CN101933058A - 具有目标和事件分类的视频传感器和警报系统以及方法 - Google Patents

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Abstract

一种方法和系统检测进入保护区域的入侵。捕获并处理图像数据以产生精简的图像数据集，精简的图像数据集具有比捕获的图像数据更低的维度。将精简的图像数据集传输到集中警报处理设备，其中评估精简的图像数据集以确定警报条件。在传感器处的处理包括分离背景与前景信息，识别前景目标并提取它们的突出特征。确定警报条件包括识别行为模式并根据情况应用具体的规则。

Description

具有目标和事件分类的视频传感器和警报系统以及方法
技术领域
本发明一般涉及一种用于入侵检测的方法和系统，以及更特别地，涉及一种用于通过使用改进的警报系统架构来进行检测入侵的方法和系统，该警报系统架构包括对在视频传感器的视野场内的保护区域中的目标和事件进行分类并根据这些目标的行为确定报警条件的能力。
背景技术
当前入侵检测系统遭受高误警率，这是由于使用了即使在入侵实际没有发生时也可能发出入侵事件已经发生的错误信号的技术。通常，使用通过一些类型的传感器在保护区域中检测各种警报条件参数的可测量变化而不考虑事件的性质或起因的技术可能产生误警信号。这些参数的实例包括温度(例如，检测到当周围环境较冷时由于温暖身体的出现产生的温度变化)、声波振动信号(例如，由于打破玻璃产生的声波)、运动(例如，检测到由于运动目标或身体产生的反射微波信号中的变化)、以及电子线路的完整性(例如，通过门接触磁体从磁性开关移开检测到电子回路正在打开或关闭)。有很多类型的传感器和方法用于检测入侵。典型的入侵检测系统依赖于触发警报信号到中央监控中心、手机或者和/或声音警报的一个或多个这些传感器检测器。
理想地，入侵检测系统只响应于真正的“入侵”而不是被系统错误解释为入侵的事件，例如环境中的人、动物或目标的正常运动、环境条件中的变化或者环境噪声而警报。不幸的是，当前的传感器技术都容易因环境中可以触发警报的活动或噪声而发生错误警报。例如，很多当前的传感器技术通常不能用于当人出现的情况，这是因为这些传感器检测到环境中的人的出现，而这些人并非“入侵”了保护空间。使用例如温度或运动检测器的很多类型的传感器只能检测未被占用的空间。同样地，即使当入侵没有发生时，在保护区域中的动物或其他目标的出现和/或运动仍可能产生警报。工作环境或环境噪声中的其他变化也可能激活传感器触发警报。例如，加热或空调机组的突然启动可能导致周围区域中的温度的快速波动，这就可能触发温度传感器。此外，通常设计为检测打破玻璃的声音的噪声或振动检测器可能在其他类型噪声(例如，钥匙的叮当声的频率非常接近打破玻璃的频率并且已知触发入侵警报系统)出现时错误地报警。
避免错误警报的传统方法包括：禁用在某些时期期间易于发生无意激活的传感器和/或降低实际传感器的灵敏度以降低触发器级别。已知方法包括提供视频设备来检测保护环境中的人或者非人目标的出现。这些方法中的很多方法将确定捕获的视频图像是否表示人或非人的责任置于终端设备上，从而对于系统边缘上的处理能力产生很高要求。这种实现产生至少两个重大问题。
第一，用于视频人类验证的处理器通常是多功能数字信号处理器(DSP)，其从视场中提取突出特征以检测突出特征是人还是非人。这些处理器需要大功率来完成该任务并且往往相当昂贵。大功率消耗大大降低了无线的、电池供电的设备的电池的使用寿命，为这些基于边缘的设备中的每个增加了较大的成本，并且大大限制了在很多应用中实现该方法。第二，当处理器位于边缘时，即在视频传感器或者其他远程位置时，从视场中提取突出特征并将其分类到目标和事件中所需的所有处理工作孤立发生，而没有其他类似的设备根据其自身参数(例如，温度、声音、运动、视频、电路监视等等)以及可能从其他的角度同时监视相同目标或事件的优点。这种孤立限制了已知方法为对视频流的集中分析提供设备集成的能力。
