CN101968848A - 一种视频监测方法、系统及视频监测报警系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统，所述视频监测方法包括汇集运动区域运动特征样本的训练集，所述视频监测方法包括如下步骤：获取视频区域：从视频中获取需要监测的运动区域；提取运动区域中的运动特征：包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值；获取视频监测结果：将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统，实现了自动实时进行视频监控暴力行为，促进了安防设备的发展。

Description

一种视频监测方法、系统及视频监测报警系统

技术领域

本发明涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统，尤其涉及一种针对暴力行为进行视频监测的方法、系统及视频监测报警系统。

背景技术

随着社会的发展，视频监测越来越广泛应用，特别是在公共场所。而打斗、抢夺等暴力行为是严重影响公共安全的行为，这些事件会危害人民的生命财产安全，引起财产损失和身体伤害。例如，近年来银行自助厅内发生了大量的打斗、抢夺和杀人案件，其中比较典型的案件为抢夺取款者现金和在银行自助厅内打斗或者两类行为同时发生。现有技术中，视频监测主要通过人来实时监测来进行，不能自动通过机器进行实时监测。

发明内容

本发明解决的技术问题是：提供一种视频监测方法、系统及视频报警系统，克服现有技术中不能自动进行视频安全监测的技术问题。

本发明的技术方案是：提供一种视频监测方法，包括汇集运动区域运动特征样本的训练集，所述视频监测方法包括如下步骤：

获取视频区域：从视频中获取需要监测的运动区域；

提取运动区域中的运动特征：包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值；

获取视频监测结果：所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

本发明的进一步技术方案是：在提取运动区域中的运动特征的步骤中，以运动区域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。

本发明的进一步技术方案是：在提取运动区域中的运动特征的步骤中，计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值，根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。

本发明的进一步技术方案是：在提取运动区域中的运动特征的步骤中，获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向，根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。

本发明的技术方案是：构建一种视频监测系统，所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元，所述视频监测单元通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

本发明的进一步技术方案是：所述特征提取单元包括确定运动区域的范围的运动区域提取模块，所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形的宽与高。

本发明的进一步技术方案是：所述特征提取单元包括获取运动区域的能量的能量获取模块，所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值，再根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。

本发明的进一步技术方案是：所述特征提取单元包括获取运动区域的运动方向的方差值的方差获取模块，所述方差获取模块获取获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向，根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。

本发明的进一步技术方案是：所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元，所述近邻分类单元将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类，确定出与其相似的正样本和负样本的数量。

本发明的技术方案是：构建一种视频监测报警系统，所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集、与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元，所述视频监测单元通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域，所述报警单元根据所述比较判断单元确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。

本发明的技术效果是：本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统，通过提取运动区域中的运动特征，将运动区域的运动特征与训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域，这样能自动地实时进行暴力行为的智能视频监控，促进安防设备的发展。

附图说明

图1为本发明的流程图。

图2为本发明视频监测系统的结构示意图。

图3为本发明的视频监测报警系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，对本发明技术方案进一步说明。

如图1所示，本发明的具体实施方式是：提供一种视频监测方法，包括汇集运动区域运动特征样本的训练集，所述视频监测方法包括如下步骤：

步骤100：获取视频区域，即，从视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取，通常通过摄像探头摄像获取。在公共场所或者室内，摄像探头通常安装在较高的位置，摄像时大多以向下倾斜，即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时，将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。

步骤200：提取运动区域中的运动特征，即，包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。对运动区域运动特征的提取具体过程如下：

