(12)發(fā)明專利地址518000廣東省深圳市南山區(qū)高新區(qū)亓駿唯.一種遺留物品檢測算法在分布式模型中的應(yīng)用.軟件.2015,(第12期),201-205頁.審查員姜海霞(72)發(fā)明人陳志博石楷弘限公司44232實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法及裝置本發(fā)明的實施例提供了一種實現(xiàn)監(jiān)控場景對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上據(jù)所述監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡過濾所述21.一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法，其特征在于，所述方法包括：通過對消防通道對應(yīng)的監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點消除環(huán)境光照影響，獲得所在RGB色彩空間上的像素值更新；根據(jù)更新所得像素值，將所述監(jiān)控單幀圖片由所述RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至HSV色彩空間；對所述監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，所述背景模型用于在空域上模擬所述上一幀圖片中同位像素點的背景像素變化；根據(jù)獲取的所述背景模型，計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，所述監(jiān)控單幀圖片包括所述運動前景像素和靜止背景像素；由所述運動前景像素在所述監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選區(qū)域；在開始對所述監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行遺留物品的檢測時，同步對所述監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片進行生物體檢測，獲得所述監(jiān)控單幀圖片中對應(yīng)于所述生物體的圖片區(qū)域；對連續(xù)檢測到的所述圖片區(qū)域進行維護，獲得所述監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡；對進行所述遺留物品檢測的監(jiān)控單幀圖片，根據(jù)所維護的生物體歷史軌跡獲取對應(yīng)于所述生物體的圖片區(qū)域，將包含于所述圖片區(qū)域內(nèi)或者與所述圖片區(qū)域相鄰的遺留物品候選區(qū)域獲取為遺留物品所停留的區(qū)域；對所述監(jiān)控單幀圖片中未過濾的遺留物品候選區(qū)域，將所包含的全部運動前景像素修正為靜止背景像素，且對所述靜止背景像素執(zhí)行對應(yīng)背景模型的更新。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在對所述監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型之前，所述方法還包括：對所述監(jiān)控視頻中的首幀圖片中各像素點，通過對所述像素點的鄰域像素進行隨機采樣，獲得所述像素點在空域上的背景像素點集合；獲取所述像素點在空域上的背景像素點集合形成所述背景模型。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取的所述背景模型，計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，包括：對應(yīng)于所述監(jiān)控單幀圖片所在色彩空間，通過計算所述像素點與所述背景模型中各背景像素點的距離，獲取所述背景模型中像素值與所述像素點相近似的背景像素點；在所述相近似的背景像素點數(shù)量小于數(shù)量閾值時，獲取所述像素點為運動前景像素。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：在所述相近似的背景像素點數(shù)量達(dá)到所述數(shù)量閾值或者檢測到所述像素點屬于特殊區(qū)域時，獲取所述像素點為靜止背景像素，所述特殊區(qū)域包括高光區(qū)域和陰影區(qū)域；將所述靜止背景像素作為新的背景像素點對所述背景模型中的背景像素點隨機更新，獲得更新的所述背景模型；按照設(shè)定概率，對所述靜止背景像素的鄰域像素所對應(yīng)背景模型進行所述隨機更新。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，在根據(jù)獲取的所述背景模型，計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素之后，所述方法還包括：根據(jù)所述運動前景像素是否歸屬于鬼影區(qū)域，識別所述運動前景像素的誤判，且修正誤判的所述運動前景像素為靜止背景像素；為修正得到的所述靜止背景像素執(zhí)行對應(yīng)背景模型的更新。6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：3在對所述監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行的遺留物品檢測中，如果首次檢測到所述監(jiān)控單幀圖片中含有所述遺留物品所停留的區(qū)域，開始進行計數(shù)；當(dāng)所述計數(shù)的數(shù)值超過報警閾值時執(zhí)行報警。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，在所述計數(shù)的數(shù)值超過報警閾值時執(zhí)行報在檢測到所述監(jiān)控單幀圖片中不含有所述遺留物品所停留的區(qū)域時，停止所述計數(shù)；如果所述計數(shù)停止的時間達(dá)到設(shè)定幀數(shù)，則對所述計數(shù)清零。8.