СПОСОБ ОБНАРУЖЕНИЯ СОБЫТИЙ И СИСТЕМА ВИДЕОНАБЛЮДЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЮЩАЯ ЭТОТ СПОСОБ

1. Способ обнаружения события для системы видеонаблюдения, содержащий обучающую фазу, в которой получают обучающие изображения контролируемой зоны в разные моменты времени в отсутствие любых подлежащих обнаружению событий, и рабочую фазу обнаружения, в которой получают текущие изображения упомянутой зоны, отличающийся тем, что обнаруживают событие путем сравнения текущего изображения с изображением, соответствующим линейной комбинации множества эталонных изображений, аппроксимирующих соответствующие обучающие изображения или совпадающие с ними.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что упомянутые эталонные изображения получают путем использования способа анализирования главных компонентов обучающего набора, состоящего из множества обучающих изображений.
ij
3. Способ по п.2, отличающийся тем, что упомянутый обучающий набор организуют в матрицу нормальности, столбцы которой содержат пикселы упомянутых обучающих изображений, а упомянутые эталонные изображения являются столбцами матрицы , аппроксимирующей матрицу (Y) нормальности.
4. Способ по п.3, в котором упомянутый способ анализа главных компонентов содержит этап, на котором упомянутую матрицу нормальности разлагают на сингулярные значения, при этом упомянутое разложение дает три матрицы:
ij
1
S
U=[u…u],
ij
1
S
Σ=diag(σ,…,σ),
ij
1
S
V=[v…v],
ij
такие, что матрицу Y нормальности можно записать как
ij
ij
ij
ij
T
Y=U·Σ·V .
5. Способ по п.4, в котором упомянутой матрицей, аппроксимирующей упомянутую матрицу нормальности, является
,
где
,
ij
1
r
r
Σ =diag(σ,…,σ),
,
i,j
i,j
i,j
при этом число r столбцов матриц , ,  меньше, чем число S столбцов матриц U, Σ, V.
6. Способ по п.3, в котором упомянутая матрица, аппроксимирующая матрицу нормальности, такова, что сумма ее сингулярных значений меньше чем заранее установленная процентная доля, предпочтительно 75%, от суммы сингулярных значений матрицы нормальности.
7. Способ по п.3, в котором сингулярные значения упомянутой матрицы, аппроксимирующей матрицу нормальности, больше чем заранее установленная процентная доля, предпочтительно между 2% и 4%, от наибольшего сингулярного значения упомянутой матрицы нормальности.
8. Способ по п.5, в котором упомянутая матрица, аппроксимирующая матрицу нормальности, такова, что сумма ее сингулярных значений меньше чем заранее установленная процентная доля, предпочтительно 75%, от суммы сингулярных значений матрицы нормальности.
9. Способ по п.5, в котором сингулярные значения упомянутой матрицы, аппроксимирующей матрицу нормальности, больше чем заранее установленная процентная доля, предпочтительно между 2% и 4%, от наибольшего сингулярного значения упомянутой матрицы нормальности.
10. Способ по любому из предшествующих пунктов, отличающийся тем, что упомянутое сравнение содержит этап, на котором проецируют вектор изображения, соответствующий упомянутому текущему изображению, на векторное пространство, определенное всеми линейными комбинациями эталонных изображений в целом.
11. Способ по п.10, отличающийся тем, что событие будет обнаруживаться, если выполняется следующее соотношение:
err_Proj(IR)≥Thr,
где Thr представляет собой порог, a err_Proj(IR) представляет собой ошибку проецирования, вычисленную как эталон разности между векторами IR и Proj(IR), причем IR является упомянутым вектором изображения, a Proj(IR) является вектором, соответствующим проекции вектора IR на упомянутое векторное пространство.
12. Способ по п.11, когда п.10 зависит от любого из пп.2-7, в котором упомянутая матрица нормальности и упомянутая аппроксимирующая матрица имеют множество сингулярных значений в общем, отличающийся тем, что упомянутый выбранный порог равен наибольшему необщему сингулярному значению.
13. Способ по п.11, когда п.10 зависит от любого из пп.2-7, в котором упомянутая матрица нормальности и упомянутая аппроксимирующая матрица имеют множество сингулярных значений в общем, отличающийся тем, что упомянутый выбранный порог равен наибольшему необщему сингулярному значению, помноженному на заранее установленное реальное число больше чем один.
14. Способ по п.12, отличающийся тем, что упомянутый выбранный порог равен заранее установленной процентной доле между 2% и 4% наибольшего сингулярного значения упомянутой матрицы нормальности.
