一种犯规监控装置的制造方法
【专利摘要】本发明提供一种犯规监控装置，包括：(1)图像采集模块，用于采集视频监控图像；(2)图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息；(3)滤波模块，用于接收所述有效视频图像序列信息并对有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理；(4)背景建模模块，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成；(5)背景消减模块，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性分类并消减属于背景的边缘点；(6)特征匹配模块。本发明能最大程度的减少由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标的误检，且实时性好。
【专利说明】
一种犯规监控装置
技术领域
[0001] 本发明涉及体育竞赛领域，具体涉及一种犯规监控装置。
【背景技术】
[0002] 相关技术中的对运动目标进行检测的犯规监控装置，存在以下问题：（1)在视频监 控系列图像中由于背景噪声的存在而将背景误检为运动目标；（2)在视频监控过程中存在 轻微抖动，会将背景误检为运动目标；（3)在对运动目标的检测过程中，存在计算量大，实时 性差的问题而不能及时检测到运动目标。
【发明内容】
[0003] 针对上述问题，本发明提供一种犯规监控装置，该犯规监控装置能最大程度的减 少由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标的误检，且实时性好。
[0004] 本发明的目的采用以下技术方案来实现：
[0005] 提供了一种犯规监控装置，包括：
[0006] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0007] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息；
[0008] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0009] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下
文直士圖圭士年!-[001C
[0011] 其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn, x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，8 0表示对圆周角划分的等份数；
[0012] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0013] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型上相对应边緣点的形状上下文直方图之间的四配度，所述四配度的计算公式为：
[0014]
[0015] 式中，表示当前帧图像上的边缘点X的形状上下文直方图，.表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1，... N :表示边缘点X的邻域，
3来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差异 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0016] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[0017]
[0018] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0019:
[0020] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0021] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0022] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0023] 优选地，所述图像初处理模块包括：
[0024] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0025] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，有效度的计算公式为：
[0026]
[0027] 其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0028] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像。
[0029] 本发明的有益效果为：
[0030] 1、设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的初步检 测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间，提高检 测的速度；
[0031] 2、设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避免将噪 声误检为运动目标；
[0032] 3、设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块滤波后的背景进 行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标的误检；
[0033] 4、在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空 间，提高了运算速度，系统的实时性得到增强；
[0034] 5、设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件对背景进行消减，能够快速准 确的对运动目标进行配准，完成检测。
【附图说明】
[0035]利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限 制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得 其它的附图。
[0036] 图1是本发明各模块的连接示意图。
【具体实施方式】
[0037] 结合以下实施例对本发明作进一步描述。
[0038] 实施例1
[0039] 参见图1，本实施例的犯规监控装置包括：
[0040] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0041] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0042] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0043] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，有效度的计算公式为：
[0044；
[0045] 其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0046] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像；
[0047] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0048] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0049]
[0050] 其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn,x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，80表示对圆周角划分的等份数； [0051] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0052] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型上相对应边缘点的形状上下文直方图之间的匹配度，所述匹配度的计算公式为：
[0053]
[0054] 式中，表示当前帧图像上的边缘点X的形状上下文直方图表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1 , N ; &表示边缘点X的邻域， A用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差异，A: e [0，1]，4 kf'Aj 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0055] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[0056]
[0057] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0058]
[0059] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0060] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0061] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0062] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=5，与相对技术中的监控装置相比，误检率降低了 1 %，运算速度提高了5%。
[0063] 实施例2
[0064] 参见图1，本实施例的犯规监控装置包括：