其他现有技术系统将用于确认人的传感器定位在警报处理设备内，即，警报控制面板。这种方法将确定图像是否描述人或非人对象的责任置于警报面板上。该方法的一个优点是处理能力被集中，允许更高的功耗和用于视频流的集中处理的多个设备的集成。然而，由于视频传感器必须在数据被处理之前将巨大量的视频数据传输到警报面板，因此这种构架在将高带宽视频从视频传感器传输到警报面板的集中确认处理器(或处理器)的系统通信接口方面有很高要求。从而，这种构架对于边缘设备(例如，视频传感器)的操作功率有很高的要求，特别是如果设备无线通信并且是电池供电的情况。此外，这种构架对于边缘设备中的每个增加了显著的成本来提供高带宽无线通信，以在用于处理的足够的时间量中传输需要的视频数据。进一步的，在这些现有技术的系统中，用于视频人确认的典型的处理器是通用DSP，这意味着需要将附加的处理器设计进安全系统中使用的很多类型的警报面板中，从而增加了入侵检测系统的成本和复杂性。
此外，很多应用需要多于一个视频传感器以保护警报处理设备覆盖的所有区域。从多个视频传感器传输高带宽视频数据的通信要求可以在放置人确认处理器的中央采集点处消耗大量处理器资源和功率。从而，这种方法需要用于多个视频传感器的并行运行的多个处理器。多个处理器大大提高了成本、复杂性、功耗以及警报处理设备所需的散热。
因此，需要的是一种用于通过使用改进的警报系统构架来检测入侵的系统和方法，该改进的警报系统构架适当地平衡需要的处理能力的量、传感器设备上的功耗以及通信带宽，同时在合适的时候允许多传感器环境中的集中处理以识别目标和警报。
发明内容
本发明有利地提供了一种用于检测进入保护区域的入侵的方法和系统。本发明的一个实施方式包括至少一个视频传感器和警报处理设备。视频传感器捕获图像数据并处理捕获的图像数据，结果产生比捕获的图像数据具有更低维度或整体尺寸的精简的图像数据集。然后，视频传感器将精简的图像数据集传输到集中警报处理设备，在其中处理精简的图像数据集以确定警报条件。
根据一个方面，本发明提供了一种用于检测进入保护区域的入侵的方法，其中视频数据被捕获。处理捕获的图像数据以产生精简的图像数据集，精简的图像数据集具有比捕获的图像数据更低的维度。将精简的图像数据集传输到集中警报处理设备。在集中警报处理设备上处理精简的图像数据集以确定警报条件。
根据另一方面，本发明提供了一种入侵检测系统，该入侵检测系统包括至少一个视频传感器以及通信耦合到该至少一个视频传感器的警报处理设备。视频传感器操作以捕获视频数据、处理图像数据以产生具有比捕获的图像数据更低维度的精简的图像数据集、以及传输精简的图像数据集。警报处理设备操作以接收所传输的精简的图像数据集，以及处理精简的图像数据集以确定警报条件。
仍根据另一方面，本发明提供了一种视频传感器，其中图像捕获设备捕获视频数据。处理器通信耦合到图像捕获设备。处理器处理捕获的图像数据以产生精简的图像数据集，精简的图像数据集具有比捕获的图像数据更低的维度。通信接口通信耦合到处理器。通信接口传输精简的图像数据集。
附图说明
当结合附图考虑时，通过参考以下详细的描述将更加清楚地理解本发明的更加完整的了解及其伴随的优点和特征，其中：
图1是根据本发明的理论构建的示例性的入侵检测系统的框图；
图2是根据本发明的理论构建的示例性的警报处理设备的框图；
图3是根据本发明的理论构建的示例性的视频传感器的框图；
图4是根据本发明的理论的示例性的图像数据处理的流程图；
图5是根据本发明的理论构建的示例性的提取特征数据处理的流程图。
具体实施方式
在详细描述根据本发明的示例性的实施方式之前，需要指出的是实施方式主要结合涉及实现用于检测进入保护区域的入侵的系统和方法的装置部分和处理步骤。因此，通过使用图示中的传统符号已经表示了装置和方法部分，只示出了与理解本发明的实施方式有关的那些特定的细节，以免因对于本领域的一般技术人员将是显而易见的、具有本文的描述中的优点的细节而使本公开不清楚。