15. Способ по любому из пп.1-9 или 11-14, отличающийся тем, что упомянутая обучающая фаза содержит тренировочную фазу и фазу проверки подлинности, причем упомянутая тренировочная фаза приспособлена выбирать обучающий набор, состоящий из упомянутых соответствующих обучающих изображений, а упомянутая фаза проверки достоверности приспособлена проверять, что упомянутый обучающий набор представляет собой модель, которая является репрезентативной для упомянутой зоны в отсутствие каких-либо обнаруживаемых событий.
16. Способ по п.10, отличающийся тем, что упомянутая обучающая фаза содержит тренировочную фазу и фазу проверки подлинности, причем упомянутая тренировочная фаза приспособлена выбирать обучающий набор, состоящий из упомянутых соответствующих обучающих изображений, а упомянутая фаза проверки достоверности приспособлена проверять, что упомянутый обучающий набор представляет собой модель, которая является репрезентативной для упомянутой зоны в отсутствие каких-либо обнаруживаемых событий.
17. Способ по п.15, отличающийся тем, что упомянутая фаза проверки достоверности содержит по меньшей мере один этап моделирования для моделирования упомянутой рабочей фазы, при этом упомянутое моделирование осуществляют путем сравнения подтверждающего достоверность изображения с линейной комбинацией упомянутых эталонных изображений, а упомянутое подтверждающее достоверность изображение является обучающим изображением, не принадлежащим к упомянутому обучающему набору.
18. Способ по п.15, отличающийся тем, что тренировочную фазу будут повторять путем изменения обучающего набора, если упомянутая фаза проверки достоверности обнаружит событие.
19. Способ по п.15, в котором упомянутая фаза проверки достоверности содержит этапы, на которых проецируют множество векторов изображения, соответствующих множеству подтверждающих достоверность изображений, на векторное пространство, определенное всеми линейными комбинациями упомянутых эталонных изображений в целом; для каждой проекции обнаруживают ошибку проекции, определенную как эталон разности между вектором изображения и вектором, соответствующим проекции вектора изображения на упомянутое векторное пространство.
20. Способ по п.19, отличающийся тем, что
вычисляют среднюю ошибку  проецирования как
где «media» представляет собой функцию, которая принимает ошибки err_Proj1, err_Proj2, err_Proj3, … проецирования подтверждающих достоверность изображений и выдает среднее от их значений;
повторяют тренировочную фазу путем изменения обучающего набора, если средняя ошибка  проецирования от множества подтверждающих достоверность изображений больше или равна некоторому порогу.
21. Способ по п.19, отличающийся тем, что
определяют максимальную ошибку  проецирования всех проекций упомянутого множества векторов изображения;
повторяют тренировочную фазу путем изменения обучающего набора, если максимальная ошибка  проецирования больше чем или равна некоторому порогу.
22. Способ по п.15, отличающийся тем, что тренировочную фазу будут повторять путем изменения обучающего набора, если упомянутая фаза проверки достоверности обнаружит процентную долю событий, которая больше или равна заранее установленному порогу.
23. Способ по любому из пп.1-9, или 11-14, или 16-22, отличающийся тем, что выполняют этапы обработки изображений во время как обучающей фазы, так и фазы обнаружения события.
24. Способ по п.23, в котором упомянутые этапы обработки изображения содержат этап, на котором сводят упомянутые изображения к полутоновым.
25. Способ по п.23, в котором упомянутые этапы обработки изображения содержат этап, на котором осуществляют низкочастотную фильтрацию, предпочтительно с помощью гауссова ядра.
26. Способ по любому из пп.1-9, или 11-14, или 16-22, или 24-25, в котором упомянутые обучающие изображения и упомянутые текущие изображения представляют собой группы пикселов, полученные подразделением кадров или полукадров видеосигнала посредством заранее определенной сетки.
27. Способ по п.10, в котором упомянутые обучающие изображения и упомянутые текущие изображения представляют собой группы пикселов, полученные подразделением кадров или полукадров видеосигнала посредством заранее определенной сетки.
28. Способ по п.15, в котором упомянутые обучающие изображения и упомянутые текущие изображения представляют собой группы пикселов, полученные подразделением кадров или полукадров видеосигнала посредством заранее определенной сетки.
29. Способ по п.23, в котором упомянутые обучающие изображения и упомянутые текущие изображения представляют собой группы пикселов, полученные подразделением кадров или полукадров видеосигнала посредством заранее определенной сетки.
30. Система видеонаблюдения, содержащая по меньшей мере один блок получения изображений, соединенный с блоком обработки изображения, который приспособлен для воплощения по меньшей мере части, в частности всего способа по любому из пп.1-29.