專利名稱：一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及視頻圖像分析領域，特別涉及一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法和裝置。
背景技術：
隨著視頻監(jiān)控和分析技術的發(fā)展，其應用范圍越來越廣，包括公安、質檢、保險、環(huán)保、氣象、金融、交通、水利、城管以及中小企業(yè)等領域，同時隨著網(wǎng)絡技術的發(fā)展，各個監(jiān)控點不再是簡單的單機監(jiān)控而可能多個分機從各個方位進行監(jiān)控。監(jiān)控的時間周期也逐漸從每天的8小時延長到24小時。尤其在重要的區(qū)域和時間段，對社會安全、人身安全提出了更高的安全要求，這促進視頻監(jiān)控領域更加的發(fā)展，監(jiān)控攝像頭的數(shù)量不斷增加，與此同時對通過監(jiān)控獲得的視頻內容的分析工作也帶來了更艱巨的挑戰(zhàn)。其中，對城市安全管理和社區(qū)安全管理的巨大挑戰(zhàn)是如何快速準確的發(fā)現(xiàn)不同種類的群體事件，使用視頻監(jiān)控和分析技術鑒別這類事件的發(fā)生，對維護社會穩(wěn)定有著重要的意義。

發(fā)明內容
本發(fā)明的發(fā)明人提出了一種新的技術方案，根據(jù)視頻監(jiān)控到的視頻圖像，進行運動物體邊沿特性的分析，從而分析是否發(fā)生特定的事件。本發(fā)明的一個目的是提供一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法和裝置。根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法，該方法包括:獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形；計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比以及空間擴散率，以所述第一預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置為中心，以預定的角度將所述基準運動邊沿圖形所在的平面進行均分，以平分線為坐標軸形成第一坐標系，所述空間擴散率為由構成所述基準運動邊沿圖形的點在所述第一坐標系的相應坐標軸上的投影之和的絕對值組成的向量；根據(jù)所述第一預定時間間隔內前后相鄰兩幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴散率，分別計算所述第一預定時間間隔內所述多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的變化率、占空比的變化率和空間擴散率的變化率，構成幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴散率的時間特征； 根據(jù)所述幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。優(yōu)選地，所述基準運動邊沿圖形的占空比為所述基準運動邊沿圖形的像素數(shù)量與所述基準運動邊沿圖形所圍成的區(qū)域的像素數(shù)量之比。
優(yōu)選地，該方法還包括:獲取第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形；計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置；計算所述第一預定時間間隔和所述第二預定時間間隔內的第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的空間變化量，構成幾何中心位置的空間特征；將所述第一坐標系的中心平移至以所述第二預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置，成為第二坐標系，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形在所述第二坐標系下的空間擴散率；計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率平均值作為第一空間擴散率均值；計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率平均值作為第二空間擴散率均值；計算所述第一空間擴散率均值和所述第二空間擴散率均值的差值作為空間擴散率的空間變化量，構成空間擴散率的空間特征；根據(jù)所述幾何中心位置的空間特征、空間擴散率的空間特征，判定是否屬于預先設定的事件空間特征。優(yōu)選地，所述視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形通過以下方法獲得:生成所述視頻幀的背景；基于所述視頻幀的背景提取所述視頻幀的前景；提取所述視頻的前景的每一個像素點的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子；選擇所述視頻幀的所述運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，所述運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的所述運動特征因子取值的變化量；比較與所述第一運動邊沿基準點相鄰的8個像素點中尚未被比較過的像素點的運動特征因子變化率，選擇其中運動特征因子變化率最大的像素點作為第二運動邊沿基準點，以所述第二運動邊沿基準點作為第一運動邊沿基準點，循環(huán)執(zhí)行所述比較步驟，直至所述視頻幀的所有像素點均被比較過，其中所述視頻幀的所有像素點只被比較一次，所述第一和第二運動邊沿基準點構成所述視頻幀的前景中的基準運動邊沿圖形。