如本文中使用的关系术语，诸如“第一”和“第二”，“顶部”和“底部”等等，仅仅可以用于区别一个实体或元件与另一实体或元件，而不必需要或暗示这样的实体或元件之间的任何物理或逻辑关系或顺序。此外，如本文中所使用的以及在所附权利要求中，术语“Zigbee”涉及电气和电子工程师学会(IEEE)标准802.15.4定义的一套高级无线通信协议。进一步地，“Wi-Fi”指的是IEEE 802.11定义的通信标准。术语“WiMAX”意思是根据IEEE 802.16定义的通信协议。“Bluetooth”指的是蓝牙技术联盟发展的用于无线个人区域网络(PAN)通信的工业规范。“Ethernet”指的是根据IEEE 802.3规范化的通信协议。
现参照图示，其中相同的参考标号指的是相同的元件，在图1所示中，根据本发明的理论构建的入侵检测系统通常用“10”表示。系统10包括与至少一个视频传感器14(示出了两个)电通信的警报处理设备12，诸如警报控制面板，用于从监视下的保护区域接收视频数据。每个视频传感器14包括传感器处理器16，用于预处理捕获的图像数据，以产生精简的图像数据集，精简的图像数据集具有比捕获的数据更低的维度(即整体图像尺寸和/或文件尺寸)，之后，将精简的图像数据集传输到警报处理设备12。应指出的是，虽然本文中所使用的术语“精简的图像数据集”在传统意义上是可辨认的图像数据集，但是本发明及定义并不受到这样的限制。通常，在传统意义中，精简的数据集不是“图像”，而是图像的突出特征的数学表示。警报处理设备12还包括处理器18，用于处理精简的图像数据集以确定警报条件的存在。
警报处理设备12还可以与多个其他传感器进行通信，诸如机电门/窗接触传感器20、玻璃破坏传感器22、无源红外传感器24和/或诸如热传感器、噪声检测器、微波频率运动检测器等等的其他传感器26等等。每个传感器被设计为检测进入保护区域的入侵。警报处理设备12还通信耦合到警报键盘28，使用者可以使用警报键盘28执行多个功能，诸如准备和解除系统10、设置警报代码、对系统10编程以及触发警报。此外，警报处理设备12可以可选地与呼叫监视中心30进行电通信，呼叫监视中心30在发生警报时提醒有关负责人或者指定人员。
参照图2，根据本发明的一个实施方式的示例性的警报处理设备12包括非易失性存储器32，非易失性存储器32包括程序存储器34和数据存储器36。非易失性存储器32通信耦合到控制警报处理设备12的功能的处理器18。处理器18可以是能够执行本文中所述的功能的任意设备，诸如微控制器、微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、或现场可编程门阵列(“FPGA”)等等。
此外，处理器18通信耦合到从包含在入侵检测系统10内的多个传感器(诸如视频传感器14)接收信息的本地系统通信接口38。处理器18还可以通信耦合到外部通信接口40，以便于与入侵检测系统10外部的设备进行通信，诸如呼叫监视中心30、网关(未示出)、路由器(未示出)等等。虽然系统通信接口38和外部通信接口40示出为独立的设备，但是应理解的是每个设备的功能可以由单个设备来执行。每个通信接口38、40可以是有线的或无线的，以及可以使用多种通信协议中的任意一种来操作，通信协议包括但不限于Ethernet、Wi-Fi、WiMAX、Bluetooth和Zigbee。
程序存储器34包含指令模块，用于处理从视频传感器14接收的精简的图像数据集。优选地，程序存储器34可以包含诸如目标分类器42、事件分类器44、行为建模工具46和警报规则处理器48的指令模块。此外，数据存储器36包含每个指令模块使用的数据库。示例性的数据库包括分类知识库50、事件知识库52、行为知识库54和规则知识库56。如果需要，处理器18可以调用每个指令模块用于处理精简的图像数据集。例如，目标分类器42使用分类知识库50以分类精简的图像数据集中包含的突出特征数据，以确定每个特征集的目标类别。事件分类器44在一段时间中跟踪视频传感器14的视场内的目标，以将目标的行为分类到事件知识库52中记录的事件中。行为建模工具46在时间上跟踪多个事件，以产生目标和事件的行为的模型，并将这些模型存储在行为知识库54中。警报规则处理器48将识别的行为与规则知识库56中包含的一组行为规则相比较，以确定警报条件是否存在。随着采集更多的图像数据，每个数据库50、52、54、56尺寸和复杂性增大，从而允许警报处理设备12捕获知识并随着时间推移产生更精确的评估。
