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一種視頻監控系統及方法.pdf

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一種 視頻 監控 系統 方法
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摘要
申請專利號:

CN201110096696.9

申請日:

2011.04.18

公開號:

CN102752574B

公開日:

2015.01.28

當前法律狀態:

授權

有效性:

有權

法律詳情: 授權|||實質審查的生效IPC(主分類):H04N 7/18申請日:20110418|||公開
IPC分類號: H04N7/18; G06T7/20; G06K9/62 主分類號: H04N7/18
申請人: 中興通訊股份有限公司
發明人: 吳少華
地址: 518057 廣東省深圳市南山區高新技術產業園科技南路中興通訊大廈法務部
優先權:
專利代理機構: 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 代理人: 李健;龍洪
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法律狀態
申請(專利)號:

CN201110096696.9

授權公告號:

102752574B||||||

法律狀態公告日:

2015.01.28|||2012.12.12|||2012.10.24

法律狀態類型:

授權|||實質審查的生效|||公開

摘要

本發明公開了一種視頻監控系統及方法,包括:前端數據采集設備、前端接入設備和云系統,其中:前端數據采集設備,用于采集視頻圖像,將視頻圖像數據傳輸給前端接入設備;前端接入設備,用于將前端數據采集設備傳輸的視頻圖像數據傳輸給云系統;云系統,用于對視頻圖像數據進行分析,在前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。本發明通過云系統對視頻圖像數據進行分析,可以對監控場景進行全圖像分析處理,做到減少誤報和漏報的情況,同時,也可以根據不同的監控終端,發送最適合該終端觀看的視頻圖像,節省帶寬。

權利要求書

1.一種視頻監控系統,包括:前端數據采集設備、前端接入設備和云系統,其中:所述前端數據采集設備,用于采集視頻圖像,將視頻圖像數據傳輸給所述前端接入設備;所述前端接入設備,用于將所述前端數據采集設備傳輸的視頻圖像數據傳輸給所述云系統;所述云系統,用于對所述視頻圖像數據進行分析,在所述前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。2.如權利要求1所述的系統,其特征在于,所述云系統包括:視頻分析服務器和控制服務器,其中:所述視頻分析服務器,是用于對所述視頻圖像數據進行分析;所述控制服務器,是用于在所述視頻分析服務器判斷所述前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。3.如權利要求2所述的系統,其特征在于:所述視頻分析服務器對所述視頻圖像數據進行分析時,預先建立背景模型,在接收到所述視頻圖像數據后,將圖形背景與預先建立的背景模型進行匹配,選擇匹配的背景模型;并且,根據所述匹配的背景模型的參數,選擇目標檢測算法和目標跟蹤算法,從所述圖像背景中檢測和跟蹤目標,并提取出目標,將提取出的目標與目標樣本進行匹配,識別出目標的特征,根據所述目標的特征和預先設置的監控規則分析目標的行為,判斷目標的行為是否出現異常。4.如權利要求2所述的系統,其特征在于,還包括終端接入設備和監控終端,所述云系統還包括視頻存儲服務器,其中:所述前端接入設備,還用于將所述視頻圖像數據傳輸給所述視頻存儲服務器;所述控制服務器,還用于在接收到所述監控終端的查看指令后,通知所述視頻存儲服務器將所述視頻圖像數據傳輸給所述監控終端;所述視頻存儲服務器,用于對所述視頻圖像數據進行存儲,在接收到所述控制服務器的通知后,將所述視頻圖像數據傳輸給所述終端接入設備;所述終端接入設備,用于將所述監控終端的查看指令發送給所述控制服務器,將所述視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據傳輸給所述監控終端。5.如權利要求4所述的系統,其特征在于:所述終端接入設備,還用于在所述監控終端接入時,記錄所述監控終端的設備參數,在接收到所述視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據后,按照所述監控終端的設備參數對所述視頻圖像數據進行轉換,將轉換后的視頻圖像數據發送給所述監控終端。6.一種視頻監控方法,包括:前端數據采集設備采集視頻圖像,將視頻圖像數據傳輸給前端接入設備;所述前端接入設備將所述前端數據采集設備傳輸的視頻圖像數據傳輸給云系統;所述云系統對所述視頻圖像數據進行分析,在所述前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。7.如權利要求6所述的方法,其特征在于:所述云系統中包括視頻分析服務器和控制服務器,所述視頻分析服務器,是對所述視頻圖像數據進行分析;所述控制服務器是在所述視頻分析服務器判斷所述前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。8.如權利要求7所述的方法,其特征在于,所述視頻分析服務器對所述視頻圖像數據進行分析的步驟包括:預先建立背景模型,在接收到所述視頻圖像數據后,將圖形背景與預先建立的背景模型進行匹配,選擇匹配的背景模型;根據所述匹配的背景模型的參數,選擇目標檢測算法和目標跟蹤算法,從所述圖像背景中檢測和跟蹤目標,并提取出目標,將提取出的目標與目標樣本進行匹配,識別出目標的特征;根據所述目標的特征和預先設置的監控規則分析目標的行為,判斷目標的行為是否出現異常。9.如權利要求7所述的方法,其特征在于,還包括:所述前端接入設備在將將所述視頻圖像數據傳輸給所述視頻分析服務器時,還將所述視頻圖像數據傳輸給視頻存儲服務器;所述控制服務器通過終端接入設備接收監控終端的查看指令,通知所述視頻存儲服務器將所述視頻圖像數據傳輸給所述監控終端;所述視頻存儲服務器對所述視頻圖像數據進行存儲,在接收到所述控制服務器的通知后,將所述視頻圖像數據傳輸給終端接入設備;所述終端接入設備將所述視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據傳輸給所述監控終端。10.如權利要求7所述的方法,其特征在于,還包括:所述終端接入設備在所述監控終端接入時,記錄所述監控終端的設備參數,在接收到所述視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據后,按照所述監控終端的設備參數對所述視頻圖像數據進行轉換,將轉換后的視頻圖像數據發送給所述監控終端。

