技術領域

本發明涉及自動檢測技術領域，尤其是視頻監控用云臺攝像機故障自動檢測方法。

背景技術

云臺攝像機在視頻監控、工業監測、工業機器人等領域應用廣泛。云臺攝像機的數量和運行時間與日俱增，設備維護和故障檢測的工作量隨著系統的擴大也日趨復雜和龐大，傳統的人工手動檢查方法效率低，應用中亟需一種對云臺攝像機自動故障檢測的方法。

已有的方法“云臺自診斷監控電路（發明公開號101776914A）”需要額外的硬件電路實現云臺故障自動檢測的功能，系統成本增加。

“云臺檢測方法和檢測裝置（101631260）”、“圖像比對法檢測云臺攝像機工作狀態的方法（101420593）”、“攝像機故障自動檢測和管理方法、裝置和系統（101783970A?）”利用云臺控制指令發送前后兩幀圖像數據的差異是否超過閾值，判斷云臺運動是否正常；該類方法受圖像噪聲和干擾的影響大，易造成誤檢。

“一種視頻監控設備前端云臺故障的自動監測方法和裝置（101098466）”通過比較當前圖像與靜態背景圖像的靜態區域的差異判斷攝像機是否運動；該方法易受局部運動物體的影響，而造成誤檢。

“一種視頻質量診斷系統及其實現方法（102176758A）”中提到了PTZ控制的診斷，其中利用圖像透視變換匹配技術檢測畫面的運動；該方法易受噪聲干擾、物體運動等因素的影響，可靠性不高。

發明內容

本發明針對現有技術的不足，提供了一種運動矢量法檢測云臺攝像機工作狀態的方法，云臺攝像機工作狀態包括攝像機放大、攝像機縮小、云臺左右平移、云臺上下平移。

本發明方法具體為：

步驟一：向云臺攝像機發送某一控制指令，連續采樣并保存發送控制指令后、持續一段時間的N幀圖像序列，N≧2。

步驟二：求當前幀的梯度圖；對梯度圖二值化，將梯度小于閾值的像素視為平坦區域的像素，形成平坦區域的二值掩膜，對該平坦區域掩膜進行形態學濾波；計算平坦區域的面積，當平坦區域的面積超過閾值時，判定該幀為特征不顯著；對于特征不顯著視頻，執行步驟三。

否則，按照傳統運動矢量估計方法中圖像塊的劃分，將當前幀劃分為不重疊的塊，統計當前幀中平坦塊的個數???????????????????????????????????????????????，平坦塊為平坦像素數大于塊面積設定百分比的塊，將當前幀的所有塊標記為待求運動矢量的塊，執行步驟四。

步驟三：對于特征不顯著視頻，求當前幀的顯著特征；在當前幀中，將顯著特征所在的塊標記為待求運動矢量的塊；其中，顯著特征可選邊緣、角點。

步驟四：根據前一幀圖像，對當前幀中待求運動矢量的塊，求當前幀的運動矢量；運動矢量方向角以非負整數標記：

，表示將的方向角等分，，表示估計得到的運動矢量，即該塊在圖像的橫、縱坐標上均沒有運動；當圖像中的顯著特征靜止或沒有顯著特征時，，表示x軸方向的運動分量，表示y軸方向的運動分量。

步驟五：針對不同的云臺控制指令，統計連續N-1幀的運動矢量特征，所述的云臺控制指令包括攝像機縮放指令和攝像機平移指令；

（1）對于攝像機縮放指令：

將圖像劃分為四個象限Q1、Q2、Q3和Q4，在放大和縮小指令下，放大時，圖像四個象限上的運動矢量的方向角均向外；縮小時，運動矢量方向角均向內；由此可得，攝像機在放大和縮小時，單幀圖像的四個象限上，分別統計運動矢量方向角的直方圖，得到對應于四個象限的四個方向角直方圖，分別取每個直方圖的最大值對應的方向角，該方向角范圍應滿足下表：