一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置，其特征在于，所述裝置包括：環(huán)境光照消除模塊，用于通過對消防通道對應(yīng)的監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點色彩空間轉(zhuǎn)換模塊，配置為根據(jù)更新所得像素值，將所述監(jiān)控單幀圖片由所述RGB色彩背景模型獲取模塊，用于對所述監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，所述背景模型用于在空域上模擬所述上一幀圖片中同位像素點的背景像素變運動前景計算模塊，用于根據(jù)獲取的所述背景模型計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，所述監(jiān)控單幀圖片包括所述運動前景像素和靜止背景像素；候選區(qū)域定位模塊，用于由所述運動前景像素在所述監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選區(qū)域；在開始對所述監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行遺留物品的檢測時，同步對所述監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片進行生物體檢測，獲得所述監(jiān)控單幀圖片中對應(yīng)于所述生物體的圖片對連續(xù)檢測到的所述圖片區(qū)域進行維護，獲得所述監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡；候選區(qū)域過濾模塊，用于對進行所述遺留物品檢測的監(jiān)控單幀圖片，根據(jù)所維護的生物體歷史軌跡獲取對應(yīng)于所述生物體的圖片區(qū)域，將包含于所述圖片區(qū)域內(nèi)或者與所述圖片區(qū)域相鄰的遺留物品候選區(qū)域獲取為遺留物品所停留的區(qū)域；并針對所述監(jiān)控單幀圖片中未過濾的遺留物品候選區(qū)域，將所包含的全部運動前景像素修正為靜止背景像素，且對所述靜止背景像素執(zhí)行對應(yīng)背景模型的更新。處理器，讀取存儲器存儲的計算機可讀指令，以執(zhí)行權(quán)利要求1-7中的任一項所述的方10.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存儲有計算機可讀指令，當(dāng)所述計算機可讀指令被計算機的處理器執(zhí)行時，使計算機執(zhí)行權(quán)利要求1-7中的任一項所述的方法。4實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法及裝置技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體而言，涉及一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法及裝置。背景技術(shù)[0002]消防通道是指消防人員實施營救和被困人員疏散的通道，例如樓梯口和過道，在發(fā)生各種險情時起到不可低估的作用，因此需要保證消防通道時刻保持暢通。[0003]消防通道通常設(shè)有監(jiān)控攝像頭，并調(diào)配有專利的安保人員對監(jiān)控視頻實時監(jiān)控，以便于及時發(fā)現(xiàn)和清理消防通道中堆放的遺留物品。[0004]而在一些消防通道自動監(jiān)控的場景中，通常利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對消防通道對應(yīng)的監(jiān)控視頻進行監(jiān)測，在監(jiān)測到消防通道中堆放有遺留物品時自動報警，并通知相關(guān)人[0005]但是，在訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，需要獲取大量監(jiān)控視頻以及標(biāo)定監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的遺留物品作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，導(dǎo)致訓(xùn)練過程十分繁雜。并且考慮到實際的監(jiān)控場景十分復(fù)雜，例如不同消防通道下的環(huán)境光照變化劇烈，所堆放遺留物品的種類繁多，難以訓(xùn)練出適合各種復(fù)雜場景的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，導(dǎo)致通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對消防通道中遺留物品的檢測容易出現(xiàn)漏檢和誤檢等情況。[0006]因此，亟待解決現(xiàn)有實現(xiàn)中無法對監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的遺留物品進行準(zhǔn)確檢測的技術(shù)問題。發(fā)明內(nèi)容[0007]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的實施例提供了一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢[0009]一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法，包括：針對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，所述背景模型用于在空域上模擬所述上一幀圖片中同位像素點的背景像素變化；根據(jù)獲取的所述背景模型，計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，所述監(jiān)控單幀圖片包括所述運動前景像素和靜止背景像素；由所述運動前景像素在所述監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選區(qū)域；根據(jù)所述監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡過濾所述遺留物品候選區(qū)域，獲得遺留物品所停留的區(qū)域。[0010]一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置，包括：背景模型獲取模塊，用于對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型，所述背景模型用于模擬所述上一幀圖片中同位像素點的背景像素變化；運動前景計算模塊，用于相對所述背景模型計算所述監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，所述監(jiān)控單幀圖片包括所述運動前景像素和靜止背景像素；候選區(qū)域定位模塊，用于由所述運動前景像素在所述監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選區(qū)域；候選區(qū)域過濾模塊，用于根據(jù)所述監(jiān)控視頻中的生5物體歷史軌跡過濾所述遺留物品候選區(qū)域，獲得遺留物品所停留的區(qū)域。[0011]一種電子設(shè)備，包括處理器及存儲器，所述存儲器上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法。[0012]一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機可讀指令，當(dāng)所述計算機可讀指令被計算機的處理器執(zhí)行時，使計算機執(zhí)行如上所述實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法。