiàn)前景的時候的場景圖像)的邊緣特征；根據(jù)背景圖像的邊緣特