優(yōu)選地，所述亮度信息為YUV模式下的亮度分量與HSL模式下的亮度分量的乘積。根本發(fā)明的第二個發(fā)明，還提供了一種基于運動物體邊沿特性的裝置，該裝置包括:基準運動邊沿圖形獲取單元，用于獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形；基準運動邊沿圖形計算單元，用于計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比以及空間擴散率，以所述第一預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置為中心，以預定的角度將所述基準運動邊沿圖形所在的平面進行均分，以平分線為坐標軸形成第一坐標系，所述空間擴散率為由構成所述基準運動邊沿圖形的點在所述第一坐標系的相應坐標軸上的投影之和的絕對值組成的向量；時間特征計算單元，用于根據(jù)所述第一預定時間間隔內前后相鄰兩幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴散率，分別計算所述第一預定時間間隔內所述多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的變化率、占空比的變化率和空間擴散率的變化率，構成幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴散率的時間特征；事件判定單元，用于根據(jù)所述幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。優(yōu)選地，所述基準運動邊沿圖形的占空比為所述基準運動邊沿圖形的像素數(shù)量與所述基準運動邊沿圖形所圍成的區(qū)域的像素數(shù)量之比。優(yōu)選地,該裝置還包括:第二基準運動邊沿圖形獲取單元，用于獲取第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形；第二基準運動邊沿圖形計算單元，用于計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置；幾何中心位置空間特征計算單元，用于計算所述第一預定時間間隔和所述第二預定時間間隔內的第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的空間變化量，構成幾何中心位置的空間特征；空間擴散率空間特征計算單元，用于將所述第一坐標系的中心平移至以所述第二預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置，成為第二坐標系，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形在所述第二坐標系下的空間擴散率，計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率平均值作為第一空間擴散率均值，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率平均值作為第二空間擴散率均值，計算所述第一空間擴散率均值和所述第二空間擴散率均值的差值作為空間擴散率的空間變化量，構成空間擴散率的空間特征；第二事件判定單元，用于根據(jù)所述幾何中心位置的空間特征、空間擴散率的空間特征，判定是否屬于預先設定的事件空間特征。優(yōu)選地，所述基準運動邊沿圖形獲取單元包括:背景生成模塊，用于生成所述視頻幀的背景；前景提取模塊，用于基于所述視頻幀的背景提取所述視頻幀的前景；運動特征因子提前模塊，用于提取所述視頻的前景的每一個像素點的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子；基準運動邊沿圖形獲取模塊，用于選擇所述視頻幀的所述運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，所述運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的所述運動特征因子取值的變化量，
比較與所述第一運動邊沿基準點相鄰的8個像素點中尚未被比較過的像素點的運動特征因子變化率，選擇其中運動特征因子變化率最大的像素點作為第二運動邊沿基準點，以所述第二運動邊沿基準點作為第一運動邊沿基準點，循環(huán)執(zhí)行所述比較步驟，直至所述視頻幀的所有像素點均被比較過，其中所述視頻幀的所有像素點只被比較一次，所述第一和第二運動邊沿基準點構成所述視頻幀的前景中的基準運動邊沿圖形。優(yōu)選地，所述亮度信息為YUV模式下的亮度分量與HSL模式下的亮度分量的乘積。在本發(fā)明提供的技術中，通過對視頻圖像中運動物體邊沿特性的分析，劃分出鑒別不同群體事件。即通過對視頻圖像中運動物體的基準運動邊沿圖形的分析，計算基準運動邊沿圖形多個特征，從而提取該運動物體的多個運動特征因子。通過對這些運動特征組合，得到該群類的特征向量集合。特征向量集合可以和不同的事件之間有很好的對應關系。例如，簡單人員行走，奔跑，游蕩，蹲伏，打架，聚集等。從而可以準確地分析出一段時間內的視頻片段內的事件內容。更進一步，還可以利用不同事件的特征向量集合的相似程度以及不同時間視頻片段中事件的特征向量集合的變化，還可以預測事件屬性發(fā)展的可能性。通過這一系統(tǒng)，可以提高基于事件類型的視頻搜索以及目標定位的速度，可以對特定事件的發(fā)展進行預測。通過以下參照附圖對本發(fā)明的示例性實施例的詳細描述，本發(fā)明的其它特征及其優(yōu)點將會變得清楚。