[0013]在上述技術(shù)方案中，考慮到遺留物品是經(jīng)由人類或者其它生物體攜帶至監(jiān)控場景中的，遺留物品在監(jiān)控視頻中表現(xiàn)為是運動的圖像區(qū)域，因此通過對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，然后相對背景模型計算監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，能夠得到監(jiān)控單幀圖片中可能表示遺留物品的像素點，由此定位得到遺留物品候選區(qū)域。[0014]仍基于遺留物品是經(jīng)由生物體攜帶至監(jiān)控場景，遺留物品出現(xiàn)的區(qū)域周邊一定會出現(xiàn)生物體歷史軌跡，因此根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡對遺留物品候選區(qū)域進行過濾，所得到的遺留物品候選區(qū)域為準(zhǔn)確的遺留物品停留區(qū)域。[0015]與現(xiàn)有技術(shù)相比，上述技術(shù)方案對監(jiān)控視頻中的遺留物品檢測與遺留物品的種類無關(guān)，根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡對遺留物品候選區(qū)域進行過濾，也能夠過濾掉由于環(huán)境光照變化而被誤檢的遺留物品候選區(qū)域，從而實現(xiàn)對遺留物品的準(zhǔn)確檢測。[0016]應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本發(fā)明。附圖說明[0017]此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本發(fā)明的實施例，并與說明書一起用于解釋本發(fā)明的原理。[0018]圖1是本發(fā)明所涉及的實施環(huán)境的示意圖；[0019]圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種計算機設(shè)備的框圖；[0020]圖3是根據(jù)一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的流[0021]圖4是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的流程圖；[0022]圖5是對圖3對應(yīng)實施例中步驟210在一個實施例的流程圖；[0023]圖6是對圖3對應(yīng)實施例中步驟230在一個實施例的流程圖；[0024]圖7是對圖3對應(yīng)實施例中步驟230在另一個實施例的流程圖；[0025]圖8是對圖3對應(yīng)實施例中步驟230在另一個實施例的流程圖；[0026]圖9是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的流程圖；[0027]圖10是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法[0028]圖11是根據(jù)另一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法[0029]圖12是一應(yīng)用場景中一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的具體實現(xiàn)示意6[0030]圖13是根據(jù)一示例性實施例示出的一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置的框圖。具體實施方式[0031]這里將詳細(xì)地對示例性實施例執(zhí)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述涉及附圖時，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。以下示例性實施例中所描述的實施方式并不代表與本發(fā)明相一致的所有實施方式。相反，它們僅是與如所附權(quán)利要求書中所詳述的、本發(fā)明的一些方面相一致的裝置和方法的例子。[0032]圖1為一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法所涉及的實施環(huán)境的示意圖。該實施環(huán)境包括計算機設(shè)備100和監(jiān)控攝像頭200。[0033]其中，監(jiān)控攝像頭200安裝于消防通道或者其他任意需要進行遺留物品監(jiān)控的地點，以進行實時監(jiān)控并獲得監(jiān)控視頻。通常情況下，監(jiān)控地點安裝有多個監(jiān)控攝像頭200(圖1中示出4個),以進行全方面的監(jiān)控。[0034]監(jiān)控攝像頭200預(yù)先與計算機設(shè)備100之間建立有通信連接，以將獲取的監(jiān)控視頻傳輸至計算機設(shè)備100中進行遺留物品的檢測。[0035]在一個實施例中，計算機設(shè)備100檢測到監(jiān)控視頻中出現(xiàn)遺留物品時，會對遺留物品出現(xiàn)的區(qū)域相應(yīng)標(biāo)記，并對標(biāo)記的遺留物品區(qū)域進行顯示，便于相關(guān)人員準(zhǔn)確定位遺留物品位于監(jiān)控地點中的位置，從而對遺留物品及時進行清理。[0036]在另外的實施例中，計算機設(shè)備100檢測到監(jiān)控視頻中出現(xiàn)遺留物品時還進行報警，以通知相關(guān)人員及時清理遺留物品。[0037]圖2是根據(jù)一示例性實施例示出的一種計算機設(shè)備的框圖。[0038]需要說明的是，該計算機設(shè)備只是一個適配于本發(fā)明的示例，不能認(rèn)為是提供了對本發(fā)明的使用范圍的任何限制。該計算機設(shè)備也不能解釋為需要依賴于或者必須具有圖2中示出的示例性的計算機設(shè)備100中的一個或者多個組件。件104、音頻組件105、傳感器組件107和通信組件108.其中，上述組件機設(shè)備100可以根據(jù)自身功能需求增加其他組件或減少某些組件，本實施例不作限定。[0040]處理組件101通?？刂朴嬎銠C設(shè)備100的整體操作，諸如與顯示、數(shù)據(jù)通信以及日志數(shù)據(jù)處理相關(guān)聯(lián)的操作等。處理組件101可以包括一個或多個處理器109來執(zhí)行指令，以完成上述操作的全部或部分步驟。此外，處理組件101可以包括一個或多個模塊，便于處理組件101和其他組件之間的交互。例如，處理組件101可以包括多媒體模塊，以方便多媒體組件104和處理組件101之間的交互。[0041]存儲器102被配置為存儲各種類型的數(shù)據(jù)以支持在計算機設(shè)備100的操作，這些數(shù)據(jù)的示例包括用于在計算機設(shè)備100上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令。