警报处理设备12还可以包括传统传感器接口58，用于与诸如机电门/窗接触传感器20、玻璃破坏传感器22、无源红外传感器24和/或其他传感器26的传统传感器配合。
参照图3，根据本发明的一个实施方式，更详细地示出了图1的入侵检测系统10的示例性的视频传感器14。每个视频传感器14包含通信耦合到传感器处理器16的图像捕获设备60，诸如照相机。传感器处理器16将图像捕获设备60捕获的图像数据62临时存储在随机存取存储器(RAM)64中，用于在经由通信接口66传输到警报处理设备12之前进行处理。
传感器处理器16进一步通信耦合到非易失性存储器68。非易失性存储器68存储程序指令模块，用于处理图像捕获设备60捕获的数据。例如，非易失性存储器68可以包含图像捕获器70、图像预处理器72、背景/前景分离器74和特征提取器76。图像捕获器70将表示图像捕获设备60捕获的图像的数据存储在图像数据集62中。图像预处理器72预处理捕获的图像数据。背景/前景分离器74使用关于图像数据的当前帧和先前帧的信息，以确定并从背景目标中分离前景目标。特征提取器76在向警报处理设备12进行传输之前提取前景目标的突出特征。生成的精简的图像数据集78大大小于初始的图像数据集62。举例来说，捕获的图像数据集62的尺寸可以从320x240像素灰度的低分辨率(例如大约每帧77Kb)到1280x960像素彩色的高分辨率(例如大约每帧3.68Mb)的范围之间变化。当视频传感器处理器16对于大多数应用以每秒10至30帧对图像进行流处理时，数据速率非常高；从而受益于某种类型的压缩。本发明的特征提取技术不仅降低了空间域中的相关数据以移除非主要的信息，并且他们还移除了时间域中的非主要的信息用于只允许传输主要数据；节省功率和带宽。作为带宽节省的示例性的评估，帧中的大目标可以只消耗水平帧的五分之一和垂直帧的一半，即整个空间内容的十分之一。因此，在空间域中，77Kb图像降低到7.7Kb，节省了大量带宽。在时间域中，目标可以在一小时监视中只出现几秒钟，其进一步地将传输时间降低到一小时的非常小的一部分并节省了功率。以上简单的评估方法并没有考虑特征提取算法的能力，特征提取算法可以通过测量具体主要目标的诸如其颜色、纹理、边缘特征、尺寸、纵横比、位置、速度、形状等等的特性甚至进一步压缩图像数据。这些测量的特性中的一个或多个可以用于在中央警报处理设备12上进行目标分类。
通常，目标和事件识别可以分为多个步骤或过程。本发明的一个实施方式战略上地确定在系统构架中执行每个过程的位置，以最有利地平衡数据通信带宽、功耗和成本。参照图4，提供了一个示例性的操作流程图，该操作流程图描述由视频传感器14执行的用于检测进入保护区域的入侵的步骤。
视频传感器14通过使用图像捕获设备60捕获视频数据(步骤S102)而开始过程。图像数据通常是表示图像的每个像素的颜色或灰度强度值的值的阵列。因此，初始的图像数据集62非常大，尤其是对于详细的图像。
视频传感器14预处理捕获的图像数据(步骤S104)。预处理可以涉及平衡数据以适合给定范围或者从图像数据移除噪声。预处理步骤通常涉及用于建模和维持现场的背景模型的技术。背景模型通常维持在像素和区域级，以向系统提供视场中的非突出特征(即背景特征)的表示。每次捕获新图像时，背景模型中的一些或全部被更新，以允许图像中的光的逐渐或突然变化。在背景维持和建模步骤之外，预处理还可以包括用于该过程的下一步骤(诸如梯度和边缘检测或者光流测量)的其他对数据的计算密集操作，以从背景中分离图像中的主要目标。由于大量数据导致预处理步骤通常是计算密集的；但是，该步骤中使用的算法是已知的例行程序，通常是用于很多应用的规范化的例行程序。
背景/前景分离器74使用关于图像数据的当前和先前帧的信息，以确定并从背景目标中分离前景目标(步骤S106)。用于从前景目标分离背景目标的算法也是计算量非常大的，但是相当完善和规范化。但是，该过程通过从期望图像移除诸如背景目标的非相关数据大大降低了图像数据集62中的数据量。