構成說明書的一部分的附圖描述了本發(fā)明的實施例，并且連同說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。參照附圖，根據(jù)下面的詳細描述，可以更加清楚地理解本發(fā)明，其中:圖1示出本發(fā)明提供的基于運動物體邊沿特性的事件分析方法實施例的流程示意圖；圖2示出本發(fā)明提供的基于運動物體邊沿特性的事件分析裝置實施例的結構示意圖。
具體實施例方式現(xiàn)在將參照附圖來詳細描述本發(fā)明的各種示例性實施例。應注意到:除非另外具體說明，否則在這些實施例中闡述的部件和步驟的相對布置不限制本發(fā)明的范圍。同時，應當明白，為了便于描述，附圖中所示出的各個部分的尺寸并不是按照實際的比例關系繪制的。以下對至少一個示例性實施例的描述實際上僅僅是說明性的，決不作為對本發(fā)明及其應用或使用的任何限制。對于相關領域普通技術人員已知的技術、方法和設備可能不作詳細討論，但在適當情況下，所述技術、方法和設備應當被視為授權說明書的一部分。在這里示出和討論的所有示例中，任何具體值應被解釋為僅僅是示例性的，而不是作為限制。因此，示例性實施例的其它示例可以具有不同的值。
應注意到:相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步討論?；谶\動物體邊沿特性的事件分析方法圖1示出本發(fā)明提供的基于運動物體邊沿特性的事件分析方法實施例的流程示意圖。參見圖1所示，介紹本發(fā)明所提供的基于運動物體邊沿特性的事件分析方法實施例。步驟101，獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形。前景圖像中的基準運動邊沿圖形可以采用本領域技術人員所知的多種方法。一種優(yōu)選的方法可以利用前景圖像中的亮度信息來提取基準運動邊沿圖形。以下詳細介紹通過亮度信息來獲取前景圖像中的亮度信息來提取基準運動邊沿圖形。首先，生成視頻幀的背景。對于預定時間間隔內多個視頻幀,可以針對每一幀視頻圖像，采樣本領域技術人員熟知的方法來生成視頻的背景。例如，為了獲得更更快的處理速度，可以采用單幀建模，快速更新的方法。接下來，基于視頻幀的背景提取視頻幀的前景。在視頻幀的背景的基礎上，基于視頻幀的背景提起視頻幀的前景以及提取前景。接下來,提取視頻的前景的每一個像素點的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子。

前景圖像中包含了運動群類圖像，運動群類運動可以通過群類的邊緣來體現(xiàn)，因此可以提取每一幀前景圖像中運動群落的邊沿。一種方法是利用邊沿圖像的亮度信息，即提取視頻的前景的每一個像素點色彩的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子。亮度信息可以是包含像素點在YUV模式下的亮度Y分量與HSL模式下的亮度L分量的乘積。具體提取視頻的前景的每一個像素點的亮度信息方法可以是將每一個像素點Y分量和L分量相乘，作為每一個像素點的運動特征因子μ = (Y * U。接下來，選擇視頻幀的運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的運動特征因子取值的變化量。計算在視頻幀的運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的運動特征因子取值的變化量^最大的點作為參考的運動邊沿基準點。接下來，比較與第一運動邊沿基準點相鄰的8個像素點中尚未被比較過的像素點的運動特征因子變化率，選擇其中運動特征因子變化率最大的像素點作為第二運動邊沿基準點，以第二運動邊沿基準點作為第一運動邊沿基準點，循環(huán)執(zhí)行比較步驟，直至視頻幀的所有像素點均被比較過，其中視頻幀的所有像素點只被比較一次。具體來說，就是以運動因子變化率最大的點開始，依次向外擴展尋找與其相連8個像素點的仏提取這8個點中^最大的點做第二個運動邊沿基準點，這樣，在潛在前景的范圍內將所有的像素點都比較過一次仏從而得到視頻幀的前景點中的所有運動邊沿基準點。從而針對每一幀獲得了一個由運動基準點構成的圖形，作為該幀的基準運動邊沿圖形Τ。步驟102，計算第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴速率。
