圖像辨識方法技術

一種圖像辨識方法，包含：取得第一監視圖像中第一選定區塊中多個像素在過去M個圖像中的像素值分布作為第一區間像素值分布。取得第一選定區塊中所述多個像素在過去N個圖像中的像素值分布作為第二區間像素值分布，N與M為正整數，且N<M。依據第一區間像素值分布與第二區間像素值分布，取得關于第一選定區塊的第一變動參數。當第一變動參數大于第一閾值時，產生第一辨識信號。

【技術實現步驟摘要】
圖像辨識方法
本公開涉及一種圖像辨識方法，特別涉及一種低復雜度的圖像辨識方法。
技術介紹
監視裝置被廣泛地用于各種有安全考慮的環境中，傳統的監視裝置僅僅將所提取到的圖像傳送至所謂的安控中心，由警衛或專業人士判斷所提取到的圖像中是否有異常。因為人類的判斷能力的限制，這樣的作法往往需要每九至十六個監視裝置就配置一個對應的警衛或專業人士，其人力成本的花費頗高。近年來，由于圖像辨識技術的成長，有智能型的監視裝置，藉由圖像辨識來判斷畫面中是否有人出現，當有人出現在畫面中才發出對應的警示，因此一個專業人士或警衛可以對應相較于前述傳統技術更多的監視裝置。然而，由于圖像辨識需要就每個圖像串流進行大量的運算，因此如果圖像辨識是在監視裝置(攝像機)端運作的話，對應的每個監視裝置必須連接到市電以獲得足夠的電能，即使退一步來說，是將所提取的圖像串流傳送至中央控制系統來進行圖像辨識，則每個監視裝置必須連接網絡或任何信號傳輸線，并時刻地傳輸圖像串流，一樣需要耗費相當的電能而必須連接到市電。如果監視系統有功耗的考慮，或是監視系統必須設置在不易布設電力網絡的地方，則必須提出一種低功耗的智慧型監視裝置。
技術實現思路
本公開提供一種監視裝置，藉由判斷圖像中一個監視區塊中的色彩參數的長期平均值與短期平均值，來判斷此監視區塊中是否有異常狀態。依據本公開的圖像辨識方法，包含：取得第一監視圖像中第一選定區塊中多個像素在過去M個圖像中的像素值分布作為第一區間像素值分布。取得第一選定區塊中所述多個像素在過去N個圖像中的像素值分布作為第二區間像素值分布，N與M為正整數，且N<M。依據第一區間像素值分布與第二區間像素值分布，取得關于第一選定區塊的第一變動參數。當第一變動參數大于第一閾值時，產生第一辨識信號。以上的關于本公開內容的說明及以下的實施方式的說明用以示范與解釋本公開的精神與原理，并且提供本公開的專利申請范圍更進一步的解釋。附圖說明圖1為根據本公開第一實施例所繪示的電池負壓檢測系統的功能方塊圖。圖2是依據本公開一實施例的圖像辨識方法流程圖。圖3是依據本公開一實施例中步驟S110的方法流程圖。圖4為本公開一實施例中的監視圖像。圖5為本公開一實施例中的監視圖像。圖6為本公開一實施例中的監視圖像。圖7為本公開一實施例中的監視圖像。圖8是依據本公開一實施例的第一閾值調整方法流程圖。【符號說明】1000監視裝置1100攝像機1200處理器1300存儲介質1400信號收發器2000控制中心A～C區塊S110～S190步驟S810～S830步驟具體實施方式以下在實施方式中詳細敘述本公開的詳細特征以及優點，其內容足以使本領域技術人員了解本公開的
技術實現思路
并據以實施，且根據本說明書所公開的內容、權利要求書及附圖，本領域技術人員可輕易地理解本公開相關的目的及優點。以下的實施例進一步詳細說明本公開的觀點，但非以任何觀點限制本公開的范圍。請參照圖1，其是用以實施本公開方法的圖像辨識裝置示意圖。所述圖像辨識裝置1000具有攝像機1100、處理器1200、存儲介質1300與信號收發器1400。其中處理器1200電性連接攝像機1100、存儲介質1300與信號收發器1400。且所述各部件均由電池(未繪示)提供電能而運作。信號收發器1400有線或無線地與控制中心2000通信。在一實施例中，攝像機1100提取的圖像通過處理器1200而存儲在存儲介質1300中，而處理器1200進一部由存儲介質1300中取得所存儲的連續多幅圖像，以進行后述的圖像辨識，并且依據圖像辨識的結果，選擇性地致能信號收發器1400以與控制中心2000通信。而在另一實施例中，處理器1200也可以直接處理攝像機1100所取得的圖像，并把處理得到的數據與結果暫時或永久的存儲在存儲介質1300中。在此，存儲介質1300應具有非易失存儲器。當攝像機1100已經取得多張圖像，或者存儲介質1300中已經存儲有多張圖像時，處理器1200的運作方式請參照圖2，其是依據本公開一實施例的圖像辨識方法流程圖。如圖2所示，依據本實施例的圖像辨識方法包含有下列步驟：如步驟S110所示，取得第一監視圖像中第一選定區塊中多個像素在過去M個圖像中的像素值分布作為第一區間像素值分布。如步驟S120所示，取得第一選定區塊中所述多個像素在過去N個圖像中的像素值分布作為第二區間像素值分布，N與M為正整數，且N<M。如步驟S130所示，依據第一區間像素值分布與第二區間像素值分布，取得關于第一選定區塊的第一變動參數。如步驟S140所示，當第一變動參數大于第一閾值時，產生第一辨識信號。請參照圖3，其是依據本公開一實施例中步驟S110的方法流程圖。如圖3所示，步驟S110中包含下列步驟：如步驟S111所示，提供K個像素值區間，K為大于一的正整數。如步驟S112所示，對M個圖像中的第一選定區塊分別計算至少一像素平均值，以得到M組像素平均值。如步驟S113所示，依據K個像素值區間與M組像素平均值，產生第一區間像素值分布。其中，步驟S111所述的K個像素值區間，以灰階的色彩系統舉例來說，一般而言每個像素的灰階值從0至255。一種區分K個像素值區間的方法是將灰階值的范圍平均劃分。以K等于8為例，則灰階值0至31為第一像素值區間、灰階值32至63為第二像素值區間，依此類推，灰階值224至255為第八個像素值區間。在另一實施例中，灰階值的范圍不會被平均劃分，舉例來說，如果已知圖像辨識的時間是在清晨或下午，則灰階值過高(高于191)與灰階值過低(低于64)的部分可以不列入統計，而將灰階值64至灰階值191區分為八等分。如果以紅藍綠三原色的色彩系統為例，每個像素的紅色值、藍色值與綠色值都從0至255。因此也可以用上述灰階值的方式分割。此外，還有其他的色彩空間，例如CMYK、CIE1931。每個像素所對應的顏色在所述色彩空間的坐標值都可以利用已知的方式從紅藍綠三原色的系統轉換得到，轉換方法在此不再贅述。以CIE1931色彩空間為例，每個像素的紅藍綠三色總和呈現的色彩，會在CIE1931色彩空間中對應一個二維笛卡兒坐標系的第一坐標值(X)與第二坐標值(Y)。并且可以依據前述的方式，將第一坐標值與第二坐標值進行劃分。而在步驟S112，具體來說，假設第一監視圖像為黑白灰階圖像，因此每個像素的數據僅有一個通道(灰階值)。處理器1200對于每一張圖像中的第一選定區塊都計算其灰階值的平均值。而步驟S113就是統計過去M個圖像中，分別有多少張圖像的灰階值的平均值落在每個區間內。依照同樣的方式，也可以得到步驟S120中的第二區間像素值分布。其中，在一實施例中，這個分布會進行正規化的處理，換句話說，就是除以總圖像數，如此得到的數字就是第一選定區塊的灰階值的平均值落在每個區間的機率分布。表一接著，在一實施例中，步驟S130中依據第一區間像素值分布與第二區間像素值分布，取得關于第一選定區塊的第一變動參數的方式大致如下。請參照上表一與圖4、圖5，其中圖4與圖5分別為本公開一實施例中的監視圖像。而表一中以M為128、N為16、監視圖像為灰階圖像、第一選定區塊為區塊A來求得的結果。其中監視圖像為野外的一個倉庫前方廣場，當監視圖像從圖4變成圖5，表示有人進入畫面本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種圖像辨識方法，包含：取得第一監視圖像中第一選定區塊中多個像素在過去M個圖像中的像素值分布作為第一區間像素值分布；取得該第一選定區塊中這些像素在過去N個圖像中的像素值分布作為第二區間像素值分布，N與M為正整數，且N<M；依據該第一區間像素值分布與該第二區間像素值分布，取得關于該第一選定區塊的第一變動參數；以及當該第一變動參數大于第一閾值時，產生第一辨識信號。