特征提取器76提取(步骤S108)前景目标的突出特征。该步骤再次降低了对目标进行分类以及在后续步骤中确定警报条件所需的数据集的整体尺寸或维度。从而，优选的是在将精简的图像数据集78传输到警报处理设备12之前提取步骤发生。然而，可选地，可以在传输之后由警报处理设备12的处理器18执行提取步骤。类似于前面的步骤，特征提取还往往是计算量大的；但是，根据本发明，只在图像的前景中的主要目标上执行特征提取。
最后，视频传感器14经由通信接口66将提取的突出特征传输(步骤S110)到警报处理设备12。在视频传感器14或其他终端设备上执行的这些过程利用了系统上的合理高计算量要求。此外，用于这些步骤的算法是高重复性的，即对于图像或图像流中的每个分别的像素或者像素群执行相同过程，并且具有适当的计算量。从而，通过使用并行处理方法(例如现场可编程门阵列“FPGA”、数字信号处理“DSP”或具有专用硬件加速的专用集成电路“ASIC”)在视频传感器上实现这些过程，可以显著提高处理速度并且降低整体系统功率要求。
并且，由于大大缩小了传输到警报处理设备12的实际图像数据集，因此从而降低了传输需要的带宽，从而降低了数据通信所需的功率量。较低的带宽要求在关于无线的、依赖用于可耗尽电池供电的电池供电单元中尤其有意义。不仅降低了整体功耗，而且降低的带宽要求允许低数据速率无线传感器网络方法的使用，诸如那些使用Zigbee或Bluetooth通信协议实现的方法。这些传感器不仅比更高带宽的通信设备(例如Wi-Fi设备)具有更低成本，而且允许用于电池供电的设备的非常低的功率操作。
可以由警报处理设备12执行用于从检测入侵的警报条件的剩余的步骤。图5描述了一个示例性的操作流程图，该操作流程图示出了警报处理设备12执行的用于检测进入保护区域的入侵的示例性的步骤。在一个实施方式中，警报处理设备12从一个或多个视频传感器14接收(步骤S114)包含提取的突出特征数据的精简的图像数据集78。然后，警报处理设备14的目标分类器42(步骤S116)对突出特征数据进行分类，以确定每个特征集的目标类别。目标类别的非限制实例包括人和非人。目标分类过程往往比在视频传感器14上执行的过程(例如图4中所示的过程)计算量小，因为与初始的图像数据集62相比，精简的图像数据集78中包含的特征集在维度上被显著降低，其中特征集只包含关于前景目标的数据。用于分类过程的计算往往相当复杂，并且通常为个别应用和/或实现定制。
当特征已经被分类从而目标可以被识别之后，事件分类器44在一段时间周期上跟踪(步骤S118)视场内的目标，以将目标的行为分类(步骤S120)到事件中。事件的实例可以包括情况，诸如：在时间t1，目标A出现在位置(x1，y1)。在时间t2，目标A的位置是(x2，y2)以及其运动矢量是(vx2，vy2)。在时间t3，目标A消失。
行为建模工具46在时间上跟踪(步骤S122)多个事件，以产生目标和事件的行为的模型来描述目标的行为。根据已知行为模型分类每个事件的行为。继续以上所述的实例，可以被分类到行为中的一系列事件可以包括：“在时间t1，目标A出现在位置(x1，y1)、移动通过位置(x2，y2)以及在时间t3消失。上次已知位置是(x3，y3)。”可以将具有识别为“人”的目标A的这一系列事件分类为行为“人从外门口B移到室内并且通过内门口C移出室内。”
最后，警报规则处理器48将识别的行为与一组行为规则相比较(步骤S124)。在判定块，步骤S126，如果行为匹配定义已知警报条件的规则，则警报处理设备将发起例如声音报警的警报(步骤S128)，将警报消息发送到呼叫监视中心等等。返回判定块步骤S126，如果行为不匹配已知警报条件，则不发起警报并且警报处理设备12返回到例行程序的开始以接收新的精简的图像数据集(步骤S114)。