存儲器102中存儲有一個或多個模塊，該一個或多個模塊被配置成由該一個或多個處理器109執(zhí)行，以完成下述實施例中所描述的實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法中的全部或者部分步驟。[0042]電源組件103為計算機設(shè)備100的各種組件提供電力。電源組件103可以包括電源管理系統(tǒng)，一個或多個電源，及其他與為計算機設(shè)備100生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組7件。[0043]多媒體組件104包括在所述計算機設(shè)備100和用戶之間的提供一個輸出接口的屏幕。在一些實施例中，屏幕可以包括TP(TouchPanel,觸摸面板)和LCD(LiquidCrystalDisplay,液晶顯示器)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可以被實現(xiàn)為觸摸屏，以接收來自用戶的輸入信號。觸摸面板包括一個或多個觸摸傳感器以感測觸摸、滑動和觸摸面板上的手勢。所述觸摸傳感器可以不僅感測觸摸或滑動動作的邊界，而且還檢測與所述觸摸或滑動操作相關(guān)的持續(xù)時間和壓力。[0044]音頻組件105被配置為輸出和/或輸入音頻信號。例如，音頻組件105包括一個麥克風(fēng)，當(dāng)計算機設(shè)備100處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音置為接收外部音頻信號。所接收的音頻信號可以被進一步存儲在存儲器102或經(jīng)由通信組件108發(fā)送。在一些實施例中，音頻組件105還包括[0045]傳感器組件107包括一個或多個傳感器，用于為計算機設(shè)備10提供各個方面的狀態(tài)評估。例如，傳感器組件107可以檢測到計算機設(shè)備100的打開/關(guān)閉狀態(tài)，還可以檢測計算機設(shè)備100的溫度變化。[0046]通信組件108被配置為便于計算機設(shè)備100和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。計算機設(shè)備100可以接入基于通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，例如WiFi(WIreless-Fidelity,無線網(wǎng)絡(luò))。在一個示例性實施例中，通信組件108經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號或廣播相關(guān)信息。[0047]可以理解，圖2所示的結(jié)構(gòu)僅為示意，計算機設(shè)備100該可以包括比圖2中所示更多或更少的組件，或者具有與圖2所示不同的組件。圖2中所示的各組件均可以采用硬件、軟件或者其組合來實現(xiàn)。[0048]請參閱圖3,在一個示例性的實施例中，一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法適用于圖1所示實施環(huán)境中的計算機設(shè)備，該計算機設(shè)備的結(jié)構(gòu)可以如圖2所示。[0049]該種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法可以由計算機設(shè)備執(zhí)行，可以包括以下[0050]步驟210,針對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型。[0051]如前所述，對于消防通道或者其它一些不允許堆放遺留物品的地點，通常需要進行實時監(jiān)控，以避免由于遺留物品違規(guī)堆放而導(dǎo)致出現(xiàn)危害人類安全等嚴(yán)重問題。[0052]在現(xiàn)有實現(xiàn)中，通常采用訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的遺留物品進行自動檢測，以節(jié)省人力成本，但由于實際監(jiān)控場景十分復(fù)雜、遺留物品種類繁多、以及環(huán)境光照變化頻繁等因素，難以訓(xùn)練得到適應(yīng)于不同監(jiān)控場景的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，從而導(dǎo)致無法對遺留物品進行準(zhǔn)確檢測。[0053]本實施例基于遺留物品是由人類或者其他生物體帶入監(jiān)控地點這一性質(zhì)，能夠得出遺留物品在監(jiān)控視頻中表現(xiàn)為是運動的圖像區(qū)域，因此，通過對監(jiān)控視頻進行運動前景的檢測，即能夠?qū)z測到的運動前景獲取為監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的遺留物品，從而無需訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使得對遺留物品的檢測更加方便。[0054]在本實施例中，對監(jiān)控視頻進行的遺留物品(即運動前景)檢測，是針對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片進行的，如果監(jiān)控單幀圖片中檢測到遺留物品對應(yīng)的圖片區(qū)域，則表示8監(jiān)控視頻中出現(xiàn)遺留物品。[0055]對監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行的遺留物品檢測是逐像素點進行的，且依賴于上一幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型。應(yīng)當(dāng)理解，該空域是指像素點對應(yīng)的空間域，也即像素域，在空域上可以執(zhí)行像素級的圖像疊加等處理。該同位像素點是指不同監(jiān)控單幀圖片中位置相同的像素點，例如，不同監(jiān)控單幀圖片中位于第n行第m列的像素點互為同位像素點，并且同位像素點對應(yīng)于同一空域。[0056]對于上一幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型，則是通過對監(jiān)控視頻的首幀圖片中同位像素點的鄰域像素進行采樣，獲得首幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型后，在對后續(xù)幀圖片執(zhí)行的遺留物品檢測中，若檢測到同位像素點為靜止背景對應(yīng)的像素點，則根據(jù)該同位像素點對上一幀圖片中的同位像素點以及相鄰像素點在空域上的背景模型進行更新所得到的。