說明書

一種視頻監控系統及方法

技術領域

本發明涉及視頻監控和互聯網技術領域,尤其涉及一種視頻監控系統及方法。

背景技術

智能視頻監控技術源自計算機視覺與人工智能的研究,它的主要研究目標是利用計算機視覺技術、圖像視頻處理技術和人工智能技術對監控視頻的內容進行描述、理解和分析,并能根據分析的結果對視頻監控系統進行控制,從而使視頻監控系統具有較高層次的智能化水平。

智能視頻分析模塊獲取視頻序列后,首先通過圖像恢復或超分辨率復原技術提高圖像質量,然后對場景中的目標進行檢測、分類和跟蹤,實現視頻內容的分析理解,包括場景中的異常檢測、人的身份識別以及視頻內容的理解描述等,最后根據設定的規則產生報警,觸發后續業務處理。

按照智能視頻分析模塊所處的位置,可將智能視頻監控產品分為兩種形態:前端智能和后端智能。

前端智能通過DSP(數字信號處理)方式實現,將智能視頻分析算法加載在視頻服務器、數字硬盤錄像機或網絡攝像機等前段設備中,對攝像頭采集的視頻數據直接進行分析。由于利用了DSP強大的硬件處理能力,同時針對具體的智能視頻分析算法對前端設備的架設進行優化,從而提高了視頻分析準確率,因此,目前智能視頻監控產品多為前端智能。由于前端智能需要在每個前端設備上配置DSP對視頻數據進行分析,導致設備系統架設的成本和日常維護的費用較高。

后端智能通過純軟件實現,運行于普通PC或服務器上,構成視頻分析服務器。視頻分析服務器獲取壓縮的視頻流后,對視頻進行解碼、分析和處理。后端智能的優勢在于可以方便的與其它視頻監控應用軟件融合,而且不需要對已有的前端設備進行替換升級,保護原有投資,同時視頻分析服務器可被多路視頻分析分時復用,降低整個系統的投入,但后端智能受限于視頻分析服務器的處理能力,導致視頻分析的準確率較低。