計算每一幀的基準運動邊沿圖形T的邊沿特性包括幾何中心位置cc，占空比OBR和空間擴散率SDR。具體可以通過以下方法。幾何中心位置cc基準運動邊沿圖形T為一個封閉區(qū)域的邊界時，可以直接計算基準運動邊沿圖形幾何中心位置。當基準運動邊沿圖形不是一個封閉區(qū)域的邊界時，將非封閉的圖形中為連接的點用直線進行連接，形成非膨脹的封閉區(qū)域，即基準運動邊沿圖形的外接非膨脹封閉區(qū)域，從而可以計算基準運動邊沿圖形幾何中心位置。占空比OBR占空比描述基準運動邊沿圖形T的內容點聚集密集程度的指標。基準運動邊沿圖形的占空比可以表示為基 準運動邊沿圖形的像素數(shù)量與基準運動邊沿圖形所圍成的區(qū)域的像素數(shù)量之比。基準運動邊沿圖形的所有像素點并不一定形成一個封閉的區(qū)間邊界，此時，可以采用與上述方法類似地將非封閉的圖形非膨脹地封閉，形成基準運動邊沿圖形的外接非膨脹封閉區(qū)域。空間擴散率SDR為更加精確的獲得基準運動邊沿圖形的運行方向變換趨勢，以第一預定時間間隔內第一個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置為中心，以預定的角度Ω將基準運動邊沿圖形所在的平面進行均分，形成多個角度為Ω扇型區(qū)域，以平分線為坐標軸，形成第一坐標系。接下來，計算第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率?；鶞蔬\動邊沿圖形T的空間擴散率為由構成基準運動邊沿圖形的點在第一坐標系的相應坐標軸上的投影之和的絕對值組成的向量?？臻g擴散率SDR描述了基準運動邊沿圖形T的內容點分布是否存在特定方向上的明顯的趨向擴散。計算過程中，角度Ω越小，劃分的空間角度越密集，計算結果對最終的判斷影響越正確，但計算量越大。步驟103，根據(jù)第一預定時間間隔內前后相鄰兩幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴散率，分別計算第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的變化率、占空比的變化率和空間擴散率的變化率，構成幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征。針對第一預定時間間隔內的視頻幀，計算基準運動邊沿圖形的時間變化特征，表示為μ t。一定時間段內的前后幀的幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征分別表示為μ -cc, μ t-obr, μ t_sdr。例如,預定時間段為500ms,即以500ms作為一個標準時間區(qū)段Du。μ t對應cc, obr, sdr分別是μ -cc, μ t_obr, μ t_sdr。計算變化率時，前后幀的時間間隔越小，即預定時間段內的幀數(shù)越多，結果越準確，但是相應的計算量會增大。在另一種實施例中，還可以進一步增加對基準運動邊沿圖形T的空間特征us的計算和分析，包括幾何中心位置的空間特征US-CC以及空間擴散率的空間特征us-sdr。幾何中心位置的空間特征us-cc體現(xiàn)了在兩個時間段內坐標原點的變化。計算幾何中心位置的空間特征us-cc以及空間擴散率的空間特征us-sdr的方法具體如下。幾何中心位置的空間特征首先，獲取第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形。接下來，計算第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的坐標。接下來，計算第一預定時間間隔和第二預定時間間隔內的第一個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的空間變化量，構成幾何中心位置的空間特征?？臻g擴散率的空間特征首先，將第一坐標系的中心平移至以第二預定時間間隔內第一個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置，成為第二坐標系，計算第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率。接下來，計算第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率平均值作為第一空間擴散率均值。接下來，計算第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率平均值作為第二空間擴散率均值。接下來，計算第一空間擴散率均值和第二空間擴散率均值的差值作為空間擴散率的空間變化量，構成空間擴散率的空間特征。根據(jù)us-cc和μ s-sdr，進一步地，還可以得到基準運動邊沿圖形的空間鑒別因子μ S。μ s 是一個由 μ s_cc 和 μ s_sdr 構成的線性函數(shù)，us = A * us-cc+B * us-sdr,其中，A和B是預定的系數(shù)，其斜率表征了操作者對不同事件特性的關注度，是一個可以根據(jù)操作人的傾向進行調整的參數(shù)。步驟104，根據(jù)幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。根據(jù)基準運動 邊沿圖形的幾何中心位置的時間特征yt-cc、占空比的時間特征μ t-obr和空間擴速率的 時間特征μ t_sdr中的一個或多個,形成預定時間間隔內的視頻圖像前景中的運動特征因子集合β?？梢詫ⅵ驴醋饕粋€3維的空間，不同的運動群類具有不同的特征因子集合。根據(jù)另一種實施例，還可以進一步增加幾何中心位置的空間特征us-cc以及空間擴散率的空間特征us-sdr，從而得到的運動特征因子集合β可以看作一個5維的空間。根據(jù)不同的事件的特點，運動特征因子集合β可以包含一個特征因子，也可以包含多個特征因子的組合。例如下表所示出的，以下的第一時間間隔Du為500ms，角度Ω為45度。