[0057]也即是說，除首幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型之外，同位像素點對應(yīng)于其它幀圖片的背景模型均是以上一幀圖片對應(yīng)的背景模型為基礎(chǔ)進行更新得到的，因此，對于本實施例所獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，應(yīng)當(dāng)含有歷史幀圖片中的一些同位像素點以及同位像素點的相鄰像素點，并由這些像素點構(gòu)成上一幀圖片中同位像素點的背景像素點。[0058]由此，相對于首幀圖片中同位像素點在空域上的背景模型，本實施例所獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，能夠在空域上模擬上一幀圖片中同位像素點的背景像素變化。[0059]步驟230,根據(jù)獲得的背景模型，計算監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素。[0060]其中，監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素是指，監(jiān)控單幀圖片中表現(xiàn)為是運動前景的像素點，即表現(xiàn)為是遺留物品的像素點。[0061]監(jiān)控單幀圖片還相應(yīng)包括有靜止背景像素，該靜止背景像素是指監(jiān)控單幀圖片中表現(xiàn)為是靜止背景的像素點，例如消防通道的墻面、地板等在監(jiān)控視頻中表現(xiàn)為靜止或者移動緩慢的圖像區(qū)域。[0062]如前所述，對步驟210所獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，應(yīng)當(dāng)含有歷史幀圖片中的一些同位像素點的像素值以及相鄰像素點的像素值作為背景像素點，因此，對于當(dāng)前進行遺留物品檢測的監(jiān)控單幀圖片中的像素點，如果其與上一幀圖片中同位像素點的背景模型所包含背景像素點的分布特性相同，表示該像素點與歷史幀圖片中同位像素點所表示的圖像內(nèi)容相同或者相似，因此判定該像素點為靜止背景像素。[0063]如果監(jiān)控單幀圖片中的像素點與對應(yīng)背景模型所包含背景像素點的分布特性不同，則表示該像素點與歷史幀圖片中同位像素點所表示的圖像內(nèi)容發(fā)生變化，該像素點即表現(xiàn)為是遺留物品。[0064]由此，相對上一幀圖像中同位像素點在空域上的背景模型，通過逐像素點計算監(jiān)控單幀圖片中像素點與對應(yīng)背景模型所包含背景像素點的分布特性之間的相似度，將相似度達(dá)到一定閾值的像素點判定為監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，而將相似程度小于一定閾值的像素點判定為監(jiān)控單幀圖片中的靜止背景像素。[0065]步驟250,由運動前景像素在監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選區(qū)域。[0066]如前所述，運動前景像素是監(jiān)控單幀圖片中表現(xiàn)為是遺留物品的像素點，監(jiān)控單9幀圖片中由若干運動前景像素聯(lián)通的像素區(qū)域則相應(yīng)表現(xiàn)為是遺留物品對應(yīng)的圖片區(qū)域。[0067]由此，根據(jù)運動前景像素之間的聯(lián)通關(guān)系，能夠定位得到監(jiān)控單幀圖片中的遺留物品候選區(qū)域。[0068]在一個示例性實施例中，考慮到影響消防通道的暢通性的遺留物品應(yīng)當(dāng)具有一定大小，通過判斷監(jiān)控單幀圖片中相聯(lián)通的運動前景像素的面積是否達(dá)到設(shè)定面積閾值，將達(dá)到面積閾值的聯(lián)通區(qū)域定位為遺留物品候選區(qū)域，由此提升遺留物品候選區(qū)域的定位準(zhǔn)[0069]由于監(jiān)控單幀圖片中的各像素點的大小均相同，也可以通過判斷監(jiān)控單幀圖片中相聯(lián)通的運動前景像素數(shù)量是否大于設(shè)定閾值，定位運動前景像素數(shù)量大于設(shè)定閾值的聯(lián)通區(qū)域為遺留物品候選區(qū)域。[0070]可以得出，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實施例通過對監(jiān)控單幀圖片逐像素點計算運動前景像素，即能夠根據(jù)所得運動前景像素定位監(jiān)控單幀圖片中的遺留物品候選區(qū)域，不需要進行復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練，也不會受到遺留物品種類繁多的影響。[0071]步驟270,根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡過濾遺留物品候選區(qū)域，獲得遺留物品所停留的區(qū)域。[0072]其中，監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡是指，監(jiān)控視頻中有生物體出現(xiàn)且連續(xù)進行移動的運動軌跡。[0073]考慮到構(gòu)成遺留物品候選區(qū)域的運動前景像素點是經(jīng)由前述運動前景檢測得到的，這些運動前景像素也可能表現(xiàn)為是監(jiān)控視頻中運動的生物體或者其它運動的物體，還可能是由于環(huán)境光照的影響將靜止背景像素誤判為是運動前景像素，因此，根據(jù)步驟250所定位得到的遺留物品候選區(qū)域仍存在誤檢的可能性。[0074]仍基于遺留物品是經(jīng)由生物體攜帶至監(jiān)控場景這一性質(zhì)，遺留物品出現(xiàn)的區(qū)域周邊應(yīng)當(dāng)存在生物體歷史軌跡，由此建立生物體與遺留物品的強關(guān)聯(lián)，根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡對步驟250所定位的遺留物品候選區(qū)域進行過濾，能夠在很大程度上將上述誤檢的遺留物品候選區(qū)域去除，最終得到的遺留物品候選區(qū)域即為準(zhǔn)確的遺留物品停留區(qū)域。[0075]由此，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本實施例所提供方法對監(jiān)控視頻中的遺留物品檢測與遺留物品的種類無關(guān)，并且根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡也能夠過濾掉由于環(huán)境光照變化而被誤檢的遺留物品候選區(qū)域，能夠消除遺留物品種類和環(huán)境光照變化對遺留物品檢測準(zhǔn)確性的影響，實現(xiàn)對遺留物品的準(zhǔn)確檢測。[0076]請參閱圖4,在一個示例性的實施例中，在步驟210之前，實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法還包括以下步驟：[0077]步驟310,通過對監(jiān)控單幀圖片逐像素點消除環(huán)境光照影響，獲得所在RGB色彩空間上的像素值更新。