本發(fā)明涉及紅外熱像成像技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種基于紅外熱像儀及微型目標(biāo)物移動偵測裝置及方法。

背景技術(shù)：

隨著近年來智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的不斷發(fā)展，人們對于智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能需求也不斷地升級，對其的準(zhǔn)確度要求也更加苛刻，而移動偵測功能作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的核心功能之一，人們對其方法的研究也從未間斷，移動偵測的方法不斷的發(fā)展。

目前常見的移動偵測方法大致分為三種：

1、背景減除法是目前運動檢測中最常用的一種方法，它是用當(dāng)前圖像與背景圖像的差分來檢測出運動區(qū)域的一種技術(shù)。它一般能夠提供最完全的特征數(shù)據(jù)，但對于動態(tài)場景的變化，如光照和外來無關(guān)事件的干擾等特別敏感。最簡單的背景模型是時間平均圖像，大部分的研究人員目前都致力于開發(fā)不同的背景模型，以期減少動態(tài)場景變化對于運動分割的影響。

2、時間差分法又稱相鄰幀差，是在連續(xù)的圖像序列中兩個或三個相鄰幀間采用基于像素的時間差分并且閾值化來提取出圖像中的運動區(qū)域。時間差分運動檢測方法對于動態(tài)環(huán)境具有較強的自適應(yīng)性，但一般不能完全提取出所有相關(guān)的運動目標(biāo)變化。

3、光流法，基于光流方法的運動檢測采用了運動目標(biāo)隨時間變化的光流特性，通過計算位移向量光流場來初始化基于輪廓的跟蹤算法，從而有效的提取和跟蹤運動目標(biāo)。該方法的優(yōu)點是在攝像機運動存在的前提下也能檢測出獨立的運動目標(biāo)。然而，大多數(shù)的光流計算方法相當(dāng)復(fù)雜，且抗噪性能差，如果沒有特別的硬件裝置則不能被應(yīng)用于全幀視頻流的實時處理。

以上三種方法基本都是基于高清攝像機來做，通過高清圖形的yuv數(shù)據(jù)的分析和算法處理來進行運算，從而實現(xiàn)對移動目標(biāo)物的偵測和定位，但是這三種方法都存在一定的問題，他們都是基于可見光來做，所以偵測的場景需要光照，而且設(shè)備遠離偵測場景距離不能過遠，而且微小的變動都會造成大量的誤報，并且對于目標(biāo)物的取證有一定的難度。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提出一種當(dāng)偵測場景與設(shè)備距離中遠距離，或者目標(biāo)物在紅外的視場角的版面范圍內(nèi)所占的像素點數(shù)量較少時，能夠完整的偵測出該移動目標(biāo)物的移動軌跡和過程，且能夠大大降低誤報率的方法。

本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：

一種基于紅外熱像儀的微型目標(biāo)物移動偵測方法，包括用于獲取紅外視頻流的紅外熱像儀；用于獲取高清視頻流的高清攝像機，用于獲取目標(biāo)距離信息的測距裝置，以及包含arm芯片或fpga芯片的用于根據(jù)算法進行處理的芯片模塊；用于支撐紅外熱像儀和高清攝像機并保證兩者同軸的多個云臺，用于信息處理的服務(wù)器端，及內(nèi)置電子地圖的客戶端，所述服務(wù)器端包括流媒體服務(wù)器；其偵測方法包括如下步驟：

s1：根據(jù)用戶指令各載有紅外熱像儀及高清攝像機的各云臺運行至預(yù)置位；

s2：所述芯片模塊根據(jù)預(yù)置位信息確定布防區(qū)域的類型，及每一布防區(qū)域?qū)?yīng)的參數(shù)信息，所述參數(shù)信息包括算法類型、告警靈敏度，及觸發(fā)告警的面積矢量范圍；

s3：根據(jù)用戶指令通過所述紅外熱像儀對每一布防區(qū)域進行掃描，并獲取每一預(yù)置位的每一幀紅外視頻流數(shù)據(jù)傳送至所述芯片模塊；

s4：所述芯片模塊將每一幀所述紅外視頻流數(shù)據(jù)先與預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫中與該預(yù)置位對應(yīng)的布防坐標(biāo)集比對，提取出與該布防坐標(biāo)集對應(yīng)的布防數(shù)據(jù)集；將每一幀所述布防數(shù)據(jù)集與其前兩幀的布防數(shù)據(jù)集根據(jù)設(shè)定的算法進行計算；當(dāng)計算分塊處理后的像素點處于所述設(shè)定觸發(fā)告警的面積矢量范圍內(nèi)時，判定為有移動物體觸發(fā)告警，將觸發(fā)告警的坐標(biāo)信息實時的發(fā)送至服務(wù)器端；

