一种遮挡检测中应对光线变化自动更新背景的方法

摘要

本发明提供一种遮挡检测中应对光线变化自动更新背景的方法，所述方法包括：参数初始化和通过光敏传感器获得当前环境状态，根据光敏传感器反馈的环境状态判断车内光线是否发生改变；如果检测到光线变化，则计算光线变化后的相邻帧差，通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定，并根据最小分块细节特征对光线变化后的图像进行遮挡检测；如果满足稳定且无遮挡的要求，则将当前帧自动更新为背景。执行返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态的步骤。

说明书

技术领域

本发明涉及智能监控视频处理技术领域，涉及一种遮挡检测中应对光线变化自动更新背景的方法。

背景技术

随着科技的不断发展，特别是智能技术的发展，以及互联网的广泛应用，特别是近年来，网约车的时兴给大众出行提供了便利，为了保障车内人员的人身安全，在车内加装监控相机，不仅可以威慑不法分子，而且可以有效保存车内现场信息，为犯罪行径提供了有力佐证。

目前车载监控相机车内视频画面遮挡检测的方法主要基于背景差分法，通过计算当前画面与背景图像的帧差并依据帧差判断是否遮挡。背景差分法对静态背景动态目标具有较好的检测能力，但是对于行驶的车辆环境，基本不能保证静态的背景，尤其在车辆进出地下车库或隧道、昼夜变换等情况下，背景发生了很大变换。为最大程度发挥背景差分法的优势，需要及时有效的更新当前环境下的背景，提高遮挡检测的准确性。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于：在车辆进出地下车库或隧道，昼夜变换等情况下，车内监控画面会因环境变换而导致图像差异性较大。此时如果不更新背景，而依据环境变换前的背景计算其与当前帧图像的帧差，那么该帧差值会很大，设备会在环境改变后一直发出遮挡报警，从而使遮挡检测失效。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种遮挡检测中应对光线变化自动更新背景的方法，根据光敏传感器反馈的环境状态判断车内光线是否发生改变；如果检测到光线变化，则计算光线变化后的相邻帧差，通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定，并根据最小分块细节特征对光线变化后的图像进行遮挡检测；如果满足稳定且无遮挡的要求，则将当前帧自动更新为背景。

在判断车内光线是否发生改变步骤之前，还包括

S1，参数初始化，进一步包括：

环境状态：cur_env＝0

工作状态：work_mode＝0

光线变换计数器：t1＝0

相邻帧差计数器：t2＝0

特征计数器：t3＝0；

S2，通过光敏传感器获得当前环境状态cur_env。

在将当前帧自动更新为背景步骤之后，还包括，返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态的步骤。

所述的判断车内光线是否发生改变，进一步包括：如果检测到的环境状态与当前工作状态不一致，则认为环境光线发生改变，执行计算光线变化后的相邻帧差的步骤；否则复位光线变换计数器，执行返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态。

所述的计算光线变化后的相邻帧差的步骤，进一步包括：

A.光线变换计数器进行计数，即t1＝t1+1；

B.如果是变化后的第一帧图像，即t1＝0，则计算同一帧图像帧差，即帧差为0；否则计算相邻帧图像的帧差，即当前帧图像与临时背景作帧差；

C.保存当前帧图像为临时背景。

所述的通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定的步骤，进一步包括：

a.如果相邻帧差小于设定阈值1，则相邻帧差计数器进行计数，即t2＝t2+1；否则复位相邻帧差计数器，即t2＝0；

b.如果相邻帧差计数器大于设定阈值2，则执行通过最小分块细节特征判断光线变化后的图像是否被遮挡的步骤；否则执行返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态的步骤。

所述通过最小分块细节特征判断光线变化后的图像是否被遮挡的步骤，进一步包括：

H.对当前帧进行自适应阈值二值化；

I.按4x4均分整个二值化图像，统计分块细节特征分布，即统计二值化图像各个分块中非零像素点的个数；

J.判断各个分块细节特征是否大于设定阈值3，如果大于，则特征计数器进行计数，即t3＝t3+1；否则复位特征计数器t3，即t3＝0，然后执行返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态的步骤；

K.判断特征计数器t3是否大于设定阈值4，如果大于，则执行更新背景的步骤；否则执行返回，等待下一帧图像，执行通过光敏传感器获得当前环境状态的步骤。

所述的自动更新为背景，进一步包括同步工作模式与环境信号。

由此，本申请的优势在于：根据光敏传感器反馈的环境状态判断车内光线是否发生改变；如果检测到光线变化，则根据连续多帧相邻帧差判断画面稳定，并根据最小分块细节特征对光线变化后的图像进行遮挡检测；如果满足稳定且无遮挡的要求，则可将当前帧自动更新为背景。背景更新后通过背景差分进行遮挡检测，即可避免因光线变化而导致遮挡检测失效的问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明的限定。

