CN104969875A - 一种基于图像变化的宠物行为检测*** - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于图像变法的宠物行为检测***，用于监测宠物对家具的破坏性行为，并监测控制宠物在家的行为。与以往的宠物行为控制方式不同，该方法通过对家居图像变化的分析，对宠物的异常行为进行报警与干预。基于图像变化的宠物行为检测***的工作流程如下：第一步，摄像模块采集图像信息，通过传输模块传输给智能分析模块和存储模块；第二步，智能分析模块接收到传输模块传来的原始信号后首先对图像进行预处理，包括背景减除、背景提取、模型匹配等；第三步，智能分析模块利用背景减除对图像中的宠物进行提取，判断宠物是否出现在可疑地点中，然后采用图像背景提取技术，得到滤除动物后的检测图像，在连续的图像之间基于纹理、形状、位置等进行对应匹配，可以得出宠物在一定时间内的位置或行为的变化情况；第四步，智能分析模块对可疑地点中家具的变化情况进行分析，得出在短时间内连续图像中家具的变化情况；第五步，智能分析模块得到宠物的行为情况与家具的变化情况之后，对各个特征分别计算变量X1,X2,X3的值，从而得出宠物异常行为判定结果；第六步，智能分析模块得出宠物异常行为的判定结果。若判定结果为是，则执行警报流程，否则，将此行为视为正常行为，不进行反应。

Description

一种基于图像变化的宠物行为检测***

技术领域

本发明涉及一种基于图像处理与视频分析的运动物体检测方法，是属于物联网应用领域。

背景技术

在当今社会，越来越多家庭希望能饲养宠物，但是当家里的人都外出上班时，宠物独自在家就会缺乏照顾。无人照看时宠物的行为变得不可控制，可能会把家里弄得一团糟，甚至毁坏家具。随着生活质量的提高，人们对宠物的需求越来越强烈，宠物独自在家时的行为不可控问题成为人们饲养宠物最大的担忧。如今对于无人照看时限制宠物行为的解决方法大多数是关在某个地方，或者带到某些提供宠物看护的服务机构寄养起来，而这些机构对于寄养的宠物也是把它们关起来。这些行为限制的方法对宠物来说并不是好事。

发明内容

针对目前对于独自在家宠物行为控制的不足，解决无人看护时防止宠物对家居做成破坏的问题。本发明通过在视频监控***中，提供智能行为分析以及相应的方法，来实现更好的保护家居的功能。

本发明提供了一种基于图像变法的宠物行为检测***，用于监测宠物对家具的破坏性行为，并监测控制宠物在家的行为。与以往的宠物行为控制方式不同，该方法通过对家居图像变化的分析，对宠物的异常行为进行报警与干预。

附图1表示出了本发明实施例中的基于图像变化的宠物行为检测***结构示意图，这种行为检测***主要由摄像、传输、控制、显示、记录登记、智能分析和行为干涉7大模块组成。各部分功能如下：

摄像模块主要包括各种类型的高清摄像头，提供在主人外出家里没人的情况下对可以地点的实时监控，将所采集的图像信息通过传输模块传输到智能分析模块和记录登记模块。

传输模块用于连接和传输各种图像信息与控制信号。具有高带宽抗干扰等基本的功能。

控制模块，主要包括云台和主控制中心。包括接受智能分析模块产生的控制信号和人工控制信号，并且通过传输模块，对摄像模块与行为干涉模块中的设备进行实时控制。

显示模块，用于显示智能分析模块处理之后的各种信息。

记录登记模块，包括嵌入式NVR，各种高清存储产品。持久地记录存储采集的图像信息和分析信息。

智能分析模块，分析处理由摄像模块提供的高清图像信息，对于图像中宠物的异常行为进行判定与预警，并将产生的控制信号和分析数据分别传输给控制模块和显示模块。

这里的智能分析模块利用背景减除对图像中的宠物进行提取，判断宠物是否出现在可疑地点中，然后在连续的图像之间基于纹理、形状、位置等进行对应匹配，可以得出宠物在一定时间内的位置或行为的变化情况。