權利要求
1.一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法，其特征在于，包括: 獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形； 計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比以及空間擴散率，以所述第一預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置為中心，以預定的角度將所述基準運動邊沿圖形所在的平面進行均分，以平分線為坐標軸形成第一坐標系，所述空間擴散率為由構成所述基準運動邊沿圖形的點在所述第一坐標系的相應坐標軸上的投影之和的絕對值組成的向量； 根據(jù)所述第一預定時間間隔內前后相鄰兩幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴散率，分別計算所述第一預定時間間隔內所述多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的變化率、占空比的變化率和空間擴散率的變化率，構成幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴散率的時間特征； 根據(jù)所述幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。
2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基準運動邊沿圖形的占空比為所述基準運動邊沿圖形的像素數(shù)量與所述基準運動邊沿圖形所圍成的區(qū)域的像素數(shù)量之比。
3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，該方法還包括: 獲取第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形； 計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置； 計算所述第一預定時間間隔和所述第二預定時間間隔內的第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的空間變化量，構成幾何中心位置的空間特征； 將所述第一坐標系的中心平移至以所述第二預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置，成為第二坐標系，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形在所述第二坐標系下的空間擴散率； 計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率平均值作為第一空間擴散率均值； 計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率平均值作為第二空間擴散率均值； 計算所述第一空間擴散率均值和所述第二空間擴散率均值的差值作為空間擴散率的空間變化量，構成空間擴散率的空間特征； 根據(jù)所述幾何中心位置的空間特征、空間擴散率的空間特征，判定是否屬于預先設定的事件空間特征。
4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形通過以下方法獲得: 生成所述視頻幀的背景； 基于所述視頻幀的背景提取所述視頻幀的前景； 提取所述視頻的前景的每一個像素點的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子; 選擇所述視頻幀的所述運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，所述運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的所述運動特征因子取值的變化量； 比較與所述第一運動邊沿基準點相鄰的8個像素點中尚未被比較過的像素點的運動特征因子變化率，選擇其中運動特征因子變化率最大的像素點作為第二運動邊沿基準點，以所述第二運動邊沿基準點作為第一運動邊沿基準點，循環(huán)執(zhí)行所述比較步驟，直至所述視頻幀的所有像素點均被比較過，其中所述視頻幀的所有像素點只被比較一次，所述第一和第二運動邊沿基準點構成所述視頻幀的前景中的基準運動邊沿圖形。
5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，所述亮度信息為YUV模式下的亮度分量與HSL模式下的亮度分量的乘積。