[0065] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0066] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0067] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0068] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，有效庠的i+筧公式为：
[0069]
[0070]其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0071] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像；
[0072] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0073] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0074；
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[0075]其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn,x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，8 0表示对圆周角划分的等份数； [0076] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0077] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型h相对应边缘点的形状h下f直方图之间的兀配度，所述匹配度的计算公式为：
[0078]
[0079] 式中，兩^表示当前帧图像上的边缘点X的形状上下文直方图，表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1，... N ; &表示边缘点X的邻域， 用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差I
越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0080] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[0081]
[0082] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0083]
[0084] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0085] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0086] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0087] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=6,与相对技术中的监控装置相比，误检率降低了 2%，运算速度提高了 4.5%。
[0088] 实施例3
[0089] 参见图1，本实施例的犯规监控装置包括：
[0090] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0091] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0092] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0093] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，有效度的计筧公式为：
[0094]
[0095] 其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0096] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像；
[0097] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0098] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0099
[0100] 其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn, x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，8 0表示对圆周角划分的等份数；
[0101] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0102] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型上相对应边缘点的形状上下文直方图之间的匹配度，所述匹配度的计算公式为：
[0103]
[0104] 式中，乳表示当前帧图像上的边缘点X的形状上下文直方图，表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1，... N ; &表示边缘点X的邻域， 4^用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差# 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0105] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：
[0106]
[0107] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0108]
[0109]其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0110] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0111] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0112] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=7,与相对技术中的监控装置相比，误检率降低了 3.5%，运算速度提高了 4%。
[0113] 实施例4
[0114] 参见图1，本实施例的犯规监控装置包括：
[0115] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0116] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0117] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0118] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，有效度的计算公式为：
[0119:
[0120]其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0121] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像；
[0122] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0123] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[01
[0125] 其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn, x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，8 0表示对圆周角划分的等份数；
[0126] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0127] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型h相对府仂緣点的形状h下f首方图夕間的匹配庶，所述匹配度的计算公式为：
[0128]
[0129]式中，表示当前帧图像上的边缘点X的形状上下文直方图，KlI1表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1，... N ; it表示边缘点X的邻域， '
' 0来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差男 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0130] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景模型h相对)形状h下f首方图的差异少_的約市备件.約市备件公忒为：
[0131]
[0132] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为：
[0133]
[0134] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0135] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0136] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0137] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=8,与相对技术中的监控装置相比，误检率降低了 4%，运算速度提高了 3.7%。
[0138] 实施例5
[0139] 参见图1，本实施例的犯规监控装置包括：
[0140] (1)图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的 原视频图像序列信息；