【技術特征摘要】
2015.12.10 TW 1041415691.一種圖像辨識方法，包含：取得第一監視圖像中第一選定區塊中多個像素在過去M個圖像中的像素值分布作為第一區間像素值分布；取得該第一選定區塊中這些像素在過去N個圖像中的像素值分布作為第二區間像素值分布，N與M為正整數，且N<M；依據該第一區間像素值分布與該第二區間像素值分布，取得關于該第一選定區塊的第一變動參數；以及當該第一變動參數大于第一閾值時，產生第一辨識信號。2.如權利要求1所述的方法，還包含：取得該第一監視圖像中第二選定區塊中多個像素在該M個圖像中的像素值分布作為第三區間像素值分布；取得該第二選定區塊中這些像素在該N個圖像中的像素值分布作為第四區間像素值分布；依據該第三區間像素值分布與該第四區間像素值分布，取得關于該第二選定區塊的第二變動參數；當該第二變動參數大于第二閾值時，產生第二辨識信號；以及依據該第一辨識信號與該第二辨識信號，選擇性地產生圖像辨識結果。3.如權利要求1所述的方法，其中在取得該第一監視圖像中該第一選定區塊中這些像素在該M個圖像中的像素值分布作為該第一區間像素值分布的步驟中包含：提供K個像素值區間，K為大于一的正整數；對該M個圖像中的該第一選定區塊分別計算至少一像素平均值，以得到M組像素平均值；以及依據該K個像素值區間與該M組像素平均值，產生該第一區間像素值分布。4.如權利要求3所述的方法，其中在取得該第一監視圖像中該第一選定區塊中這些像素在該N個圖像中的像素值分布作為該第二區間像素值分布的步驟中包含：對該N個圖像中的該第一選定區塊分別計算至少一像素平均值，以得到N組像素平均值；以及依據該K個像素值區間與該N組像素平均值，產生該第二區間像素值分布。5.如權利要求4所述的方法，其中在取得該第一變動參數的步驟中包含：對該第i個像素區間，計算該N組像素平均值在該第i個像素區間的正規化數量與該M組像素平均值在該第i個像素區間的正規化數量的差值的平方值...

【專利技術屬性】
技術研發人員：孫肯，李敏豪，黃以宜，
申請(專利權)人：財團法人工業技術研究院，
類型：發明
國別省市：中國臺灣,71