这里的智能分析模块对可疑地点中的一段时间内图像变化的情况，结合宠物的行为情况分析对宠物行为进行综合评估，得出综合可疑程度，从而达到对宠物异常行为的分析。

下面将进一步说明基于图像变化的宠物行为检测***的工作流程：

第一步，摄像模块采集图像信息，通过传输模块传输给智能分析模块和存储模块；

第二步，智能分析模块接收到传输模块传来的原始信号后首先对图像进行预处理，包括背景减除、背景提取、模型匹配等。

第三步，智能分析模块利用背景减除对图像中的宠物进行提取，判断宠物是否出现在可疑地点中，然后采用图像背景提取技术，得到滤除动物后的检测图像，在连续的图像之间基于纹理、形状、位置等进行对应匹配，可以得出宠物在一定时间内的位置或行为的变化情况。

第四步，智能分析模块对可疑地点中家具的变化情况进行分析，得出在短时间内连续图像中家具的变化情况。

第五步，智能分析模块得到宠物的行为情况与家具的变化情况之后，对各个特征分别计算变量X1,X2,X3的值，从而得出宠物异常行为判定结果。

第六步，智能分析模块得出宠物异常行为的判定结果。若判定结果为是，则执行警报流程，否则，将此行为视为正常行为，不进行反应。

有益效果

本发明可以通过宠物的识别与图像变化的分析，来提高分析的准确性。宠物的模型识别与图像变化程度的分析技术已经十分成熟并且广泛应用到数码相机、摄像头等电子器械当中。即通过记录宠物在家里对于可疑地点的行为分析与家具变化情况等信息，来判断宠物是否有异常行为，从而发出警报，启动干涉设备干扰宠物对家具的破坏行为。

附图说明

为了更清楚说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例中的基于图像变化的宠物行为检测***结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的是实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的重点在于:根据连续图像的变化，进行分析并辨别出该种图像变化是否属于宠物的异常行为，即是否可能存在破坏或损坏家居的行为。宠物破坏的对象一般是沙发、窗帘、床单还有盆栽等体积较大的物品，造成混乱的场地一般是厨房、阳台与客厅。因此，对于图像变化的地点为客厅、卧室、厨房等可疑地点，极有可能是宠物出现在可疑地点；对于进入可疑地点后，短时间内引起沙发、窗帘或其他物品的位置或者形状发生改变，则很有可能是宠物在进行破坏家具的行为。对于在极短时间内图像发生巨大的变化，也有可能是宠物在快速移动从而导致家居物品位置的变化。对此，我们定义异常的宠物行为如下：

宠物异常行为判断特征：

1.有物体出现在客厅、卧室等监测地点；

2.该物体为宠物；

3.监测地点中家具的形状、颜色、位置发生改变；

因为宠物必须出现在可疑地点才有可能对家具进行破坏，所以***在识别出宠物进入到可疑地点的时候，才开始进行图像变化的判断。对宠物出现在监测地点时家具的变化情况进行分析，即可辨别出宠物是否有异常行为。

本发明中，图像变化的判定是基于图形匹配与图像变化程度的算法来实现。

步骤一：利用背景减除对摄像头传输的图像进行处理(传输图片频率为0.5Hz)，可得到滤除固定背景后的图片，再将前后两张图片对比，若不同，则表示有物体进入到监测区域，将代表特征一的自变量X1置为1，否则为0，重复步骤一。

步骤二：当检测到自变量X1为1时，表示有物体进入检测区域，启动图片匹配，将提取出的宠物与图片库中的宠物图片进行匹配，若匹配成功，则表示宠物已进入到监测区域，将代表特征二的自变量X2置为1，否则为0，表示不是宠物进入到监测区域，重复步骤一。

步骤三：当检测到自变量X1、X2均为1时，则加快摄像头传输图片频率(如2Hz)，并对传输的图片进行背景提取处理，得到滤除当前宠物后的图片(如沙发)，并对一定时间内的图片进行图像匹配，当匹配结果低于一定阈值时(如低于70％)，则将代表特征三的自变量X3置为1，否则为0，重复步骤三。

步骤四：当检测到自变量X1、X2、X3均为1时，可以判定宠物正在对家居进行破坏，则激活行为干涉装置，让宠物停下当前破坏行为，则可避免家居遭到进一步的破坏，起到了保护家居的目的。

Claims (5)