[0141] (2)图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行 运动目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，所述图像初处 理模块包括：
[0142] a、参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阈 值，所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帧视频图像是否为所述有效视频 图像的判定因子，所述有效度参考阈值包括亮度变化率参考阈值和目标尺寸参考阈值；
[0143] b、实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帧视频图像的有 效度，右沩齒的彳+曾/A忒*.
[0144]
[0145] 其中，V表示有效度，Lm为第m帧视频图像的亮度变化率，M表示原视频图像序列信 息中所包含的视频图像总帧数，m=l, .. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮 度变化率参考阈值的视频图像的总帧数，d为第m帧视频图像的目标尺寸，d P为目标尺寸参 考阈值；
[0146] c、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帧图像 的有效度大于所述有效度参考阈值时，所述输出子模块输出所述当前帧图像；
[0147] (3)滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对 有效视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初 次滤波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级 滤除子模块；
[0148] (4)背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型 设定由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下 文直方图表示为：
[0149
[0150]其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范 围为[5,10]，wn,x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，B1表示对以背景边缘点X为极坐 标圆心、半径为R的圆按照对数距离建立的同心圆个数，8 0表示对圆周角划分的等份数； [0151] (5)背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帧图像上的边缘点进行属性 分类并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子 模块和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定 子模块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中：
[0152] a、匹配度计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所述 背景模型上相对应边缘点的形状上下文直方图之间的匹配度，所述匹配度的计算公式为：
[0153]
[0154] 式中，@￥表示当前帧图像上的边缘点x的形状上下文直方图，w" ^Mi表示背景模 型上相对应边缘点X的形状上下文直方图，η = 1，... N ; &表示边缘点X的邻域， 用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差异，士 e [0,1]，义 越小，表明两边缘点的形状上下文直方图差异越小；
[0155] b、约束条件计算子模块，用于计算当前帧图像上边缘点的形状上下文直方图与所 述背景 *苴开 U 卜 *日^为：
[0156]
[0157] c、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帧图像上的边缘点的属 性，所述当前帧图像上的边緣点为属于背景的边緣点的判定条件为：
[0158]
[0159] 其中，Tp为根据背景模型设定的匹配度阈值，Ty为根据背景模型设定的约束条件阈 值；
[0160] d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于 运动目标的区域图像；
[0161] (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数 据库中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。
[0162] 本实施例设置图像初处理模块，用于对所述原视频图像序列信息进行运动目标的 初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息，能够大大节约存储空间， 提高检测的速度;设置滤波模块，对局部形状进行滤波处理，能够有效地滤出环境噪声，避 免将噪声误检为运动目标;设置背景建模模块，采用加权形状上下文直方图对由滤波模块 滤波后的背景进行建模，最大程度的减少了由于背景噪声和摄像机抖动造成的对运动目标 的误检;在建模过程中，仅对边缘点的形状上下文直方图进行计算，大大节约了存储空间， 提高了运算速度，系统的实时性得到增强;设置背景消减模块，引入匹配度和匹配约束条件 对背景进行消减，能够快速准确的对运动目标进行配准，完成检测;其中，N值越大对背景的 动态性适应能力越强，但会占用更多地存储资源，增加计算量，实时性也会变差，本实施例 取值N=10,与相对技术中的监控装置相比，误检率降低了 4.2%，运算速度提高了 3.5%。
[0163] 最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保 护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应 当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实 质和范围。
【主权项】
1. 一种犯规监控装置，其特征是，包括： (1) 图像采集模块，用于采集视频监控图像，其连接至视频监控设备并采集其中的原视 频图像序列信息； (2) 图像初处理模块，与图像采集模块连接，用于对所述原视频图像序列信息进行运动 目标的初步检测处理并输出包含有运动目标的有效视频图像序列信息； (3) 滤波模块，与图像初处理模块连接，用于接收所述有效视频图像序列信息并对有效 视频图像序列信息的背景形状进行滤波处理，包括采用维纳波对所述背景形状进行初次滤 波的一级滤除子模块和采用高斯滤波对初次滤波后的背景形状再次进行滤波的二级滤除 子模块； (4) 背景建模模块，与滤波模块连接，用于建立滤波后的背景模型，所述背景模型设定 由N个带权重的表示边缘点的形状上下文直方图组成，背景模型上边缘点的形状上下文直 方图表示为：其中，X为背景边缘点坐标，N表示所包含的形状上下文直方图的个数，N的取值范围为 [5,10]，wn,x表示第η个形状上下文直方图对应的权重，Bi表示对W背景边缘点X为极坐标圆 屯、、半径为R的圆按照对数距离建立的同屯、圆个数，表示对圆周角划分的等份数； (5) 背景消减模块，与背景建模模块连接，用于对当前帖图像上的边缘点进行属性分类 并消减属于背景的边缘点，包括匹配度计算子模块、约束条件计算子模块、属性判定子模块 和消减子模块，所述匹配度计算子模块、约束条件计算子模块皆连接至所述属性判定子模 块，所述属性判定子模块连接至所述消减子模块，其中： a、 匹配度计算子模块，用于计算当前帖图像上边缘点的形状上下文直方图与所述背景 模型上相对应边缘点的形状上下文直方图之间的匹配度，所述匹配度的计算公式为：式中，成,、表示当前帖图像上的边缘点X的形状上下文直方图，W,，,、占,W表示背景模型上 相对应边缘点X的形状上下文直方图，n = l，. . .N;汾表示边缘点X的邻域，D、心/,, 、./7") 用来衡量两边缘点的形状上下文直方图的差异，D，： e[(川，D:(<,.11.,,,电,)越小，表明 两边缘点的形状上下文直方图差异越小； b、 约束条件计算子模块，用于计算当前帖图像上边缘点的形状上下文直方图与所述背 景模型上相对应的形状上下文直方图的差异之间的约束条件，约束条件公式为：C、属性判定子模块，所述属性判定子模块用于判定当前帖图像上的边缘点的属性，所 述当前帖图像上的边缘点为属于背景的边缘点的判定条件为： Ρ(,Γ'".、. u，".点，)> -Γ,'且Φ,'". Η.".点,)< 7;. 其中，Τρ为根据背景模型设定的匹配度阔值，Τυ为根据背景模型设定的约束条件阔值； d、消减子模块，用于剔除由属性判定子模块判定为属于背景的边缘点并输出属于运动 目标的区域图像； (6)特征匹配模块，与消减子模块连接，用于将所述属于运动目标的区域图像与数据库 中预定模板进行特征匹配，判定犯规行为。2.根据权利要求1所述的一种犯规监控装置，其特征是，所述图像初处理模块包括： a、 参考有效度设定子模块，用于存储含运动目标的视频图像样本的有效度参考阔值， 所述有效度表示用于判定原视频图像序列信息中第m帖视频图像是否为所述有效视频图像 的判定因子，所述有效度参考阔值包括亮度变化率参考阔值和目标尺寸参考阔值； b、 实际有效度计算子模块，用于计算原视频图像序列信息中第m帖视频图像的有效度， 有效度的计算公式为：其中，V表示有效度，Lm为第m帖视频图像的亮度变化率，Μ表示原视频图像序列信息中所 包含的视频图像总帖数，m=l，.. .M，mv为原视频图像序列信息中亮度变化率大于亮度变化 率参考阔值的视频图像的总帖数，d为第m帖视频图像的目标尺寸，dp为目标尺寸参考阔值； C、输出子模块，用于输出属于有效视频图像序列的图像信息，当所述当前帖图像的有 效度大于所述有效度参考阔值时，所述输出子模块输出所述当前帖图像。
【文档编号】G06T7/20GK105938624SQ201610242226
【公开日】2016年9月14日
【申请日】2016年4月15日
【发明人】张志华
【申请人】张志华