最近，閉路電視安全系統(tǒng)運(yùn)行著多種算法來(lái)確保安全，例如面部識(shí)別，物體檢測(cè)，盜竊檢測(cè)，火災(zāi)警報(bào)等。我們?cè)谶\(yùn)動(dòng)檢測(cè)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了許多算法，因?yàn)樵诳臻e幀上運(yùn)行所有這些進(jìn)程沒(méi)有任何意義。在本文中，我們將討論實(shí)現(xiàn)基于運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的視頻保存。

OpenCV：pip install opencv-python

# Converting the image to GrayScalegray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)gray = cv2.GaussianBlur(gray,(21,21),0)# Saving the First Frameif first_frame is None:    first_frame = gray    continue

然后，我們將后續(xù)幀與保存的第一幀進(jìn)行比較，以觀察差異。計(jì)算完差異后，我們可以應(yīng)用閾值將其轉(zhuǎn)換為黑白圖像。

#Calculates difference to detect motiondelta_frame = cv2.absdiff(first_frame, gray)#Applies Threshold and converts it to black & white imagethresh_delta = cv2.threshold(delta_frame, 30, 255, cv2.THRESH_BINARY)[1]thresh_delta = cv2.dilate(thresh_delta, None, iterations=0)#finding contours on the white portion(made by the threshold)cnts,_ = cv2.findContours(thresh_delta.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)

最后一個(gè)命令在該黑白圖像中查找輪廓，并給出用于創(chuàng)建邊界框的坐標(biāo)，如上面的視頻所示。使用運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的好處：

1. 它不會(huì)保存無(wú)用的空閑鏡頭。因此，減少了其他算法的工作量，因?yàn)椴粫?huì)保存空閑幀進(jìn)行處理。

2. 它需要較少的計(jì)算，并且適合實(shí)時(shí)實(shí)施。

給定的因素導(dǎo)致輪廓檢測(cè)不理想，運(yùn)動(dòng)檢測(cè)的幼稚方法會(huì)在執(zhí)行開始時(shí)為所有比較保存第一幀。不好有幾個(gè)原因：

• 白天的照明條件可能會(huì)改變。

• 天氣變化。

• 執(zhí)行時(shí)相機(jī)被遮擋。

解決方案：在沒(méi)有運(yùn)動(dòng)的情況下，可以通過(guò)定期定期更新保存的幀來(lái)輕松解決此問(wèn)題。

# Number of idle frames to pass before changing the saved frame # for further comparisionsFRAMES_TO_PERSIST = 1000

然后將其放在while循環(huán)中：

#increment delay counter for every idle framedelay_counter += 1#Update the saved first frameif delay_counter > FRAMES_TO_PERSIST:    delay_counter = 0    first_frame = next_frame

當(dāng)檢測(cè)到運(yùn)動(dòng)時(shí)，將delay_counter設(shè)置為零，微小的物體（例如蜜蜂和昆蟲）和通常不必要的輕微不必要的運(yùn)動(dòng)被存儲(chǔ)起來(lái)。解決方案：如片段所示，我們應(yīng)該在該區(qū)域設(shè)置一個(gè)閾值。

# Minimum boxed area(in pixels) for a detected motion to count as actual motion# Use to filter out noise or small objectsMIN_SIZE_FOR_MOVEMENT = 2000

然后在while循環(huán)中放置一個(gè)if語(yǔ)句：

#Checks if the area is big enough to be considered as motion.if cv2.contourArea(c) > MIN_SIZE_FOR_MOVEMENT:    #Your code

所有這些都是針對(duì)同一視頻（30-fps，1280x720）計(jì)算的。

Raspberry Pi 2：

• 規(guī)格
• 1.5 GHz處理器
• 1 GB內(nèi)存
• 沒(méi)有GPU
• FPS：每秒8.08幀

Jetson Nano：

• 規(guī)格
• 四核ARM處理器1.43Ghz
• 2 Gb內(nèi)存
• GPU：128核心Nvidia Maxwell
• FPS：每秒33幀

個(gè)人電腦 ：

• 規(guī)格
• i7第八代處理器
• 16 GB內(nèi)存
• GTX 1060 6 GB GPU
• FPS：每秒37幀

潛在應(yīng)用：

智能鈴：

如果有人站在您家門口，它將自動(dòng)觸發(fā)鈴聲，并向您發(fā)送提示。

潛在威脅警報(bào)：

如果有人站在您家門前的時(shí)間長(zhǎng)于正常時(shí)間，它將提醒您。

在本文中，我們實(shí)現(xiàn)了一個(gè)非?；镜匾乃惴ǎ捎糜谟行н\(yùn)行所有其他算法。可以對(duì)該運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行更多修改，以使其更加健壯。

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