專利名稱：人形判別偵測(cè)與告警裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本實(shí)用新型涉及電子信息類，為提供一種人形判別偵測(cè)與告警裝置，尤指一種運(yùn)用設(shè)定虛擬警戒線或區(qū)，并通過分析判斷達(dá)到自動(dòng)化的人形判別偵測(cè)與告警裝置。
背景技術(shù)：
目前，監(jiān)視器可裝設(shè)于住宅、街道或有各種有安全維護(hù)需求的場(chǎng)合，其具有鏡頭可攝取影像，供有需要的人員察看，以達(dá)到安全監(jiān)控的目的。然而一般監(jiān)視器主要在于監(jiān)控周圍環(huán)境，并將影像作存取，而此種監(jiān)視器必須通過人力的監(jiān)控方能了解所監(jiān)視的地方是否發(fā)生狀況，倘若監(jiān)控人員離開或未注意監(jiān)控畫面時(shí)則會(huì)遺漏，更可能因此種小疏忽而發(fā)生憾事。

實(shí)用新型內(nèi)容本實(shí)用新型的主要目的在于提供一種人形判別偵測(cè)與告警裝置，運(yùn)用設(shè)定虛擬警戒線或區(qū)，并通過分析判斷達(dá)到自動(dòng)化的人形判別偵測(cè)與告警裝置。本實(shí)用新型主要包括一影像擷取裝置，其供取得連續(xù)影像序列；一影像對(duì)象分析單元，其與該影像擷取裝置連結(jié)以取得該影像序列、并以建入的學(xué)習(xí)參數(shù)(為高斯混合模型(Gaussian Mixture Model))以判別該影像序列相似程度；一警戒區(qū)域分析單元，其與該影像對(duì)象分析單元連接以取得判別后的該影像序列、并建入一警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定及一人形校正設(shè)定以判別該影像序列是否為人形及是否入侵于該警戒區(qū)。更包括一警報(bào)設(shè)備，其與該警戒區(qū)域分析單元連接以供判斷該影像序列是否符合該人形校正設(shè)定單元與是否超越該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元，以決定是否發(fā)出警報(bào)訊號(hào)。前述警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定主要包含警戒線段設(shè)定、區(qū)域位置設(shè)定、入侵偵測(cè)設(shè)定、遺留物偵測(cè)設(shè)定或警戒在線及區(qū)域內(nèi)人型及遺留物條件值設(shè)定。而前述影像對(duì)象分析單元包括一影像序列模型，其針對(duì)該影像序列進(jìn)行判讀； 一影像背景模型，其連結(jié)該影像序列模型，并取建立該影像序列及更新影像背景；一前景像素分析單元，其連結(jié)該影像背景模型，并取該影像序列及該更新影像背景，以進(jìn)行判斷以標(biāo)定為前景像素；及一前景物件分析單元，其連結(jié)前景像素分析，并依該前景像素及各像素間連接程度判斷及標(biāo)定前景物件。本實(shí)用新型具體包括一供取得連續(xù)影像序列的影像擷取裝置；一與該影像擷取裝置連結(jié)以取得該影像序列、并以建入的學(xué)習(xí)參數(shù)以判別該影像序列相似程度的影像對(duì)象分析單元；一與該影像對(duì)象分析單元連接以取得判別后的該影像序列、并建入一警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定及一人形校正設(shè)定以判別該影像序列是否為人形及是否入侵于該警戒區(qū)的警戒區(qū)域分析單元。其中該影像對(duì)象分析單元包括[0013]一對(duì)該影像序列進(jìn)行判讀的影像序列模型；一連結(jié)該影像序列模型，并建立該影像序列及更新影像背景的影像背景模型；一連結(jié)該影像背景模型，并取該影像序列及該更新影像背景，以進(jìn)行判斷以標(biāo)定為前景像素的前景像素分析單元；一連結(jié)前景像素分析，并依該前景像素及各像素間連接程度判斷及標(biāo)定前景物件的前景物件分析單元。更包括一與該警戒區(qū)域分析單元連接以供判斷該影像序列是否符合該人形校正設(shè)定單元與是否超越該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元，以決定是否發(fā)出警報(bào)訊號(hào)的警報(bào)設(shè)備。其中該學(xué)習(xí)參數(shù)為高斯混合模型(Gaussian Mixture Model)。其中該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元包含警戒線段設(shè)定、區(qū)域位置設(shè)定、入侵偵測(cè)設(shè)定、 遺留物偵測(cè)設(shè)定或警戒在線及區(qū)域內(nèi)人型及遺留物條件值設(shè)定。本實(shí)用新型的優(yōu)點(diǎn)在于當(dāng)入侵虛擬警戒線或區(qū)時(shí)，會(huì)啟動(dòng)警報(bào)設(shè)備提醒，而無需人力隨時(shí)監(jiān)控，以降低人事及提升監(jiān)控的安全性。