警报处理设备12执行的功能(例如图5中所述的过程)通常是非标准的并且为个别应用定制。虽然对于并行处理可能有一些有限的机会，但是通常，精简的数据集允许具有大量程序化的复杂性的串行处理方法以提供支持自定义建模和分类算法。由于这些步骤将更少的计算量放在警报处理设备12的处理器18上，因此相同的处理器18可以用于包含监视传统传感器(诸如门和窗接触、无源红外检测器、微波运动检测器、玻璃破坏传感器等等)的传统的警报面板功能。
此外，由于可以集中警报处理设备12，因此从例如视频传感器、电磁门和窗传感器、运动检测器、声音检测器等等的多个设备采集的数据可以用于对目标和事件分类和行为进行建模。例如，来自门或窗接触的警报信号的出现或不出现可以用于辅助确定视场内的目标提供的威胁程度。从多个视频传感器采集的图像数据可以用于构建目标类别、事件类别和行为模型的数据库。通过处理基本同时从多个视频传感器接收的图像，入侵检测系统能够更精确地确定真实的入侵。例如，从不同角度查看相同保护区域的多个视频传感器获取的数据可以合并以形成合成图像数据集，其对真实事件发生提供更清晰的确定。此外，从多个视频传感器获取的数据可以合并到更大的数据库中，但是不需要合并到组合图像中，以及基本被同时处理，以根据多个视图中所观察到的行为限定的警报规则条件来确定警报条件是否存在。
本发明的示例性的系统构架相对于现有技术表现出多个优点。该构架将使用高带宽数据的重复性处理的责任放在图像捕获源附近，从而允许终端设备实现低带宽通信。较低的带宽通信意味着终端设备成本更低，并且可以使用电池电源工作。使用ASIC或FPGA，可以在终端设备获得附加的功率节省，以提供高并行处理和硬件加速。
通过在警报处理设备上使用灵活处理架构，诸如微控制器、微处理器或DSP，本发明允许高度自定义目标和事件分类、行为建模和警报规则处理算法的设计。这种灵活性允许程序或系统固件轻松更新或修改以适应特定应用的要求。
本发明相对于现有技术的另一优点是视频传感器上采集的视频数据在传输之前本质上被模糊处理，提供了更高度的隐私而不必担心数据在无线传输期间被截取。
本领域的技术人员将理解的是，本发明不限于已经具体示出的和本文中以上所述的。此外，除非以上做出了相反的说明，应指出的是附图中的所有不是按照比例的。在不脱离本发明的范围和精神下，根据以上指导进行各种修改和变化是可能的，其只受以下的权利要求的限制。

Claims (20)

1.一种用于检测进入保护区域的入侵的方法，所述方法包括：
捕获图像数据；
处理所捕获的图像数据，以产生精简的图像数据集，所述精简的图像数据集具有比所述捕获的图像数据更低的维度；
将所述精简的图像数据集传输到集中警报处理设备；以及
在所述集中警报处理设备上处理所述精简的图像数据集，以确定警报条件。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述捕获的图像数据包括：
将所述图像数据中的前景目标与背景目标分离；以及
从所述图像数据中移除所述背景目标。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，处理所述捕获的图像数据还包括从所述前景目标中提取突出特征。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述精简的图像数据集包括：
对所述精简的图像数据集中包含的突出特征进行分类以识别相应的目标；
跟踪所述精简的图像数据集中的每个识别的目标的运动；
记录与所述每个识别的目标的运动相关联的一系列事件；
将每个相关系列的事件分类为与所述识别的目标相关联的至少一个行为；
将每个行为与一组预设的行为规则相比较；以及
根据所述至少一个行为与所述预设的行为规则的比较确定警报条件的存在。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，处理所述精简的图像数据集包括：
在分类所有突出特征之前，从所述精简的图像数据集中包含的前景目标提取所述突出特征。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，处理所述精简的图像数据集包括：