s5：客戶端通過服務(wù)器端獲取坐標(biāo)信息，并根據(jù)坐標(biāo)信息在視頻流上對告警的物體進行實時的框定，并將觸發(fā)告警的物體的中心點連接起來，形成一條告警的物體的運動軌跡。

本發(fā)明提供的一種基于紅外熱像儀的微型目標(biāo)物移動偵測方法，通過前端紅外熱像儀快速不斷獲取紅外視頻流，big將這些數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)接口傳送給芯片模塊，再通過服務(wù)器端將紅外視頻流及高清攝像機的高清視頻流轉(zhuǎn)發(fā)給客戶端，用戶再根據(jù)自身需要，通過客戶端在紅外視頻流上劃分出移動偵測的高京區(qū)域并設(shè)置好各個告警區(qū)域的觸發(fā)告警的閾值，客戶端將這些區(qū)域以及對應(yīng)的參數(shù)反饋給芯片模塊，芯片模塊根據(jù)再根據(jù)紅外視頻流進行計算，最終判斷是否觸發(fā)告警，其采用紅外檢偵測方式，當(dāng)偵測場景與設(shè)備距離中遠距離，或者目標(biāo)物在紅外的視場角的版面范圍內(nèi)所占的像素點數(shù)量較少時，能夠完整的偵測出該移動目標(biāo)物的移動軌跡和過程，且能夠大大降低誤報率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明一種基于紅外熱像儀的微型目標(biāo)物移動偵測方法的流程圖；

圖2為本發(fā)明版面像素點放大示意圖。

具體實施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對一種可旋轉(zhuǎn)的趣味積木套裝本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。

優(yōu)選的，一種基于紅外熱像儀的微型目標(biāo)物移動偵測方法，包括用于獲取紅外視頻流的紅外熱像儀；用于獲取高清視頻流的高清攝像機，用于獲取目標(biāo)距離信息的測距裝置，以及包含arm芯片或fpga芯片的用于根據(jù)算法進行處理的芯片模塊；用于支撐紅外熱像儀和高清攝像機并保證兩者同軸的多個云臺，用于信息處理的服務(wù)器端，及內(nèi)置電子地圖的客戶端，所述服務(wù)器端包括流媒體服務(wù)器；其偵測方法包括如下步驟：

s1：根據(jù)用戶指令各載有紅外熱像儀及高清攝像機的各云臺運行至預(yù)置位；

s2：所述芯片模塊根據(jù)預(yù)置位信息確定布防區(qū)域的類型，及每一布防區(qū)域?qū)?yīng)的參數(shù)信息，所述參數(shù)信息包括算法類型、告警靈敏度，及觸發(fā)告警的面積矢量范圍；

s3：根據(jù)用戶指令通過所述紅外熱像儀對每一布防區(qū)域進行掃描，并獲取每一預(yù)置位的每一幀紅外視頻流數(shù)據(jù)傳送至所述芯片模塊；

s4：所述芯片模塊將每一幀所述紅外視頻流數(shù)據(jù)先與預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)庫中與該預(yù)置位對應(yīng)的布防坐標(biāo)集比對，提取出與該布防坐標(biāo)集對應(yīng)的布防數(shù)據(jù)集；將每一幀所述布防數(shù)據(jù)集與其前兩幀的布防數(shù)據(jù)集根據(jù)設(shè)定的算法進行計算；當(dāng)計算分塊處理后的像素點處于所述設(shè)定觸發(fā)告警的面積矢量范圍內(nèi)時，判定為有移動物體觸發(fā)告警，將觸發(fā)告警的坐標(biāo)信息實時的發(fā)送至服務(wù)器端；

s5：客戶端通過服務(wù)器端獲取坐標(biāo)信息，并根據(jù)坐標(biāo)信息在視頻流上對告警的物體進行實時的框定，并將觸發(fā)告警的物體的中心點連接起來，形成一條告警的物體的運動軌跡。