圖1為本實(shí)用新型較佳實(shí)施例的方塊圖。圖2為本實(shí)用新型影像對(duì)象分析單元的方塊圖。圖3為本實(shí)用新型較佳實(shí)施例的使用狀態(tài)圖。圖4為本實(shí)用新型另一較佳實(shí)施例的使用狀態(tài)圖。
具體實(shí)施方式
如附圖1及附圖2所示，為本實(shí)用新型較佳實(shí)施例的方塊圖及影像對(duì)象分析單元的方塊圖，由圖中可清楚看出本實(shí)用新型一種人形判別偵測(cè)與告警裝置1，包括一影像擷取裝置10，其供取得連續(xù)影像序列； 影像對(duì)象分析單元11，其與該影像擷取裝置10連結(jié)以取得該影像序列、并以建入的學(xué)習(xí)參數(shù)12(為高斯混合模型(Gaussian Mixture Model))以判別該影像序列相似程度； 一警戒區(qū)域分析單元13，其與該影像對(duì)象分析單元11連接以取得判別后的該影像序列、并建入一警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元14及一人形校正設(shè)定單元15以判別該影像序列是否為人形及是否入侵于該警戒區(qū)。于前述影像對(duì)象分析單元11包括—影像序列模型110，其針對(duì)該影像序列進(jìn)行判讀；一影像背景模型112，其連結(jié)該影像序列模型110，并建立該影像序列及更新影像
曲旦冃足；一前景像素分析單元114，其連結(jié)該影像背景模型112，并取該影像序列及該更新影像背景，以進(jìn)行判斷以標(biāo)定為前景像素；及一前景物件分析單元116，其連結(jié)前景像素分析單元114，并依該前景像素及各像素間連接程度判斷及標(biāo)定前景物件。其中更包括一警報(bào)設(shè)備16，其與該警戒區(qū)域分析單元13連接以供判斷該影像序列是否符合該人形校正設(shè)定與是否超越該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定，以決定是否發(fā)出警報(bào)訊號(hào)。而前述中的警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元14主要包含警戒線段設(shè)定、區(qū)域位置設(shè)定、入
4侵偵測(cè)設(shè)定、遺留物偵測(cè)設(shè)定或警戒在線及區(qū)域內(nèi)人型及遺留物條件值設(shè)定。由上述結(jié)構(gòu)以得到以下偵測(cè)告警目的，利用影像擷取裝置10能取得連續(xù)影像序列(可為移動(dòng)物或靜態(tài)物)，而在取得連續(xù)影像序列之前，必須先對(duì)警戒區(qū)域分析單元13 中的警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定14及人形校正設(shè)定單元15作警戒設(shè)定，通過警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元14設(shè)定能規(guī)劃出在一域定范圍之內(nèi)所欲警戒的范圍，而此范圍則視為虛擬屏蔽，而前述警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定-14能分為警戒線段設(shè)定、區(qū)域位置設(shè)定、入侵偵測(cè)設(shè)定、遺留物偵測(cè)設(shè)定或警戒在線及區(qū)域內(nèi)人型及遺留物條件值設(shè)定，進(jìn)而規(guī)畫出不同的虛擬屏蔽，如附圖3 所示，較佳實(shí)施例的使用狀態(tài)圖，警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元14以警戒線段設(shè)定為例，此種設(shè)定主要以方向做為警戒考慮，若偵測(cè)到的物體2所移動(dòng)方向越線并且與所設(shè)定的方向相同時(shí)，則會(huì)通過警報(bào)設(shè)備16發(fā)出警報(bào)訊號(hào)。