發明內容

本發明要解決的技術問題是提供一種視頻監控系統及方法,可以提高視頻分析的準確率。

為解決上述技術問題,本發明的一種視頻監控系統,包括:前端數據采集設備、前端接入設備和云系統,其中:

前端數據采集設備,用于采集視頻圖像,將視頻圖像數據傳輸給前端接入設備;

前端接入設備,用于將前端數據采集設備傳輸的視頻圖像數據傳輸給云系統;

云系統,用于對視頻圖像數據進行分析,在前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。

進一步地,云系統包括:視頻分析服務器和控制服務器,其中:

視頻分析服務器,是用于對視頻圖像數據進行分析;

控制服務器,是用于在視頻分析服務器判斷前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。

進一步地,視頻分析服務器對視頻圖像數據進行分析時,預先建立背景模型,在接收到視頻圖像數據后,將圖形背景與預先建立的背景模型進行匹配,選擇匹配的背景模型;并且,

根據匹配的背景模型的參數,選擇目標檢測算法和目標跟蹤算法,從圖像背景中檢測和跟蹤目標,并提取出目標,將提取出的目標與目標樣本進行匹配,識別出目標的特征,根據目標的特征和預先設置的監控規則分析目標的行為,判斷目標的行為是否出現異常。

進一步地,還包括終端接入設備和監控終端,云系統還包括視頻存儲服務器,其中:

前端接入設備,還用于將視頻圖像數據傳輸給視頻存儲服務器;

控制服務器,還用于在接收到監控終端的查看指令后,通知視頻存儲服務器將視頻圖像數據傳輸給監控終端;

視頻存儲服務器,用于對視頻圖像數據進行存儲,在接收到控制服務器的通知后,將視頻圖像數據傳輸給終端接入設備;

終端接入設備,用于將監控終端的查看指令發送給控制服務器,將視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據傳輸給監控終端。

進一步地,終端接入設備,還用于在監控終端接入時,記錄監控終端的設備參數,在接收到視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據后,按照監控終端的設備參數對視頻圖像數據進行轉換,將轉換后的視頻圖像數據發送給監控終端。

進一步地,一種視頻監控方法,包括:

前端數據采集設備采集視頻圖像,將視頻圖像數據傳輸給前端接入設備;

前端接入設備將前端數據采集設備傳輸的視頻圖像數據傳輸給云系統;

云系統對視頻圖像數據進行分析,在前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。

進一步地,云系統中包括視頻分析服務器和控制服務器,視頻分析服務器,是對視頻圖像數據進行分析;控制服務器是在視頻分析服務器判斷前端數據采集設備采集到的視頻圖像中目標的行為出現異常時,產生報警。

進一步地,視頻分析服務器對視頻圖像數據進行分析的步驟包括:

預先建立背景模型,在接收到視頻圖像數據后,將圖形背景與預先建立的背景模型進行匹配,選擇匹配的背景模型;

根據匹配的背景模型的參數,選擇目標檢測算法和目標跟蹤算法,從圖像背景中檢測和跟蹤目標,并提取出目標,將提取出的目標與目標樣本進行匹配,識別出目標的特征;

根據目標的特征和預先設置的監控規則分析目標的行為,判斷目標的行為是否出現異常。

進一步地,還包括:

前端接入設備在將將視頻圖像數據傳輸給視頻分析服務器時,還將視頻圖像數據傳輸給視頻存儲服務器;

控制服務器通過終端接入設備接收監控終端的查看指令,通知視頻存儲服務器將視頻圖像數據傳輸給監控終端;

視頻存儲服務器對視頻圖像數據進行存儲,在接收到控制服務器的通知后,將視頻圖像數據傳輸給終端接入設備;

終端接入設備將視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據傳輸給監控終端。

進一步地,還包括:

終端接入設備在監控終端接入時,記錄監控終端的設備參數,在接收到視頻存儲服務器傳輸的視頻圖像數據后,按照監控終端的設備參數對視頻圖像數據進行轉換,將轉換后的視頻圖像數據發送給監控終端。

