CN102752574A - 一种视频监控系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种视频监控系统及方法,包括:前端数据采集设备、前端接入设备和云系统,其中:前端数据采集设备,用于采集视频图像,将视频图像数据传输给前端接入设备;前端接入设备,用于将前端数据采集设备传输的视频图像数据传输给云系统;云系统,用于对视频图像数据进行分析,在前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。本发明通过云系统对视频图像数据进行分析,可以对监控场景进行全图像分析处理,做到减少误报和漏报的情况,同时,也可以根据不同的监控终端,发送最适合该终端观看的视频图像,节省带宽。

Description

一种视频监控系统及方法
[0001] 技术领域
本发明涉及视频监控和互联网技术领域,尤其涉及一种视频监控系统及方法。
[0002] 背景技术
智能视频监控技术源自计算机视觉与人工智能的研究,它的主要研究目标是利用计算机视觉技术、图像视频处理技术和人工智能技术对监控视频的内容进行描述、理解和分析,并能根据分析的结果对视频监控系统进行控制,从而使视频监控系统具有较高层次的智能化水平。
[0003] 智能视频分析模块获取视频序列后,首先通过图像恢复或超分辨率复原技术提高图像质量,然后对场景中的目标进行检测、分类和跟踪,实现视频内容的分析理解,包括场景中的异常检测、人的身份识别以及视频内容的理解描述等,最后根据设定的规则产生报 警,触发后续业务处理。
[0004] 按照智能视频分析模块所处的位置,可将智能视频监控产品分为两种形态:前端智能和后端智能。
[0005] 前端智能通过DSP (数字信号处理)方式实现,将智能视频分析算法加载在视频服务器、数字硬盘录像机或网络摄像机等前段设备中,对摄像头采集的视频数据直接进行分析。由于利用了 DSP强大的硬件处理能力,同时针对具体的智能视频分析算法对前端设备的架设进行优化,从而提高了视频分析准确率,因此,目前智能视频监控产品多为前端智能。由于前端智能需要在每个前端设备上配置DSP对视频数据进行分析,导致设备系统架设的成本和日常维护的费用较高。
[0006] 后端智能通过纯软件实现,运行于普通PC或服务器上,构成视频分析服务器。视频分析服务器获取压缩的视频流后,对视频进行解码、分析和处理。后端智能的优势在于可以方便的与其它视频监控应用软件融合,而且不需要对已有的前端设备进行替换升级,保护原有投资,同时视频分析服务器可被多路视频分析分时复用,降低整个系统的投入,但后端智能受限于视频分析服务器的处理能力,导致视频分析的准确率较低。
[0007] 发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种视频监控系统及方法,可以提高视频分析的准确率。
[0008]为解决上述技术问题,本发明的一种视频监控系统,包括:前端数据采集设备、前端接入设备和系统,其中:
前端数据采集设备,用于采集视频图像,将视频图像数据传输给前端接入设备;
前端接入设备,用于将前端数据采集设备传输的视频图像数据传输给云系统;
云系统,用于对视频图像数据进行分析,在前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
[0009] 进一步地,云系统包括:视频分析服务器和控制服务器,其中:
视频分析服务器,是用于对视频图像数据进行分析;
控制服务器,是用于在视频分析服务器判断前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
[0010] 进一步地,视频分析服务器对视频图像数据进行分析时,预先建立背景模型,在接收到视频图像数据后,将图形背景与预先建立的背景模型进行匹配,选择匹配的背景模型;并且,
根据匹配的背景模型的参数,选择目标检测算法和目标跟踪算法,从图像背景中检测和跟踪目标,并提取出目标,将提取出的目标与目标样本进行匹配,识别出目标的特征,根据目标的特征和预先设置的监控规则分析目标的行为,判断目标的行为是否出现异常。