如附圖4所示，為另一種較佳實(shí)施例的狀態(tài)示意圖，此部份警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定單元14以另一種以區(qū)域位置設(shè)定結(jié)合遺留物偵測(cè)設(shè)定為例，當(dāng)移動(dòng)物體2位于所設(shè)定的區(qū)域位置時(shí)，并且停留一段時(shí)間而未移動(dòng)，此時(shí)則會(huì)通過警報(bào)設(shè)備16發(fā)出警報(bào)訊號(hào)。運(yùn)用設(shè)定虛擬警戒線或區(qū)，并通過分析判斷達(dá)到自動(dòng)化的人形判別偵測(cè)與告警裝置。
權(quán)利要求1.一種人形判別偵測(cè)與告警裝置，其特征在于包括一供取得連續(xù)影像序列的影像擷取裝置；一與該影像擷取裝置連結(jié)以取得該影像序列、并以建入的學(xué)習(xí)參數(shù)以判別該影像序列相似程度的影像對(duì)象分析單元；一與該影像對(duì)象分析單元連接以取得判別后的該影像序列、并建入一警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定及一人形校正設(shè)定以判別該影像序列是否為人形及是否入侵于該警戒區(qū)的警戒區(qū)域分析單元。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人形判別偵測(cè)與告警裝置，其特征在于其中該影像對(duì)象分析單元包括一對(duì)該影像序列進(jìn)行判讀的影像序列模型；一連結(jié)該影像序列模型，并建立該影像序列及更新影像背景的影像背景模型；一連結(jié)該影像背景模型，并取該影像序列及該更新影像背景，以進(jìn)行判斷以標(biāo)定為前景像素的前景像素分析單元；一連結(jié)前景像素分析，并依該前景像素及各像素間連接程度判斷及標(biāo)定前景物件的前景物件分析單元。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人形判別偵測(cè)與告警裝置，其特征在于更包括一與該警戒區(qū)域分析單元連接以供判斷該影像序列是否符合該人形校正設(shè)定與是否超越該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定，以決定是否發(fā)出警報(bào)訊號(hào)的警報(bào)設(shè)備。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人形判別偵測(cè)與告警裝置，其特征在于其中該學(xué)習(xí)參數(shù)為高斯混合模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的人形判別偵測(cè)與告警裝置，其特征在于其中該警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定包含警戒線段設(shè)定、區(qū)域位置設(shè)定、入侵偵測(cè)設(shè)定、遺留物偵測(cè)設(shè)定或警戒在線及區(qū)域內(nèi)人型及遺留物條件值設(shè)定單元。
專利摘要本實(shí)用新型為有關(guān)于一種人形判別偵測(cè)與告警裝置，屬于電子信息類，主要由影像擷取裝置、影像對(duì)象分析單元及警戒區(qū)域分析單元組成，利用影像擷取裝置取得連續(xù)影像序列，再通過影像對(duì)象分析單元所建入的學(xué)習(xí)參數(shù)以判別該影像序列相似程度，由于警戒區(qū)域分析單元建入一警戒區(qū)域參數(shù)設(shè)定及一人形校正設(shè)定，進(jìn)而判別該影像序列是否為人形及是否入侵于該警戒區(qū)，再結(jié)合警報(bào)設(shè)備以決定是否發(fā)出警報(bào)訊號(hào)，通過運(yùn)用設(shè)定虛擬警戒線或區(qū)域，并通過分析判斷達(dá)到自動(dòng)化的人形判別偵測(cè)與告警裝置。
文檔編號(hào)G06K9/00GK202058173SQ201120123218
公開日2011年11月30日 申請(qǐng)日期2011年4月25日 優(yōu)先權(quán)日2011年4月25日
發(fā)明者楊建霆, 林進(jìn)燈, 蒲鶴章 申請(qǐng)人:林進(jìn)燈