優(yōu)選的，在執(zhí)行步驟s1前，還包括步驟s0，確定設(shè)備的預(yù)置位信息，其具體步驟包括：

轉(zhuǎn)動設(shè)備到需要進行布防移動偵測的場景設(shè)置預(yù)置位，并在紅外視頻流上劃分出布防區(qū)域，和對應(yīng)區(qū)域的參數(shù)閾值；每設(shè)置一個預(yù)置位分配一個預(yù)置位號；其中預(yù)置位水平角度和預(yù)置位俯仰角度確定一個預(yù)置位，每一布防區(qū)域在一個預(yù)置位上最多設(shè)置五個，若數(shù)量未達到五個時，則沒有數(shù)據(jù)的坐標(biāo)默認(rèn)為空；

客戶端將每個預(yù)置位信息，該預(yù)置位的布防區(qū)域信息以及布防區(qū)域?qū)?yīng)的參數(shù)閾值封裝為結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)，并將這些結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)以報文的形式通過服務(wù)器端發(fā)送至芯片模塊；芯片模塊將結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫中。

其中發(fā)送的結(jié)構(gòu)體數(shù)據(jù)的定義如下：

優(yōu)選的，請參見圖2，根據(jù)紅外圖像的版面分辨率的大小，芯片模塊將通過算法與紅外圖像像素點一一對應(yīng)的原始裸數(shù)據(jù)建立直角坐標(biāo)系，如紅外熱像儀的圖像分辨率發(fā)為640*480，則建立一個水平方向有640個單位，垂直方向有480個單位的直角坐標(biāo)系。在本實施例中所提出的裸數(shù)據(jù)是指紅外熱像儀所采集的數(shù)據(jù)，未經(jīng)過處理的原始數(shù)據(jù)。

優(yōu)選的，在執(zhí)行步驟s2時，其具體的操作流程如下：

所述芯片模塊根據(jù)預(yù)置位信息及布防區(qū)域信息，確定每一個預(yù)置位的布防區(qū)域的類型和數(shù)量；

針對每一種布防區(qū)域的類型，通過幾何算法找出每個布防區(qū)域內(nèi)部的像素點的所有位置坐標(biāo)，并按照預(yù)置位號封裝為預(yù)置位布防坐標(biāo)集，分類存入數(shù)據(jù)中；其中每一塊保存的布防區(qū)域坐標(biāo)都與與其對應(yīng)的參數(shù)設(shè)置，參數(shù)設(shè)置包括算法選擇類型、告警靈敏度及觸發(fā)告警的面積矢量范圍。

優(yōu)選的，在執(zhí)行步驟s4中，將每一幀所述布防數(shù)據(jù)集與其前兩幀的布防數(shù)據(jù)集根據(jù)設(shè)定的算法進行計算時，其具體的操作流程如下：若算法類型為比對發(fā)，則芯片模塊獲取到布防區(qū)域數(shù)據(jù)集的集合，將該集合內(nèi)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)與前面一幀布防數(shù)據(jù)集里對應(yīng)的坐標(biāo)像素點的裸數(shù)據(jù)值進行比較，找出該像素點的裸數(shù)據(jù)變化的差值是否超過設(shè)定的靈敏度的點，若超過則對超過靈敏度的像素點進行分塊處理，若分塊后的像素點數(shù)量處于設(shè)定的面積矢量范圍，則判斷有移動物體進入布防區(qū)域觸發(fā)告警；告警的物體在該版面內(nèi)表現(xiàn)為差值發(fā)生超限且像素點處于面積矢量范圍內(nèi)的像素點組成的像素塊；

若選擇的算法類型為差值法，則芯片模塊在獲取到布防數(shù)據(jù)集的集合，計算出該布防區(qū)域的所有像素點的數(shù)據(jù)值的平均值b1，再將此平均值b1與前一幀數(shù)據(jù)對應(yīng)坐標(biāo)集的像素點的平均值a1進行比較，若兩個平均值的差值的絕對值(|a1-b1|)超過設(shè)定的靈敏度，則對該布防區(qū)域數(shù)據(jù)集的每個數(shù)據(jù)分別減去該幀的布防區(qū)域數(shù)據(jù)集的數(shù)據(jù)值的平均值b1，把其中的減后差值的絕對值高于靈敏度的像素點記錄下來，再進行分塊處理，若分塊后的像素點處于設(shè)定的面積矢量范圍內(nèi)，則判斷有移動物體進入布防區(qū)域觸發(fā)告警；告警的物體在該版面內(nèi)表現(xiàn)為均差值發(fā)生超限且像素點處于面積矢量范圍內(nèi)的像素點組成的像素點塊。