图1是本发明涉及的方法的示意框图。

图2是本发明涉及的实施例的流程示意图。

图3是本发明涉及方法的具体实施例的流程框图。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本发明的技术内容及优点，现结合附图对本发明进行进一步的详细说明。

如图1所示，本发明涉及一种遮挡检测中应对光线变化自动更新背景的方法，根据光敏传感器反馈的环境状态判断车内光线是否发生改变；如果检测到光线变化，则计算光线变化后的相邻帧差，通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定，并根据最小分块细节特征对光线变化后的图像进行遮挡检测；如果满足稳定且无遮挡的要求，则将当前帧自动更新为背景。

具体地，如图2所示，本发明的方法的步骤可以表示为如下：

本发明的实施步骤：

S1.参数初始化，包括

环境状态：cur_env＝0

工作状态：work_mode＝0

光线变换计数器：t1＝0

相邻帧差计数器：t2＝0

特征计数器：t3＝0；

S2.通过光敏传感器获得当前环境状态cur_env；

S3.判断环境光线是否变化；

如果检测到的环境状态与当前工作状态不一致，则认为环境光线发生改变，执行S4；否则复位光线变换计数器，执行S8；

S4.计算光线变化后的相邻帧差；

S5.通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定；

S6.通过最小分块细节特征判断光线变化后的图像是否被遮挡；

S7.更新背景，并同步工作模式与环境信号；

S8.返回，等待下一帧图像，执行S2。

其中，

S4.计算光线变化后的相邻帧差，包括：

S4.1光线变换计数器进行计数，即t1＝t1+1；

S4.2如果是变化后的第一帧图像(t1＝0)，则计算同一帧图像帧差，即帧差为0；否则计算相邻帧图像的帧差，即当前帧图像与临时背景作帧差；

S4.3保存当前帧图像为临时背景；

S5.通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定，包括：

S5.1如果相邻帧差小于设定阈值1，则相邻帧差计数器进行计数，即t2＝t2+1；否则复位相邻帧差计数器，即t2＝0；

S5.2如果相邻帧差计数器大于设定阈值2，则执行S6；否则执行S8；

S6.通过最小分块细节特征判断光线变化后的图像是否被遮挡，包括：

S6.1对当前帧进行自适应阈值二值化；

S6.2按4x4均分整个二值化图像，统计分块细节特征分布，即统计二值化图像各个分块中非零像素点的个数；

S6.3判断各个分块细节特征是否大于设定阈值3，如果大于，则特征计数器进行计数，即t3＝t3+1；否则复位特征计数器t3，即t3＝0，然后执行S8；

S6.4判断特征计数器t3是否大于设定阈值4，如果大于，则执行S7；否则执行S8。

本发明方法涉及的具体实施例的流程如图3所示，其中方法的主要实施步骤如下：

步骤1.参数初始化，具体参数意义及初始化值如下：

环境状态：cur_env＝0

工作状态：work_mode＝0

光线变换计数器：t1＝0

相邻帧差计数器：t2＝0

特征计数器：t3＝0

步骤2.通过光敏传感器获得当前环境状态

步骤3.判断环境光线是否变化

如果检测到的环境状态与当前工作状态不一致，则认为环境光线发生改变，执行步骤4；否则复位光线变换计数器，执行步骤8；

步骤4.计算光线变化后的相邻帧差

4.1光线变换计数器进行计数，即t1＝t1+1；

4.2如果是变化后的第一帧图像(t1＝0)，则计算同一帧图像帧差，即帧差为0；否则计算相邻帧图像的帧差，即当前帧图像与临时背景作帧差；

4.3保存当前帧图像为临时背景；

步骤5.通过相邻帧差判断光线变化后的图像是否稳定

5.1如果相邻帧差小于设定阈值1，则相邻帧差计数器进行计数，即t2＝t2+1；否则复位相邻帧差计数器，即t2＝0；

5.2如果相邻帧差计数器大于设定阈值2，则执行步骤6；否则执行步骤8；

步骤6.通过最小分块细节特征判断光线变化后的图像是否被遮挡

6.1对当前帧进行自适应阈值二值化；

6.2按4x4均分整个二值化图像，统计分块细节特征分布，即统计二值化图像各个分块中非零像素点的个数；

6.3判断各个分块细节特征是否大于设定阈值3，如果大于，则特征计数器进行计数，即t3＝t3+1；否则复位特征计数器t3，即t3＝0，然后执行步骤8；

6.4判断特征计数器t3是否大于设定阈值4，如果大于，则执行步骤7；否则执行步骤8；

步骤7.更新背景，并同步工作模式与环境信号

步骤8.返回，等待下一帧图像，执行步骤2。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明实施例可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。