确定运动区域的范围：本发明的具体实施例中，以运动区域的最小外接矩形的宽与高为范围来确定运动区域的范围。

运动区域能量的获取，包括获取运动区域中每个像素点的光流值，然后根据运动区域中每个像素点的光流量获取运动区域的总能量。具体过程如下：首先将彩色图像转换为灰度图像。然后计算每个像素点的光流值。我们的算法采用Lucas & Kanade算法计算出运动区域的最小外接矩形内每个像素点在X方向和Y方向的光流值。通过计算出的像素点的光流值，利用如下公式计算每个像素点的运动方向θ_ij：

if x＜0，y≥0，

if x＜0，y＜0，

if x＞0，y＜0，

if x＞0，y≥0，

if x＝0，y＝0，θ_ij＝0

if x＝0，y＜0，x＝0，y＞0，

上述公式中，x与y分别表示像素点在X方向和Y方向的光流值，π为取值3.14159的常数，θ_ij为视频帧中第i行第j列的像素点的运动方向，atan为三角函数中的反正切函数。

算法将运动区域内每个像素点的权值设置为，

$w_{\mathrm{ij}}={\left(\frac{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ij}}}{\mathrm{\π}}\right)}^2+{\left(\frac{\max \left({\mathrm{\θ}}_{\mathrm{ij}}\right)}{\mathrm{\π}}\right)}^2$

算法利用下式计算运动区域内的总能量：

$\mathrm{\Σ}{w}_{\mathrm{ij}}*(x_{\mathrm{ij}}^2+y_{\mathrm{ij}}^2)$

此处的累加对每个运动区域的最小外接矩形内的每个像素进行。

运动区域的运动方向的方差值获取，首先计算出所有运动区域运动方向的平均运动方向。然后计算连续两帧内的所有运动区域的运动方向。由于运动方向大小在0-360度之间，而0度与360度方向相同，其差则为360，平均运动方向avg的计算需要进行换算。令avg＝(left_avg+right_avg)/2，

(270≥θ_i≥90，i＝1，...，m)，

(90＞θ′_i≥0或360≥θ′_i＞270，i＝1，...，n)。当right_avg＞270时，令right_avg＝right_avg-360。上述公式中，θ_i表示运动方向在90度与270度之间的第i个运动区域的运动方向，θ′_i表示运动方向在0度与90度之间和270度与360度之间的第i个运动区域的运动方向，left_avg表示运动方向在90度与270度之间的所有运动区域的运动方向平均值，right_avg表示运动方向在0度与90度之间和270度与360度之间的所有运动区域的运动方向平均值，avg表示所有运动区域的运动方向平均值。

通过上述公式计算出平均运动方向后，利用下式计算运动方向的方差：首先对每个运动区域，若其运动方向θ_i或θ′_i满足|θ_i-avg|＞180或|θ′_i-avg|＞180，则令|θ_i-avg|＝360-|θ_i-avg|或|θ′_i-avg|＝360-|θ′_i-avg|，而其他情况下不改变θ_i与θ′_i之值。

故所有运动区域的运动方差为

var即为运动方向的方差值。

步骤300：获取视频监测结果，即，所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，将从实时视频中提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

本发明中，对于训练集的生成具体过程如下：训练集包含两类样本，正样本与负样本。正样本产生自发生抢劫或打斗的区域，而负样本产生自没自发生抢劫或打斗的区域。每个样本的数据由上述检测出的运动区域的最小外接矩形的高与宽、运动区域内的总能量、视频帧内运动方向的方差值这四个特征组成的矢量。利用一些发生抢夺和打斗行为的视频来生成训练集中的正样本，利用没有抢夺和打斗行为的视频来生成训练集中的负样本。利用不同的视频，可产生不同的训练集。使用不同训练集得到的检测结果将不同，算法将对应最高正确率的训练集选做最终的训练集。

结合训练集与N近邻分类器(N取为奇数)，就可认定视频帧中的运动区域是否为发生打斗或者抢劫的区域。具体方案如下：计算正被检测运动区域的运动特征(即四维矢量)与所有训练样本间特征的欧几里德距离，然后找出距离正被检测的运动区域的特征最近的N个训练样本。只有在这N个训练样本中正样本个数多于负样本时，才将被测试区域认定为发生打斗或者抢劫的区域。