優(yōu)選的，在執(zhí)行步驟s4時，芯片模塊從紅外熱像儀中不斷取出該預(yù)置位的原始裸數(shù)據(jù)并通過算法進行分析比對，獲取原始裸數(shù)據(jù)的速度保證每秒十五幀以上；當(dāng)有告警觸發(fā)時，芯片模塊將觸發(fā)告警的坐標(biāo)信息實時通過服務(wù)端發(fā)送給客戶端。

優(yōu)選的，在執(zhí)行步驟s5時，其具體步驟包括：

根據(jù)紅外攝像儀及高清攝像機安裝的初始位置的經(jīng)緯度，在電子地圖上添加一固定經(jīng)緯度的設(shè)備站點，同時設(shè)置該初始位置對應(yīng)的方向，初始位置即水平角為0度，俯仰角度為90度，其一般默認(rèn)安裝時出示位置為對正北方向；

根據(jù)當(dāng)前告警的物體的坐標(biāo)信息獲取角度信息，測距裝置轉(zhuǎn)至該角度進行測距獲取到距離并傳送至客戶端；當(dāng)發(fā)生告警時，通過偵測設(shè)備可以獲得告警的物體在紅外視場角版面上的坐標(biāo)信息，因為紅外鏡頭視場角是一定的，因此單位視場角度內(nèi)對應(yīng)的像素點的數(shù)量也是的一定的，因此根據(jù)視場角版面上的坐標(biāo)和當(dāng)前設(shè)備云臺角度，即可求出告警的物體當(dāng)前的角度。例如當(dāng)紅外視場角為38度*27度，紅外圖像的分辨率為384*288，當(dāng)前告警的物體的中心點坐標(biāo)為(x，y)，設(shè)備云臺當(dāng)前角度為水平h度，俯仰p度，假設(shè)此時告警的物體的角度為水平m，俯仰n，則：

m＝h+(x-(384/2)/(384/38))；

n＝p+(y-(288/2)/(288/27))。

客戶端電子地圖上根據(jù)角度信息及距離標(biāo)定出移動物體的位置，并將觸發(fā)告警的物體的中心點連接起來，在電子地圖上形成一條告警的物體的運動軌跡。由于前端的偵測設(shè)備不斷的在進行實施的偵測，因此坐標(biāo)信息將實施的更新，即可在電子地圖上實時標(biāo)定出移動目標(biāo)物的位置運動軌跡，其中觸發(fā)告警物體的中心點為一個大概的區(qū)間點即可。

優(yōu)選的，本發(fā)明提供的基于紅外熱像儀的微型目標(biāo)物的移動偵測方法，適用于多種場景的需求，其中一個典型的場景就是對高空墜落的物體的偵測。由于目標(biāo)物從高空墜落的速度較快，因此通常還需要用固定角度的載具來監(jiān)測固定的場景。

與前述方向相同，用戶可以在監(jiān)測場景上劃分出異物墜落的偵測布防區(qū)域，然后客戶端將布防區(qū)域的坐標(biāo)信息發(fā)送至偵測設(shè)備，偵測設(shè)備根據(jù)幾何算法可以算出布防區(qū)域的像素點坐標(biāo)集合。

前端偵測設(shè)備連續(xù)不斷的獲取紅外熱像儀的原始裸數(shù)據(jù)，然后將沒兩幀布防區(qū)域的像素點坐標(biāo)集對應(yīng)的數(shù)據(jù)與前面兩幀數(shù)據(jù)對應(yīng)的數(shù)據(jù)按照對比法進行運算。由于異物墜落的目標(biāo)物都是從上往下移動，所以針對異物墜落的算法，對比時均與前面兩幀對比，根據(jù)目標(biāo)物中心點在紅外視場角版面內(nèi)的縱軸左邊是否增大，進而確定目標(biāo)物是高空墜落物體，從而觸發(fā)異物墜落告警。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。