基于計算機視覺的財產(chǎn)保護系統(tǒng).pdf

1、盜竊犯罪是一種多發(fā)性的、與人類社會共同進步的犯罪行為,是當前危害我國社會治安和公民財產(chǎn)安全的主要因素。歷年犯罪資料顯示,盜竊案在各類犯罪案件中所占比例最高,其中入室盜竊就占全部盜竊案件的百分之六十以上,每年都造成了巨大的財產(chǎn)損失。如何監(jiān)控、預防、快速處理此類犯罪行為,將失竊造成的社會財產(chǎn)損失降至最低已經(jīng)是安防部門迫在眉睫的任務。
　　 隨著視頻監(jiān)控技術的快速發(fā)展,在博物館、商場、超市等一類開放性室內(nèi)場所都采用視頻監(jiān)控系統(tǒng)來防止盜

2、竊行為發(fā)生。但現(xiàn)有的視頻監(jiān)控系統(tǒng)不能將全部場景無冗余的顯示在一幅畫面上,出現(xiàn)視覺死角；另外,監(jiān)控系統(tǒng)對采集的視頻數(shù)據(jù)缺少智能分析處理,需要配備保安人員進行全天候監(jiān)視畫面,這樣效率低、成本高,而且容易出現(xiàn)人工失誤引起的漏檢、誤檢等情況。針對以上不足,本文設計一種基于計算機視覺的財產(chǎn)保護系統(tǒng),該系統(tǒng)采用全方位視覺傳感器完成無死角地監(jiān)控開放性環(huán)境下的財產(chǎn),同時依靠PTZ(Pan、Tilt and Zoom)算法來實現(xiàn)盜竊異常事件檢測和盜竊者身

3、份確認。
　　 視頻監(jiān)控下的盜竊異常是指場景中的物品在未經(jīng)允許的情況下被人移出場景,致使物品所在區(qū)域內(nèi)顏色、邊緣信息發(fā)生改變。可以看出,構成盜竊事件的要素包括實施盜竊的人(盜竊者)和被盜物體(盜竊對象),以及人對物發(fā)出的異常行為。盜竊異常是判斷盜竊事件發(fā)生的先決條件,而盜竊對象又是觸發(fā)盜竊異常的必要因素,所以本文首先闡述盜竊對象檢測方法和異常處理,主要是利用Fatih Porildi提出的一種暫時靜止區(qū)域檢測算法,并在此基礎上融

4、合人與物、盜竊物與滯留物的分類處理,從而完成盜竊異常檢測。
　　 其次是在盜竊異常發(fā)生之后,盜竊事件檢測的工作重點將轉(zhuǎn)移到盜竊者身份確認上。為了能快速追回被盜物件需要檢測并跟蹤盜竊者以獲取其細節(jié)特征,本文通過借鑒偵察的邏輯推理模式對可能實施盜竊的嫌疑人進行身份確認,顯然只有在案發(fā)的時間和地點出現(xiàn)的人才有可能成為盜竊者,所以本文根據(jù)盜竊事件發(fā)生的時間、地點信息來初步確定多個可能進行盜竊的嫌疑人并將其存儲在嫌疑對象鏈表中,然后通過“

5、攜帶物體檢測模塊”判斷嫌疑人鏈表中的對象是否攜帶物體,如果攜帶物體被檢測為失竊物,則可以唯一確認盜竊者,否則只能確認多個嫌疑對象。
　　 最后設計一種用于盜竊者細節(jié)特征抓拍的裝置。為了要在開放性場景中快速的找出盜竊者并獲取其細節(jié)特征,人一般都要遵循以下過程:首先在宏觀視角下,從全局范圍掃描所有對象,從而鎖定目標在場景內(nèi)的位置,然后將眼睛轉(zhuǎn)動到該位置,利用微觀視角來獲取人體對象的局部特征信息。根據(jù)這一思想在本文中設計了一種多視覺傳