在所述集中警报处理设备上接收多个精简的图像数据集；
将所述多个精简的图像数据集合并为组合图像数据集；以及
处理所述组合图像数据集。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述组合图像数据集包括所述保护区域的合成图像。
8.一种入侵检测系统，包括：
至少一个视频传感器，所述视频传感器：
捕获图像数据；
处理所述图像数据以产生精简的图像数据集，所述精简的图
像数据集具有比所捕获的图像数据更低的维度；以及
传输所述精简的图像数据集；以及
警报处理设备，所述警报处理设备通信耦合到所述至少一个视频传感器，所述警报处理设备：
接收所传输的精简的图像数据集，以及
处理所述精简的图像数据集，以确定警报条件。
9.根据权利要求8所述的入侵检测系统，其中，所述至少一个视频传感器包括：
图像捕获设备，所述图像捕获设备捕获图像数据；
传感器处理器，所述传感器处理器通信耦合到所述图像捕获设备，所述处理器：
将所述图像数据中的前景目标与背景目标分离；
从所述图像数据中移除所述背景目标；以及
从所述前景目标提取突出特征，以产生所述精简的图像数据集；以及
通信接口，所述通信接口通信耦合到所述处理器，所述通信接口将所述精简的图像数据集传输到所述警报处理设备。
10.根据权利要求9所述的入侵检测系统，其中，所述传感器处理器是数字信号处理器、专用集成电路和现场可编程门阵列中的至少一个。
11.根据权利要求9所述的入侵检测系统，其中，所述通信接口使用Zigbee、Bluetooth和Wi-Fi通信协议中的至少一个进行通信。
12.根据权利要求8所述的入侵检测系统，其中，所述警报处理设备包括：
通信接口，所述通信接口从所述至少一个视频传感器接收所述精简的图像数据集；以及
处理器，所述处理器通信耦合到所述通信接口，所述处理器：
对所述精简的图像数据集中包含的突出特征进行分类以识别相应的目标；
跟踪所述精简的图像数据集中的每个识别的目标的运动；
记录与所述每个识别的目标的运动相关联的一系列事件；
将每个相关系列的事件分类为与所述识别的目标相关联的至少一个行为；
将每个行为与一组预设的行为规则相比较；以及
根据所述至少一个行为与所述预设的行为规则的比较确定警报条件的存在。
13.根据权利要求12所述的入侵检测系统，其中，所述处理器是数字信号处理器、专用集成电路和现场可编程门阵列中的一个。
14.根据权利要求12所述的入侵检测系统，其中，所述行为规则通过在时间上跟踪事件以产生目标和事件的行为的模型来得到。
15.根据权利要求12所述的入侵检测系统，其中，所述通信接口使用Zigbee、Bluetooth和Wi-Fi通信协议中的至少一个进行通信。
16.根据权利要求12所述的入侵检测系统，其中有多个视频传感器，其中所述通信接口还从所述多个视频传感器中的每个接收精简的图像数据集；以及
其中，所述处理器还：
将多个精简的图像数据集合并为组合图像数据集，以及
处理所述组合图像数据集。
17.一种视频传感器，包括：
图像捕获设备，所述图像捕获设备捕获图像数据；
处理器，所述处理器通信耦合到所述图像捕获设备，所述处理器处理所捕获的图像数据以产生精简的图像数据集，所述精简的图像数据集具有比所述捕获的图像数据更低的维度；以及
通信接口，所述通信接口通信耦合到所述处理器，所述通信接口传输所述精简的图像数据集。
18.根据权利要求17所述的视频传感器，其中，处理所述图像数据包括：
将所述图像数据中的前景目标与背景目标分离；
从所述图像数据中移除所述背景目标；以及
从所述前景目标提取突出特征，以产生所述精简的图像数据集。
19.根据权利要求17所述的视频传感器，其中，所述处理器是数字信号处理器、专用集成电路和现场可编程门阵列中的一个。
20.根据权利要求17所述的视频传感器，其中，所述通信接口使用Zigbee、Bluetooth和Wi-Fi通信协议中的至少一个进行通信。
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