6.一種基于運動物體邊沿特性的事件分析裝置，其特征在于，包括: 基準運動邊沿圖形獲取單元，用于獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形； 基準運動邊沿圖形計算單元，用于計算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比以及空間擴散率，以所述第一預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置為中心，以預定的角度將所述基準運動邊沿圖形所在的平面進行均分，以平分線為坐標軸形成第一坐標系，所述空間擴散率為由構成所述基準運動邊沿圖形的點在所述第一坐標系的相應坐標軸上的投影之和的絕對值組成的向量； 時間特征計算單元，用于根據(jù)所述第一預定時間間隔內前后相鄰兩幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比和空間擴散率，分別計算所述第一預定時間間隔內所述多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的變化率、占空比的變化率和空間擴散率的變化率，構成幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴散率的時間特征； 事件判定單元，用于根據(jù)所述幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。
7.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述基準運動邊沿圖形的占空比為所述基準運動邊沿圖形的像素數(shù)量與所述基準運動邊沿圖形所圍成的區(qū)域的像素數(shù)量之比。
8.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，該裝置還包括: 第二基準運動邊沿圖形獲取單元，用于獲取第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形； 第二基準運動邊沿圖形計算單元，用于計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置； 幾何中心位置空間特征計算單元，用于計算所述第一預定時間間隔和所述第二預定時間間隔內的第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置的空間變化量，構成幾何中心位置的空間特征； 空間擴散率空間特征計算單元，用于將所述第一坐標系的中心平移至以所述第二預定時間間隔內第一個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形的幾何中心位置，成為第二坐標系，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的所述基準運動邊沿圖形在所述第二坐標系下的空間擴散率，計 算所述第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第一坐標系下的空間擴散率平均值作為第一空間擴散率均值，計算所述第二預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形在第二坐標系下的空間擴散率平均值作為第二空間擴散率均值，計算所述第一空間擴散率均值和所述第二空間擴散率均值的差值作為空間擴散率的空間變化量，構成空間擴散率的空間特征； 第二事件判定單元，用于根據(jù)所述幾何中心位置的空間特征、空間擴散率的空間特征，判定是否屬于預先設定的事件空間特征。
9.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述基準運動邊沿圖形獲取單元包括: 背景生成模塊，用于生成所述視頻幀的背景； 前景提取模塊，用于基于所述視頻幀的背景提取所述視頻幀的前景； 運動特征因子提前模塊，用于提取所述視頻的前景的每一個像素點的亮度信息，作為每一個像素點的運動特征因子； 基準運動邊沿圖形獲取模塊，用于選擇所述視頻幀的所述運動因子變化率最大的點作為第一運動邊沿基準點，所述運動特征因子變化率為當前幀與下一幀的前景中的所述運動特征因子取值的變化量，比較與所述第一運動邊沿基準點相鄰的8個像素點中尚未被比較過的像素點的運動特征因子變化率，選擇其中運動特征因子變化率最大的像素點作為第二運動邊沿基準點，以所述第二運動邊沿基準點作為第一運動邊沿基準點，循環(huán)執(zhí)行所述比較步驟，直至所述視頻幀的所有像素點均被比較過，其中所述視頻幀的所有像素點只被比較一次，所述第一和第二運動邊沿基準點構成所述視頻幀的前景中的基準運動邊沿圖形。
10.根據(jù)權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述亮度信息為YUV模式下的亮度分量與HSL模式下的亮度分量 的乘積。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于運動物體邊沿特性的事件分析方法和系統(tǒng)。該方法包括獲取第一預定時間間隔內多個視頻幀的前景圖像中的基準運動邊沿圖形；計算第一預定時間間隔內多個視頻幀的基準運動邊沿圖形的幾何中心位置、占空比空間擴散率；計算幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征；根據(jù)幾何中心位置的時間特征、占空比的時間特征和空間擴速率的時間特征中的至少一個，判定是否屬于預先設定的事件時間特征。通過對運動特征進行組合，特征集合可以和不同的事件之間有很好的對應關系，從而可以準確地分析出視頻片段內的事件內容。
文檔編號G06T7/20GK103177453SQ20111043391
公開日2013年6月26日 申請日期2011年12月22日 優(yōu)先權日2011年12月22日
發(fā)明者任廣杰 申請人:中國電信股份有限公司