1.本发明提供了一种基于图像变法的宠物行为检测***，用于监测宠物对家具的破坏性行为，并监测控制宠物在家的行为。与以往的宠物行为控制方式不同，该方法通过对家居图像变化的分析，对宠物的异常行为进行报警与干预。

基于图像变化的宠物行为检测***的工作流程如下：

第一步，摄像模块采集图像信息，通过传输模块传输给智能分析模块和存储模块。

第二步，智能分析模块接收到传输模块传来的原始信号后首先对图像进行预处理，包括背景减除、背景提取、模型匹配等。

第三步，智能分析模块利用背景减除对图像中的宠物进行提取，判断宠物是否出现在可疑地点中，然后采用图像背景提取技术，得到滤除动物后的检测图像，在连续的图像之间基于纹理、形状、位置等进行对应匹配，可以得出宠物在一定时间内的位置或行为的变化情况。

第四步，智能分析模块对可疑地点中家具的变化情况进行分析，得出在短时间内连续图像中家具的变化情况。

第五步，智能分析模块得到宠物的行为情况与家具的变化情况之后，对各个特征分别计算变量X1,X2,X3的值，从而得出宠物异常行为判定结果。

第六步，智能分析模块得出宠物异常行为的判定结果。若判定结果为是，则执行警报流程，否则，将此行为视为正常行为，不进行反应。

2.根据权利要求1所述的基于图像变化的宠物行为检测***方法，其特征在于通过背景减除和图像匹配技术来判断宠物是否进入区域。

3.根据权利要求1所述的基于图像变化的宠物行为检测***方法，其特征在于通过背景提取和图像匹配技术来判断家居是否被破坏。

4.根据权利要求1所述的基于图像变化的宠物行为检测***方法，其特征在于根据连续图像的变化，进行分析并辨别出该种图像变化是否属于宠物的异常行为，即是否可能存在破坏或损坏家居的行为。宠物破坏的对象一般是沙发、窗帘、床单还有盆栽等体积较大的物品，造成混乱的场地一般是厨房、阳台与客厅。因此，对于图像变化的地点为客厅、卧室、厨房等可疑地点，极有可能是宠物出现在可疑地点；对于进入可疑地点后，短时间内引起沙发、窗帘或其他物品的位置或者形状发生改变，则很有可能是宠物在进行破坏家具的行为。对于在极短时间内图像发生巨大的变化，也有可能是宠物在快速移动从而导致家居物品位置的变化。

定义宠物异常行为判断特征为：

1.有物体出现在客厅、卧室等监测地点；

2.该物体为宠物；

3.监测地点中家具的形状、颜色、位置发生改变；

因为宠物必须出现在可疑地点才有可能对家具进行破坏，所以***在识别出宠物进入到可疑地点的时候，才开始进行图像变化的判断。对宠物出现在监测地点时家具的变化情况进行分析，即可辨别出宠物是否有异常行为。

5.根据权利要求1所述的基于图像变化的宠物行为检测***方法，其特征在于基于图形匹配与图像变化程度的算法来实现图像变化的判定

步骤一：利用背景减除对摄像头传输的图像进行处理(传输图片频率为0.5Hz)，可得到滤除固定背景后的图片，再将前后两张图片对比，若不同，则表示有物体进入到监测区域，将代表特征一的自变量X1置为1，否则为0，重复步骤一。

步骤二：当检测到自变量X1为1时，表示有物体进入检测区域，启动图片匹配，将提取出的宠物与图片库中的宠物图片进行匹配，若匹配成功，则表示宠物已进入到监测区域，将代表特征二的自变量X2置为1，否则为0，表示不是宠物进入到监测区域，重复步骤一。

步骤三：当检测到自变量X1、X2均为1时，则加快摄像头传输图片频率(如2Hz)，并对传输的图片进行背景提取处理，得到滤除当前宠物后的图片(如沙发)，并对一定时间内的图片进行图像匹配，当匹配结果低于一定阈值时(如低于70％)，则将代表特征三的自变量X3置为1，否则为0，重复步骤三。

步骤四：当检测到自变量X1、X2、X3均为1时，可以判定宠物正在对家居进行破坏，则激活行为干涉装置，让宠物停下当前破坏行为，则可避免家居遭到进一步的破坏，起到了保护家居的目的。