[0078]其中，由于不同的環(huán)境光照會導(dǎo)致監(jiān)控攝像頭所采集的圖像顏色與真實顏色存在一定偏差，容易導(dǎo)致對監(jiān)控單幀圖片中運動前景像素以及靜止背景像素的誤檢，在一定程度上也會影響遺留物品檢測的準(zhǔn)確性。[0079]為了進一步消除環(huán)境光照對監(jiān)控單幀圖片中遺留物品檢測的影響，在進行遺留物品檢測之前，可以預(yù)先對監(jiān)控視頻中的每一監(jiān)控單幀圖片逐像素點消除環(huán)境光照影響，以各像素點在RGB色彩空間上的像素值進行更新的過程，所更新的像素值即為對應(yīng)像素點去是基于RGB色彩空間所實現(xiàn)的，因此監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片也應(yīng)當(dāng)對應(yīng)于RGB色彩空即有。也可以直接獲取監(jiān)控單幀圖片所能夠顯示的最大灰度值的一半為對應(yīng)表示為像素值?？臻g。(Hue)、飽和度(Saturation)和明度(Value)三個通道，其對于顏色的表達(dá)更類似于人類的的真實視覺對遺留物品進行檢測，進一步提升了對監(jiān)控單幀圖片中遺留物品檢測的準(zhǔn)確度。獲取最大比值Cmax=max(R’,G',B')、最小比值Cin=min(R’,G’,B')、以及最大比值與最小比值之間的差值△=Cmax-Cin。[0101]假設(shè)監(jiān)控單幀圖片中每一像素點和其鄰域像素的像素值在空域上有相似的分基于這種假設(shè)，每一像素點都可以根據(jù)其鄰域中的像素點來表示[0103]在一示例性的實施例中，通過對首幀圖片中的像素點P(x)的鄰域像素隨機采樣8次，依次獲得背景像素點P(1)至P(8),則由背景像素點P(1)至P(8)構(gòu)成像素點P(x)在空域上的背景模型。逐像素點執(zhí)行遺留物品的識別。示例性的，對第二幀圖片中的某一像素點，相對首幀圖片中同位像素點子啊空域上的背景模型執(zhí)行運動前景像素的計算，若獲得該像素點為靜止背景像素，則將該靜止背景像素作為新的背景像素點對首幀圖片中同位像素點的背景模型進行更新，即可得到第二幀圖片所對應(yīng)的背景模型。如此重復(fù)，對執(zhí)行遺留物品檢測的監(jiān)控單幀圖片，都根據(jù)上一幀圖片中同位像素點對應(yīng)的背景模型執(zhí)行遺留物品檢測。[0105]由此可以得出，本實施例只需對監(jiān)控視頻中的首幀圖片執(zhí)行背景模型的初始化處理，即執(zhí)行鄰域像素的隨機采樣過程，無需花費大量時間為每一監(jiān)控單幀圖片中的各像素點生成對應(yīng)的背景模型，能夠?qū)崿F(xiàn)對監(jiān)控視頻進行遺留物品檢測的實時性。[0106]請參閱圖6,在一個示例性的實施例中，步驟230可以包括以下步驟：[0107]步驟231,對應(yīng)于監(jiān)控單幀圖片所在色彩空間，通過計算監(jiān)控單幀圖片中像素點與背景模型中各背景像素點的距離，獲取背景模型中像素值與該像素點相近似的背景像素[0108]其中，對于背景模型中的背景像素點，其像素值與監(jiān)控單幀圖片中的像素點相近似是指，背景像素點與監(jiān)控單幀圖片中的像素點所表示圖片內(nèi)容相近似，二者像素值也應(yīng)當(dāng)相近似，二者在色彩空間上的距離也應(yīng)當(dāng)小于一定閾值。[0109]因此，在計算得到背景模型中每一背景像素點分別與監(jiān)控單幀圖片中的像素點之間的距離后，獲取距離小于設(shè)定距離閾值的背景像素點為背景模型中相近似的背景像素[0110]在一個示例性實施例中，在HSV色彩空間中，由于色相通道對環(huán)境光照不敏感，通過計算背景像素點與監(jiān)控單幀圖片中像素點在色相通道上的距離來獲取相似性，可以進一步消除環(huán)境光照的影響，以進一步提升監(jiān)控單幀圖片中遺留物品檢測的準(zhǔn)確度。[0111]而在另外的實施例中，還可以計算背景像素點與監(jiān)控單幀圖片中的像素點在HSV色彩空間中的空間距離，本處并不對此進行限制。[0112]步驟233,在相近似的背景像素點數(shù)量小于數(shù)量閾值時，獲取監(jiān)控單幀圖片中的像素點為運動前景像素。[0113]如前所述，如果監(jiān)控單幀圖片中的當(dāng)前像素點與對應(yīng)背景模型所包含背景像素點的分布特性不同，則表示當(dāng)前像素點與歷史幀圖片中同位像素點所表示的圖像內(nèi)容發(fā)生變[0114]當(dāng)背景模型中與監(jiān)控單幀圖片中對應(yīng)像素點相近似的背景像素點數(shù)量小于數(shù)量閾值時，即表示背景模型所包含背景像素點的分布特性與監(jiān)控單幀圖片中的對應(yīng)像素點不相同，由此得到監(jiān)控單幀圖片中的像素點為運動前景像素。[0115]本實施例通過計算監(jiān)控單幀圖片中像素點與對應(yīng)背景模型中各背景像素點的距離，來準(zhǔn)確獲取監(jiān)控單幀圖片中像素點與背景模型中各背景像素點的分布特性之間的關(guān)系，由此能夠?qū)?zhǔn)確檢測得到監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素。[0116]請參閱圖7,在一個示例性的實施例中，步驟230還包括以下步驟：[0117]步驟232,在相近似的背景像素點數(shù)量達(dá)到數(shù)量閾值，或者檢測到監(jiān)控單幀圖片中的像素點屬于特殊區(qū)域時，獲取該像素點為靜止背景像素。[0118]其中，在背景模型中相近似的背景像素點數(shù)量達(dá)到數(shù)量閾值時，表示表示背景模型所包含背景像素點的分布特性與監(jiān)控單幀圖片中的對應(yīng)像素點相同，由此得到監(jiān)控單幀圖片中的像素點為靜止背景像素。[0119]并且，當(dāng)監(jiān)控單幀圖片中的像素點經(jīng)由檢測為屬于高光區(qū)域、陰影區(qū)域等由于環(huán)境光照影響導(dǎo)致出現(xiàn)的特殊區(qū)域時，也獲取這些像素點為靜止背景像素。需要說明的是，對監(jiān)控單幀圖片中的像素點進行高光或者陰影區(qū)域的檢測，是根據(jù)高光判別算法、陰影判別算法等相應(yīng)算法實現(xiàn)的，在此不進行詳細(xì)描述。[0120]步驟234,將靜止背景像素作為新的背景像素點對背景模型中的背景像素點隨機[0121]其中，檢測得到監(jiān)控單幀圖片中的靜止背景像素后，需要將該靜止背景像素作為新的背景像素點更新至背景模型中。[0122]對背景像素點的隨機更新是指，將靜止背景像素的像素值隨機替換為背景模型中的一個背景像素點。[0123]通過對靜止背景像素所對應(yīng)背景模型進行更新，使得背景模型能夠含有歷史幀圖片中同位像素點，使得背景模型能否準(zhǔn)確模擬背景像素變化，從而有利于進行后續(xù)幀圖片中遺留物品的識別。[0124]步驟236,按照設(shè)定概率，對靜止背景像素的鄰域像素所對應(yīng)背景模型進行隨機更新。