便利店防盗摄像头的图像金字塔与多尺度特征分析原理

1. 图像金字塔的基础概念
   图像金字塔是一种多尺度图像表示方法，通过逐层降采样生成一系列分辨率递减的图像。在便利店安防系统中，原始高清视频帧（如1920×1080像素）首先被构建为金字塔结构：最底层为原图，每向上一层分辨率降低一半（如960×540→480×270）。这种结构使系统能够同时分析宏观场景布局（低分辨率层）和局部细节（高分辨率层），避免因单一尺度分析导致的远处小目标漏检或近处大目标误判。

2. 高斯金字塔与拉普拉斯金字塔的构建
   高斯金字塔采用高斯模糊与降采样交替进行：对当前层图像应用高斯核（如σ=1.6的5×5滤波器）消除高频噪声后，每隔一个像素采样生成上层图像。拉普拉斯金字塔则通过上层图像上采样后与下层差分得到，保留不同尺度的边缘纹理特征。便利店场景中，这种双金字塔结构可分离货架区域的稳定背景（高斯金字塔）与顾客活动的动态细节（拉普拉斯金字塔），为后续运动分析提供预处理基础。

3. 多尺度特征提取策略
   在金字塔各层并行运行特征检测算法：

• 低分辨率层采用Harr特征快速定位人体大体轮廓
• 中分辨率层应用HOG（方向梯度直方图）捕捉肢体运动趋势
• 高分辨率层使用LBP（局部二值模式）识别人脸、商品拿取动作
  通过跨层特征融合，系统既能从全局视角跟踪顾客移动轨迹，又能精准识别货架前的细微手势动作（如商品藏匿行为）。

4. 尺度自适应目标检测机制
   当摄像头视角覆盖从入口到冷柜的纵深空间时，采用尺度不变特征变换（SIFT）算法：在金字塔各层检测关键点后，通过DoG（差分高斯）极值点定位确定特征尺度，使同一顾客在远近不同位置均能被稳定追踪。例如距离摄像头10米处的顾客在金字塔第4层检测，靠近收银台时自动切换至第2层分析，实现动态尺度适配。

5. 计算资源优化实现
   为平衡实时性与精度，系统采用金字塔层级动态调度：平时仅运行中间3层（1/4~1/16原图分辨率），当特定区域触发运动警报时，临时激活全分辨率层进行细节复核。这种机制使得1080P视频流在嵌入式NVR上的处理延迟控制在120ms以内，满足便利店实时安防需求。