如图2所示，本发明的具体实施方式是：构建一种视频监测系统，包括生成视频的视频监测单元1、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元2、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元3、汇集运动区域运动特征样本的训练集5以及与训练集5中的样本进行比较判断的比较判断单元4，所述视频监测单元1通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元2根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集5包括发生抢劫或打斗区域的正样本51以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本52，所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

本发明的具体实施过程如下：首先，视频监测单元1生成监测视频，所述运动区域分割单元2再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取，通常通过摄像探头摄像获取。在公共场所或者室内，摄像探头通常安装在较高的位置，摄像时大多以向下倾斜，即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时，将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。其次，所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征，即，包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤2提取运动区域中的运动特征的过程。最后，所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

本发明的优选实施方式是：所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元6，所述近邻分类单元6将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集5中的正样本和负样本进行相似比较并分类，确定出与其相似的正样本和负样本的数量。具体过程如下：结合训练集与N近邻分类器(N取为奇数)，就可认定视频帧中的运动区域是否为发生打斗或者抢劫的区域。具体方案如下：计算正被检测运动区域的运动特征(即四维矢量)与所有训练样本间特征的欧几里德距离，然后找出距离正被检测的运动区域的特征最近的N个训练样本。只有在这N个训练样本中正样本个数多于负样本时，才将被测试区域认定为发生打斗或者抢劫的区域。

如图3所示，本发明的具体实施方式是：构建一种视频监测报警系统，包括生成视频的视频监测单元1、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元2、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元3、汇集运动区域运动特征样本的训练集5、与训练集5中的样本进行比较判断的比较判断单元4以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元8，所述视频监测单元1通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元2根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集5包括发生抢劫或打斗区域的正样本51以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本52，所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域，所述报警单元8根据所述比较判断单元4确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。

本发明的具体实施过程如下：首先，视频监测单元1生成监测视频，所述运动区域分割单元2再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取，通常通过摄像探头摄像获取。在公共场所或者室内，摄像探头通常安装在较高的位置，摄像时大多以向下倾斜，即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时，将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。其次，所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征，即，包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤2提取运动区域中的运动特征的过程。最后，所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。所述报警单元8根据所述比较判断单元4确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种视频监测方法，包括汇集运动区域运动特征样本的训练集，所述视频监测方法包括如下步骤：

获取视频区域：从视频中获取需要监测的运动区域；

提取运动区域中的运动特征：包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值；

获取视频监测结果：所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

2.根据权利要求1所述的视频监测方法，其特征在于，在提取运动区域中的运动特征的步骤中，以运动区域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。

3.根据权利要求1所述的视频监测方法，其特征在于，在提取运动区域中的运动特征的步骤中，计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值，根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。

4.根据权利要求1所述的视频监测方法，其特征在于，在提取运动区域中的运动特征的步骤中，获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向，根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。

5.一种视频监测系统，其特征在于，所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元，所述视频监测单元通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。

6.根据权利要求5所述的视频监测系统，其特征在于，所述特征提取单元包括确定运动区域的范围的运动区域提取模块，所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形的宽与高。

7.根据权利要求5所述的视频监测系统，其特征在于，所述特征提取单元包括获取运动区域的能量的能量获取模块，所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值，再根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。

8.根据权利要求5所述的视频监测系统，其特征在于，所述特征提取单元包括获取运动区域的运动方向的方差值的方差获取模块，所述方差获取模块获取获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向，根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。

9.根据权利要求5所述的视频监测系统，其特征在于，所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元，所述近邻分类单元将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类，确定出与其相似的正样本和负样本的数量。

10.一种应用权利要求5至9中任一权利要求所述视频监测系统的视频监测报警系统，所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集、与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元，所述视频监测单元通过视频监测生成视频，所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域，所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征，所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值，所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本，所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较，通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域，所述报警单元根据所述比较判断单元确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。

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