影像移动检测装置及使用该影像移动检测装置的方法与流程

本发明涉及一种影像移动检测装置及使用该影像移动检测装置的方法。

背景技术：

1、在现代监控与安全系统中，影像移动检测扮演着至关重要的角色。其基本原理是通过比较连续影像帧的亮度差异，来判断场景中是否存在物体移动。具体而言，影像从cmos 传感器输入后，经过适度缩小，将其亮度值储存至缓冲区，然后等待下一张影像的撷取。当新影像撷取后，系统会对比前一张影像的亮度差异，若超过设定的阈值，则判定有物体移动。

2、然而，这种方法在实际应用中面临多重挑战。首先，为了储存每张影像的亮度信息，系统需要大量的 sram。在微控制器（mcu）处于低功耗模式下执行移动检测时，这种高内存需求会增加能耗，对维持低功耗运作造成不利影响。其次，cmos 传感器在成像过程中容易受到噪点和噪声的干扰，这些噪声可能导致检测结果的误判，降低系统的准确性。

3、为了解决上述问题，业界提出了多种改进方案。其中之一是采用先进的 cmos 影像传感器技术，这些传感器具备更高的灵敏度和分辨率，并内建智能化的图像处理功能，如多格合成和压缩技术，以获取高动态范围（hdr）的影像，同时降低系统带宽需求。

4、然而，采用更先进的cmos 影像传感器不仅提高了传感器的成本也提高了内存的需求进一步造成更大的功耗。

5、综上所述，传统的影像移动检测方法在面对高内存需求和噪点干扰时，存在一定的局限性。通过采用特征二值化的图像处理方法，可以有效提升系统的检测准确性，并降低功耗，满足现代监控与安全系统的需求。

技术实现思路

1、本发明提供一种影像移动检测装置，以及使用此装置的方法。

2、根据本发明的第一具体实施例，旨在提供一种影像移动检测装置，包含：一高通滤波器、一阈值计算器、一混合器信号连接所述高通滤波器及所述阈值计算器、一检测器信号连接所述混合器及一二值化缓存比较器信号连接所述检测器。

3、根据一实施例，高通滤波器可包含一拉普拉斯计算方式、一sobel计算方式及一cany计算方式的电路结构。

4、根据一实施例，阈值计算器可计算储存在一线性缓存器中的图片亮度值，并计算其动态平均。

5、根据一实施例，混合器可包含通过该高通滤波器加上该阈值计算器所计算出的图片边缘及亮度平均并将其混和并做二值化处理，通过上述的电路结构可将图片所占用的内存空间减少，并保留物体及人物的边缘。

6、根据一实施例，检测器可收集上述混合器处理完的信号并储存在一二值化缓存比较器中，并且将数据区分前后影像，并对前后影像作汉明距离计算(xor)，接着将收集好的整张影像信息发送至一中央处理器做处理，并比较物体及人物是否有移动。

7、根据本发明的第二具体实施例，旨在提供一种影像移动检测装置，包含:一影像撷取器，用以撷取一段连续时间的连续影像；一线性缓存器，信号连接所述影像撷取器；一高通滤波器及一阈值计算器，信号连接所述线性缓存器，其中所述高通滤波器为一找出图片边缘的计算电路；一混合器，信号连接所述高通滤波器及所述阈值计算器；一中央处理器；一检测器，信号连接所述混合器及所述中央处理器；一二值化缓存比较器，信号连接所述检测器。

8、根据一实施例，影像撷取器可包含一cmos传感器模块。

9、根据一实施例，线性缓存器可包含一line buffer。

10、根据一实施例，高通滤波器可包含一拉普拉斯计算方式、一sobel计算方式及一cany计算方式的电路结构，通过上述的电路结构可将图片所占用的内存空间减少，并保留物体及人物的边缘。

11、根据一实施例，阈值计算器可计算储存在该缓存器中的图片亮度值，并计算其动态平均。

12、根据一实施例，混合器可包含通过该高通滤波器加上该阈值计算器所计算出的图片边缘及亮度平均并将其混和并做二值化处理。

13、根据一实施例，检测器可收集上述混合器处理完的信号并储存在一二值化缓存比较器中，并且将数据区分前后影像，并对前后影像作汉明距离计算(xor)，接着将收集好的整张影像信息发送至一中央处理器做处理，并比较物体及人物是否有移动。

14、本发明进一步揭示使用上述第二具体实施例的影像移动检测装置的方法，用以将影像中的物体及人物边缘保留并将影像大小缩小，并且计算处理后的前后影像并比较物体及人物是否有移动，该影像移动检测方法包含：检测一连续影像，其中该连续影像为一影像检测器所检测的信号，其中该影像信息会储存在一缓存器中以利进行计算；使用一高通滤波器将该连续影像做边缘检测，并且通过一阈值计算器计算该连续影像储存于该缓存器中的实时数据的亮度平均作为一阈值； 将该阈值及滤波后的处理信号使用一混合器混合其信号，将其保留必要信息并将该连续影像占用的位减少；以及经处理后的连续影像通过一检测器接收并通过一二值化缓存比较器将该连续影像中的前后两张图片做前后比较，并计算其差异的数量，将结果输出至一中央处理器进行比较。

15、为了进一步理解本发明的技术、手段和效果，可以参考以下详细描述和附图，从而可以彻底和具体地理解本发明的目的、特征和概念。然而，以下详细描述和附图仅用于参考和说明本发明的实现方式，其并非用于限制本发明。

1.一种影像移动检测装置，用以通过检测连续影像中物体的移动状况，其特征在于，

2.根据权利要求1所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述高通滤波器为一电路装置或是一运算系统，利用所述电路装置或是所述运算系统将其图片中的边缘部分保留。

3.根据权利要求1所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述高通滤波器为一拉普拉斯计算电路，其计算方式如下： ，其中，是图像的拉普拉斯算子，是原始图像，是滤波后的结果，并且通过fpga、asic或是dsp实现。

4.根据权利要求1所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述高通滤波器为一sobel计算电路，其计算方式如下:

5.根据权利要求1所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述阈值计算器所设定的阈值为一随着不同的影像作变动的平均值。

6.根据权利要求1所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述混合器用以将经过所述高通滤波器滤除后的一经处理信号及一经过阈值计算器后的一阈值进行混和，并将信号辅以前述阈值将其二值化，若滤波后信号大于阈值则输出1，若滤波后信号小于阈值则输出0。

7.一种影像移动检测装置，用以通过检测连续影像中物体的移动状况，其特征在于:

8.根据权利要求7所述影像移动检测装置，其特征在于，所述中央处理器用以判断影像前后是否有物体或人物移动，并可将其数据内容通过一机器学习方法判断影像中物体或人物的移动状况。

9.根据权利要求8所述的影像移动检测装置，其特征在于，所述高通滤波器为一拉普拉斯计算电路，其计算方式如下:，其中，是图像的拉普拉斯算子，i(x,y)是原始图像，g(x,y)是滤波后的结果，其电路通过fpga、asic或是dsp实现。

10.一种影像移动检测方法，用以区分连续影像中是否有物体或是人物进行移动，所述影像移动检测方法，其特征在于，