綜上所述,本發明通過云系統對視頻圖像數據進行分析,可以對監控場景進行全圖像分析處理,做到減少誤報和漏報的情況,同時,也可以根據不同的監控終端,發送最適合該終端觀看的視頻圖像,節省帶寬,并且,本發明部署簡單,對于用戶而言,只需部署能夠接入網絡的攝像頭等設備,而不用去購買昂貴的專用服務器,對于云服務器,具有強大的功能和性能,可以是大型的集群服務器,云中提供的服務可以無限擴展,用戶可以方便、靈活地定購云服務。

附圖說明

圖1為本發明實施方式的視頻監控系統的架構圖;

圖2為本發明對視頻圖像數據進行分析的方法的流程圖;

圖3為本發明實施方式的視頻監控方法的流程圖。

具體實施方式

云計算是一種互聯網上的資源利用方式,可為大眾用戶依托互聯網上異構、自治的服務,進行按需即取的計算。由于資源是在互聯網上,而在計算機流程圖中,互聯網常以一個云狀圖案來表示,因此可以形象地類比為云計算。云計算最典型的應用就是基于Internet的各類業務,包括:Google(谷歌)的搜索、在線文檔(GoogleDocs)、基于Web的電子郵件系統(Gmail);微軟的MSN和Hotmail等。

云計算可以理解為分布式計算的一種,其優勢是利用云中的大型服務器集群,為客戶端提供方便的、易擴展的服務。云計算中,服務由云端提供,對客戶端的要求很低,同時對網絡性能要求較高。移動通信終端因為體積小、電量有限、硬件配置低,比較適合于云計算。隨著移動通信3G時代的來臨,網絡性能已不再是移動通信終端的瓶頸,目前云計算在移動終端上已經得到較多的應用。

為實現攝像頭和編碼器等前端數據采集設備與云系統的通信,為每一組前端數據采集設備分配一個帶寬足夠的接入鏈路,通過前端接入設備與云系統連接,實時的視頻圖像就可以迅速地傳輸到云系統中,云系統完成視頻圖像的管理和調用。用戶可以通過電視墻或PC查看視頻圖像,也可以通過移動終端遠程觀看實時的視頻圖像。傳統視頻監控在圖像處理方面受限于硬件或者軟件處理能力的瓶頸,通過云計算強大的計算和處理能力可以得到彌補。

在本實施方式的視頻監控系統中,包括:前端數據采集設備、前端接入設備、云系統、終端接入設備以及監控終端等,其中,云系統包括:視頻分析服務器、視頻存儲服務器和控制服務器。

前端數據采集設備,即攝像頭進行視頻圖像數據的采集和數據的壓縮,然后發送前端接入設備;

前端接入設備,將視頻圖像數據分發給視頻分析服務器和視頻存儲服務器,同時,接入設備還負責將云系統的控制指令翻譯為攝像頭的標準指令,以便于各種不同的攝像頭都可以正確的響應控制服務器的指令。

視頻分析處理服務器對視頻圖像數據進行實時分析,按照預先設置的監控規則判斷視頻圖像中的目標的行為是否異常,如果異常則進行報警;也可以聯動附近其他的攝像頭對該區域進行聯動監控,同時根據用戶設置的報警方式進行報警。

視頻存儲服務器,對視頻圖像數據進行存儲,供回放和查看。

視頻控制服務器,根據終端、其他服務器和設備發出的控制指令進行處理。

本實施方式的視頻監控方法包括如下步驟:

步驟一:通過登陸控制服務器設置不同監控攝像機的場景中的監控規則和報警方式;

步驟二:攝像頭采集回來的視頻圖像數據,經過前端接入設備發送給視頻分析服務器;

步驟三:如果實時傳輸的視頻圖像數據經過視頻分析服務器分析后,發現圖像背景中的目標的行為異常,則根據用戶事先設定的報警方式進行報警,比如發送短信或者聯動110或者其他的報警方式,同時聯動其他附近的攝像頭,對該區域進行密集監控。

假如用戶要監控該區域的發生的情況,視頻存儲服務器將根據用戶的終端類型發送適合終端顯示的碼流和格式。

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白,下文中將結合附圖對本發明的實施例進行詳細說明。需要說明的是,在不沖突的情況下,本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互任意組合。

