(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210377979.9 (22)申请日 2022.04.06 (71)申请人 上海高德威智能交通系统有限公司 地址 201821 上海市嘉定区云谷路59 9弄6 号620室J 1452 (72)发明人 戴晓溪　蒋姚亮　 (74)专利代理 机构 深圳市世纪恒程知识产权代 理事务所 4 4287 专利代理师 高莎 (51)Int.Cl. G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/80(2022.01) (54)发明名称 摄像机遮挡检测方法、 装置、 设备及存储介 质 (57)摘要 本申请公开了一种摄像机遮挡检测方法、 装 置、 设备及存储介质， 该方法包括： 获取目标场景 下所述摄像机的监控视频， 从所述监控视频中筛 选得到待检测图像； 获取针对所述目标场景的目 标背景模型， 所述目标背景模型是对在所述目标 场景下采集的第一样本图像进行特征融合后得 到的； 统计所述目标背景模型对应的第一分布特 征， 并统计所述待检测图像的第二分布特征； 比 对所述第一 分布特征以及所述第二分布特征， 确 定所述待检测图像的遮挡检测结果。 本申请提升 了识别摄 像机是否被遮挡的识别准确率。 权利要求书3页 说明书13页 附图5页 CN 114898245 A 2022.08.12 CN 114898245 A 1.一种摄 像机遮挡检测方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取目标场景 下所述摄像机的监控视频， 从所述 监控视频中筛 选得到待检测图像； 获取针对所述目标场景的目标背景模型， 所述目标背景模型是对在所述目标场景下采 集的第一样本图像进行 特征融合后得到的； 统计所述目标背景模型对应的第一分布特征， 并统计所述待检测图像的第二分布特 征； 比对所述第一分布特征以及所述第二分布特征， 确定所述待检测图像的遮挡检测结 果。 2.如权利要求1所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述目标背景模型是统计学 分布模型； 所述统计所述目标背景模型对应的第 一分布特征， 并统计所述待检测图像的第 二分布 特征的步骤， 包括： 通过预设分块方式， 将所述目标背景模型划分为各子模型块， 统计各所述子模型块的 第一分布特 征； 通过所述预设分块方式， 对所述待检测图像进行分块， 得到各待检测分块， 统计各所述 待检测分块的第二分布特 征； 所述比对所述第 一分布特征以及所述第 二分布特征， 确定所述待检测图像的遮挡检测 结果的步骤， 包括： 将所述子模型块的第 一分布特征与对应待检测分块的第 二分布特征进行比对， 得到块 差值； 基于所述 块差值， 确定所述待检测图像的遮挡检测结果。 3.如权利要求2所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述统计各所述待检测分块 的第二分布特 征的步骤， 包括： 提取所述待检测分块的像素 特征； 对所述像素 特征进行分布情况的统计， 得到所述待检测分块的第二分布特 征。 4.如权利要求3所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述对所述像素特征进行分 布情况的统计， 得到所述待检测分块的第二分布特 征的步骤， 包括： 对所述像素 特征进行均值分布情况的统计， 得到所述待检测分块的均值分布特 征； 对所述像素 特征进行离 散分布情况的统计， 得到所述待检测分块的方差特 征； 对所述待检测分块进行中心偏移情况的统计， 得到所述待检测分块的偏度特 征； 将所述均值分布特 征， 所述方差特 征以及所述偏度特 征确定为所述第二分布特 征。 5.如权利要求2所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述基于所述块差值， 确定 所述待检测图像的遮挡检测结果的步骤， 包括： 确定所述块差值对应的分块阈值； 每个待检测分块的分块阈值不同， 所述对应的分块 阈值由相应子模型块的第一分布特征确定， 所述第一分布特征至少包括模型均值分布特 征， 模型方差特征以及模型偏度特 征中的一项； 将所述块差值与所述对应的分块阈值进行比对， 若所述块差值大于等于所述对应的分 块阈值， 则确定所述待检测分块异常； 确定所述待检测图像的异常图像块在所述待检测图像的所有图像块中的数量占比， 若权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114898245 A 2所述数量占比超过一半时， 确定所述待检测图像的遮挡检测结果 为被遮挡。 6.如权利要求1所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述获取针对所述目标场景 的目标背景模型的步骤之后， 所述方法包括： 每间隔预设采样时间间隔， 采集所述目标场景下的第 二样本图像， 其中， 所述第 二样本 图像包括出入车事 件图像和/或者泊车事 件图像； 统计所述第二样本图像中的特 征； 将所述第二样本图像中的特征融合至所述目标背景模型中， 得到更新后的所述目标背 景模型。 7.如权利要求1 ‑6任一项所述的摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述比对所述分布 特征以及所述第二分布特征， 确定所述待检测图像的遮挡检测结果的步骤之后， 所述方法 包括： 若所述待检测图像的遮挡检测结果为被遮挡时， 返回从所述监控视频中筛选待检测图 像的步骤， 直至检测到任一图像的遮挡检测结果为未被遮挡， 并统计连续被判定为被遮挡 的图像的帧数； 若连续被判定为被遮挡的图像的帧数 大于预设帧数时， 进行遮挡报警。 8.如权利要求7所述摄像机遮挡检测方法， 其特征在于， 所述若连续被判定为被遮挡的 图像的帧数 大于预设帧数时， 进行遮挡报警的步骤， 包括： 若连续被判定为被遮挡的图像的帧数大于预设帧数时， 确定上一 次遮挡报 警距离当前 时刻的时长； 若所述时长大于预设时长时， 进行遮挡报警。 9.一种摄 像机遮挡检测装置， 其特 征在于， 所述摄 像机遮挡检测装置包括： 逻辑分析模块， 用于获取目标场景下所述摄像机的监控视频， 从所述监控视频中筛选 得到待检测图像； 模型确定模块， 用于获取针对所述目标场景的目标背景模型， 所述目标背景模型是对 在所述目标场景 下采集的第一样本图像进行 特征融合后得到的； 特征统计模块， 用于统计所述目标背景模型对应的第一分布特征， 并统计所述待检测 图像的第二分布特 征； 比对模块， 用于比对所述第一分布特征以及所述第二分布特征， 确定所述待检测图像 的遮挡检测结果。 10.如权利要求9所述的摄 像机遮挡检测装置， 其特 征在于， 所述目标背景模型是统计学分布模型； 所述特征统计模块包括： 划分单元， 用于通过预 设分块方式， 将所述 目标背景模型划分为各子模型块， 统计各所述子模型块的第一分布特 征； 获取单元， 用于通过所述预设分块方式， 对所述待检测图像进行分块， 得到各待检测分 块， 统计各所述待检测分块的第二分布特征， 所述目标背景模 型是统计学分布模 型； 所述比 对模块包括： 比对单元， 用于将所述子模型块的第一分布特征与对应待检测分块的第二分 布特征进行比对， 得到块差值； 第一确定单元， 用于基于所述块差值， 确定所述待检测图像 的遮挡检测结果； 和/或者所述获取单元包括： 获取子单元， 用于提取所述待检测分块的像素特征； 对所 述像素特征进行分布情况的统计， 得到所述待检测分块的第二分布特 征；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114898245 A 3