[0125]其中，設(shè)定概率是指當(dāng)一個像素點被檢測為是靜止背景時，它有1/rate的概率更新鄰域像素所對應(yīng)的背景模型，其中rate表示時間采樣因子，一般取值為16。[0126]對靜止背景像素的鄰域像素所對應(yīng)背景模型進行隨機更新是指，按照設(shè)定概率，先從靜止背景像素的鄰域中隨機選取一個相鄰的像素點，然后仍將該靜止背景像素的像素值作為新的背景像素點，隨機選取相鄰像素點所對應(yīng)背景模型中的一個背景像素點進行替換。[0127]在本實施例中，不僅對靜止背景像素對應(yīng)的背景模型進行隨機更新，還對其鄰域像素對應(yīng)的背景模型隨機更新，充分利用了像素值的空間傳播特性，使得背景模型逐漸向鄰域像素擴散，有利于進行鬼影區(qū)域的識別。[0128]請參閱圖8,在一個示例性的實施例中，在步驟233之后還可以包括以下步驟：[0129]步驟410,根據(jù)運動前景像素是否歸屬于鬼影區(qū)域，識別運動前景像素的誤判，且修正誤判的運動前景像素為靜止背景像素。[0130]其中，步驟233檢測得到的運動前景像素中，可能存在屬于環(huán)境光照影響造成的鬼影區(qū)域，而被誤檢為是運動前景像素，這也會影響遺留物品檢測的準(zhǔn)確性。由此，需要進一步消除監(jiān)控單幀圖片中的鬼影區(qū)域。[0131]對于同位像素點連續(xù)多幀被認(rèn)為是運動前景像素的運動前景像素，根據(jù)所在HSV色彩空間的信息以及設(shè)定通道閾值，即可進行是否屬于鬼影區(qū)域的判別。[0132]如前所述，由于色相通道對環(huán)境光照不敏感，可以預(yù)先設(shè)定鬼影在色相通道上的通道值分布區(qū)間，如果運動前景像素的色相通道值位于設(shè)定的色相通道值分布區(qū)間內(nèi)，則表示該運動前景像素屬于鬼影區(qū)域，則將其修正為靜止背景像素。[0133]步驟430,為修正得到的靜止背景像素執(zhí)行對應(yīng)背景模型的更新。[0134]如前所述，對每一個靜止背景像素都應(yīng)當(dāng)執(zhí)行所對應(yīng)背景模型的隨機更新，具體更新過程本處不再贅述。[0135]由此，本實施例能夠進一步消除環(huán)境光照引起的鬼影區(qū)域，最大可能地消除環(huán)境光照對遺留物品檢測的影響，使得本實施例對環(huán)境光照變化具有魯棒性，進一步提升了對遺留物品檢測的準(zhǔn)確度。[0136]請參閱圖9,在一個示例性的實施例中，實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法還包括以下步驟：[0137]步驟510,通過對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片進行生物體檢測，獲得監(jiān)控單幀圖片中對應(yīng)于生物體的圖片區(qū)域。[0138]如前所述，由于遺留物品一定是經(jīng)由生物體攜帶至監(jiān)控場景的，遺留物品出現(xiàn)的區(qū)域周邊一定存在生物體歷史軌跡，根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡對步驟250所定位的遺留物品候選區(qū)域進行過濾，能夠的得到準(zhǔn)確的遺留物品停留區(qū)域。[0139]由此，在開始對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行遺留物品的檢測時，需要對監(jiān)控單幀圖片同步進行生物體檢測和維護，以在對監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行遺留物品檢測的過程中，基于所同步維護的生物體歷史軌跡，對監(jiān)控單幀圖片中的遺留物品候選區(qū)域進行過濾。[0140]示例性的，對監(jiān)控單幀圖片進行生物體檢測，也是通過預(yù)先訓(xùn)練且用于執(zhí)行生物體檢測的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所實現(xiàn)的，例如yolov3模型、fastercnn模型等，能夠相應(yīng)獲得監(jiān)控單幀圖片中對應(yīng)于生物體的圖片區(qū)域。[0141]步驟530,對連續(xù)檢測到的圖片區(qū)域進行維護，獲得監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡。[0142]其中，連續(xù)檢測到的圖片區(qū)域是指，在對連續(xù)的若干監(jiān)控單幀圖片所執(zhí)行的生物體檢測中，每一幀圖片均檢測到生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域，因此將這些圖片區(qū)域進行維護，即可得到生物體歷史軌跡。[0143]在一個示例性的實施例中，當(dāng)首次檢測到監(jiān)控單幀圖片存在生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域時，開始進行圖片區(qū)域的累計，且由連續(xù)檢測出的圖片區(qū)域累計得到生物體歷史軌跡。[0144]當(dāng)未檢測到監(jiān)控單幀圖片中的生物體時，則開始進行計數(shù)，當(dāng)計數(shù)達(dá)到一定閾值時，表示在一定時間內(nèi)均未檢測到生物體，此時清空所維護的生物體歷史軌跡，待重新檢測到生物體時，重新執(zhí)行生物體所對應(yīng)圖片區(qū)域的累計。[0145]由此，在步驟270所執(zhí)行的遺留物品候選區(qū)域的過濾中，對進行遺留物品檢測的當(dāng)前幀圖片，能夠根據(jù)所維護的生物體歷史軌跡，獲取當(dāng)前幀圖片中生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域，從而將包含于該圖片區(qū)域內(nèi)或者與該圖片區(qū)域相鄰的遺留物品候選區(qū)域獲取為遺留物品所停留的區(qū)域，能夠獲得準(zhǔn)確的遺留物品停留區(qū)域。[0146]而對于監(jiān)控單幀圖片中未過濾的遺留物品候選區(qū)域，即遺留物品候選區(qū)域未含于生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域內(nèi)且不相鄰，則表示這些遺留物品候選區(qū)域為非遺留物品對應(yīng)的圖片區(qū)域，因此將這些遺留物品候選區(qū)域所包含的全部運動前景像素修正為靜止背景像素，且對這些修正的靜止背景像素執(zhí)行對應(yīng)背景模型的更新。[0147]請參閱圖10,在一個示例性的實施例中，實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法還包括以下步驟：[0148]步驟610,在對監(jiān)控單幀圖片執(zhí)行的遺留物品檢測中，如果首次檢測到監(jiān)控單幀圖片中含有遺留物品所停留的區(qū)域，開始進行計數(shù)；[0149]步驟630,當(dāng)計數(shù)的數(shù)值超過報警閾值時執(zhí)行報警。