如圖1所示,本實施方式的視頻監控系統,包括:前端數據采集設備、前端接入設備、視頻分析服務器、視頻存儲服務器、控制服務器、終端接入設備和監控終端。

前端數據采集設備,如攝像頭,該攝像頭可以支持wifi等無線或者有線上網方式,以便接入云系統。

前端接入設備,將攝像頭采集過來的視頻圖像數據分發給視頻分析服務器和視頻存儲服務器。

視頻分析服務器,對視頻圖像數據進行分析。

如圖2所示,視頻分析服務器對視頻圖像數據的分析過程,本實施方式的分析過程相對于現有技術增加了背景匹配和目標匹配的過程,包括:

步驟201:進入背景學習階段,建立背景模型,將背景模型添加到背景模型庫中;

背景建模是背景減除法的關鍵部分。根據場景的不同,背景學習的時間有所不同。一般在系統配置階段設定自適應學習時間來建立背景模型。

由于光照等因素將導致背景變化,需要每隔一定時間重新學習,更新原有的背景模型。

步驟202:將視頻圖像數據的圖形背景與背景模型庫中的背景模型進行匹配,選擇匹配的背景模型;

步驟203:根據匹配的背景模型的參數,從算法庫中選擇目標檢測算法和目標跟蹤算法;

算法庫需要預先建立,如包含幀差法、光流法以及減背景法等目標檢測法,并通過建立背景模型的參數值與算法的映射信息來實現算法的選擇;參數值可以是一個區間。

比如背景模型的參數中包含一個光線參數,可以根據光線參數的數值從映射信息中確定采用的目標檢測算法和目標跟蹤算法,總之,不同的場景,目標檢測算法和跟蹤算法差異很大,因此需要根據建立的背景模型來選用最合適的算法。

步驟204:采用產生的目標檢測算法從圖像背景中檢測目標,并提取出檢測到的目標,同時對目標進行跟蹤;

步驟205:將提取出的目標與目標特征庫中的目標樣本進行匹配,識別出目標的特征;

利用云系統中全面的目標特征庫,可以最大限度地精確確認目標的特征。

步驟206:根據目標的特征,結合預先設置的監控規則,分析目標的行為;

步驟207:在目標的行為出現異常時,根據預先設置的報警方式,產生報警。

視頻存儲服務器,對采集回來的數據進行云存儲,以便后面用戶的回放和查看。

視頻控制服務器,對監控終端發來的指令進行解析,控制攝像頭或者其他服務器采取相應的動作或者根據視頻分析服務器發送過來的指示,按照設置的告警規則進行告警。

終端接入設備,根據監控終端傳遞過來的設備參數(比如設置的分辨率,處理能力,支持的視頻格式等等),對視頻存儲服務器傳送過來的碼流進行轉換,將碼流以最合適的方式傳送給監控終端。當監控終端通過終端接入設備接入云系統時,接入設備將記錄終端的設備參數。

監控終端,包括電腦、智能手機以及電視墻等各種各樣的監控終端。

圖3是本實施方式的視頻監控方法,包括:

301:用戶登錄控制服務器,設置監控規則和報警方式等信息;

報警方式可以采用默認處理方式,也可以自定義。

302:設置完成后,控制服務器將監控規則傳送給視頻分析服務器做異常判斷;

303:前端設備將從監控區域采集的視頻圖像數據發送給前端接入設備,通過前端接入設備將視頻圖像數據傳輸給視頻分析服務器和視頻存儲服務器;

304:視頻分析服務器對前端接入設備傳送的視頻圖像數據進行分析,當出現異常時,發送命令給控制服務器,控制服務器根據用戶的設置,采取對應的報警方式;

305:當用戶使用監控終端進行監控時,終端接入設備器根據終端的設備參數,對視頻進行轉換,以最佳的方式傳送給監控終端。

以上所述只是本發明的一個合理實施方案,并不局限于本發明,凡是在本發明的技術原理和框架之內,所做的任何修改,等同替換,改進等,均應包含在本技術發明專利之內。

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