[0150]其中，針對檢測到遺留物品所停留的區(qū)域執(zhí)行自動報警的應(yīng)用場景，在首次檢測到監(jiān)控單幀圖片中含有遺留物品所停留的區(qū)域時，開始進行計數(shù)，當(dāng)計數(shù)的數(shù)值超過報警閾值時，表示遺留物品在監(jiān)控場景中已經(jīng)停留一段時間，因此執(zhí)行自動報警。[0151]相較于遺留物品在監(jiān)控場景中出現(xiàn)后立即執(zhí)行報警的方式，本實施例能夠避免遺留物品在監(jiān)控場景中短暫停留而引發(fā)不必要的報警。[0152]請參閱圖11,在另一個示例性的實施例中，仍考慮到遺留物品在監(jiān)控場景中短暫停留會引發(fā)不必要報警的情況，在步驟630之前，該方法還包括以下步驟：[0153]步驟710,在檢測到監(jiān)控單幀圖片中不含有遺留物品所停留的區(qū)域時，停止計數(shù)；[0154]步驟730,如果計數(shù)停止的時間達(dá)到設(shè)定幀數(shù)，則對計數(shù)清零。[0155]其中，檢測到監(jiān)控單幀圖片中不含有遺留物品所停留的區(qū)域時，表示遺留物品已經(jīng)移出監(jiān)控場景，通過停止計數(shù)，避免數(shù)值繼續(xù)增加而觸發(fā)誤報警。[0156]當(dāng)計數(shù)停止的時間達(dá)到設(shè)定幀數(shù)時，表示遺留物品確定移出監(jiān)控場景，不再執(zhí)行自動報警，因此對當(dāng)前的計數(shù)清零，待重新檢測到監(jiān)控單幀圖片中含有遺留物品所停留的[0157]而在另外的實施例中，考慮到實際監(jiān)控場景下，生物體在監(jiān)控場景內(nèi)的長時間逗留會造成誤報警，以及遺留物品在監(jiān)控場景中短暫停留后會被生物體帶走等情況，如果遺留物品所停留的區(qū)域周邊存在生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域，即使計數(shù)器的數(shù)值超過報警閾值，也不會執(zhí)行報警。[0158]圖12是一應(yīng)用場景中一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的具體實現(xiàn)示意圖。該應(yīng)用場景具體應(yīng)用于消防通道中的遺留物品檢測。[0159]如圖12所示，對于監(jiān)控視頻中執(zhí)行遺留物品檢測的當(dāng)前幀圖片，一方面通過執(zhí)行得到的當(dāng)前幀圖片逐像素點執(zhí)行靜止背景像素或者運動前景像素的判斷，并將面積超過閾值的運動前景像素聯(lián)通區(qū)域獲取為遺留物品候選區(qū)域。[0160]另一方面，需要對當(dāng)前幀圖片進行生物體檢測，并且在檢測到圖片中含有生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域時，基于歷史圖片中檢測得到的生物體所對應(yīng)圖片區(qū)域進行生物體歷史軌跡的維護；如果未檢測到圖片中含有生物體對應(yīng)的圖片區(qū)域，則通過計數(shù)器執(zhí)行計數(shù)，在計數(shù)超過閾值時清空所維護的生物體歷史軌跡。[0161]通過以上兩個方面獲取得到當(dāng)前幀圖片中的遺留物品候選區(qū)域，以及所維護的生物體歷史軌跡之后，根據(jù)所維護的生物體歷史軌跡對遺留物品候選區(qū)域進行過濾，得到遺留物品停留的區(qū)域，并且通過另一計數(shù)器對檢測到含有遺留物品停留區(qū)域的圖片進行計數(shù)，當(dāng)計數(shù)超過閾值時執(zhí)行自動報警。[0162]由此，在檢測到消防通道中出現(xiàn)遺留物品時，會觸發(fā)自動報警，以通知相關(guān)人員及時對遺留物品進行清理，從而有效保證了消防通道的暢通，避免發(fā)生各種險情時由于消防通道堵塞引發(fā)嚴(yán)重事故。[0163]下述為本發(fā)明裝置實施例，可以用于執(zhí)行本發(fā)明所涉及的實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法。對于本發(fā)明裝置實施例中未披露的細(xì)節(jié)，請參照本發(fā)明所涉及的實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的方法的實施例。[0164]請參閱圖13,在一個示例性的實施例中，一種實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置包括背景模型獲取模塊810、運動前景計算模塊830、候選區(qū)域定位模塊850和候選區(qū)域過濾模塊870。[0165]背景模型獲取模塊810用于針對監(jiān)控視頻中的監(jiān)控單幀圖片逐像素點獲取上一幀圖片中同位像素點的背景模型，該背景模型用于在空域上模擬上一幀圖片中同位像素點的背景像素變化。[0166]運動前景計算模塊830用于相對背景模型計算監(jiān)控單幀圖片中的運動前景像素，該監(jiān)控單幀圖片包括運動前景像素和靜止背景像素。[0167]候選區(qū)域定位模塊850用于由運動前景像素在監(jiān)控單幀圖片中定位遺留物品候選[0168]候選區(qū)域過濾模塊870用于根據(jù)監(jiān)控視頻中的生物體歷史軌跡過濾遺留物品候選[0169]在一個示例性的實施例中，上述實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置還包括環(huán)境光照消除模塊和色彩空間轉(zhuǎn)換模塊。[0170]環(huán)境光照消除模塊用于通過對監(jiān)控單幀圖片逐像素點消除環(huán)境光照影響，獲得所在RGB色彩空間上的像素值更新。[0171]色彩空間轉(zhuǎn)換模塊用于根據(jù)更新所得像素值，將監(jiān)控單幀圖片由RGB色彩空間轉(zhuǎn)[0172]在一個示例性的實施例中，在監(jiān)控單幀圖片為監(jiān)控視頻中的首幀圖片的情況下，上述實現(xiàn)監(jiān)控場景中遺留物品檢測的裝置還包括鄰域像素采樣模塊和背景像素獲取模塊。[0173]鄰域像素采樣模塊用于對監(jiān)控單幀圖片中各像素點，通過對像素點的鄰域像素進行若干次隨機采樣，獲得像素點在空域上的背景像素點集合。[0174]背景像素獲取模塊用于獲取像素點在空域上的背景像素點集合形成背景模型。[0175]在一個示例性的實施例中，運動前景計算模塊830包括空間距離計算單元和運動前景像素獲取單元。[0176]空間距離計算單元用于對應(yīng)于監(jiān)控單幀圖片所在色彩空間，通過計算監(jiān)控單幀圖片中像素點與背景模型中各背景像素點的距離，獲取背景模型中像素值與監(jiān)控單幀圖片中像素點相近似的背景像素點。[0177]運動前景像素獲取單元用于在相近似的背景像素點數(shù)量小于數(shù)量閾值時，獲取該像素點為運動前景像素。[0178]在一個示例性的實施例中，運動前景計算模塊830還包括靜止背景像素獲取單元、背景模型更新單元和鄰域像素更新單元。[0179]靜止背景像素獲取單元用于在相近似的背