[0011] 进一步地,还包括终端接入设备和监控终端,云系统还包括视频存储服务器,其中:
前端接入设备,还用于将视频图像数据传输给视频存储服务器;
控制服务器,还用于在接收到监控终端的查看指令后,通知视频存储服务器将视频图像数据传输给监控终端;
视频存储服务器,用于对视频图像数据进行存储,在接收到控制服务器的通知后,将视频图像数据传输给终端接入设备;
终端接入设备,用于将监控终端的查看指令发送给控制服务器,将视频存储服务器传输的视频图像数据传输给监控终端。
[0012] 进一步地,终端接入设备,还用于在监控终端接入时,记录监控终端的设备参数,在接收到视频存储服务器传输的视频图像数据后,按照监控终端的设备参数对视频图像数据进行转换,将转换后的视频图像数据发送给监控终端。
[0013] 进一步地,一种视频监控方法,包括:
前端数据采集设备采集视频图像,将视频图像数据传输给前端接入设备;
前端接入设备将前端数据采集设备传输的视频图像数据传输给云系统;
云系统对视频图像数据进行分析,在前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
[0014] 进一步地,云系统中包括视频分析服务器和控制服务器,视频分析服务器,是对视频图像数据进行分析;控制服务器是在视频分析服务器判断前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
[0015] 进一步地,视频分析服务器对视频图像数据进行分析的步骤包括:
预先建立背景模型,在接收到视频图像数据后,将图形背景与预先建立的背景模型进行匹配,选择匹配的背景模型;
根据匹配的背景模型的参数,选择目标检测算法和目标跟踪算法,从图像背景中检测和跟踪目标,并提取出目标,将提取出的目标与目标样本进行匹配,识别出目标的特征;根据目标的特征和预先设置的监控规则分析目标的行为,判断目标的行为是否出现异
巾o
[0016] 进一步地,还包括:
前端接入设备在将将视频图像数据传输给视频分析服务器时,还将视频图像数据传输给视频存储服务器;
控制服务器通过终端接入设备接收监控终端的查看指令,通知视频存储服务器将视频图像数据传输给监控终端;视频存储服务器对视频图像数据进行存储,在接收到控制服务器的通知后,将视频图像数据传输给终端接入设备;
终端接入设备将视频存储服务器传输的视频图像数据传输给监控终端。
[0017] 进一步地,还包括:
终端接入设备在监控终端接入时,记录监控终端的设备参数,在接收到视频存储服务器传输的视频图像数据后,按照监控终端的设备参数对视频图像数据进行转换,将转换后的视频图像数据发送给监控终端。
[0018] 综上所述,本发明通过云系统对视频图像数据进行分析,可以对监控场景进行全图像分析处理,做到减少误报和漏报的情况,同时,也可以根据不同的监控终端,发送最适合该终端观看的视频图像,节省带宽,并且,本发明部署简单,对于用户而言,只需部署能够接入网络的摄像头等设备,而不用去购买昂贵的专用服务器,对于云服务器,具有强大的功 能和性能,可以是大型的集群服务器,云中提供的服务可以无限扩展,用户可以方便、灵活地定购云服务。
[0019] 附图说明
图I为本发明实施方式的视频监控系统的架构图;
图2为本发明对视频图像数据进行分析的方法的流程图;
图3为本发明实施方式的视频监控方法的流程图。
[0020] 具体实施方式
云计算是一种互联网上的资源利用方式,可为大众用户依托互联网上异构、自治的服务,进行按需即取的计算。由于资源是在互联网上,而在计算机流程图中,互联网常以一个云状图案来表示,因此可以形象地类比为云计算。云计算最典型的应用就是基于Internet的各类业务,包括:Google (谷歌)的搜索、在线文档(GoogleDocs)、基于Web的电子邮件系统(GmaiI);微软的 MSN 和 Hotmail 等。
[0021] 云计算可以理解为分布式计算的一种,其优势是利用云中的大型服务器集群,为客户端提供方便的、易扩展的服务。云计算中,服务由云端提供,对客户端的要求很低,同时对网络性能要求较高。移动通信终端因为体积小、电量有限、硬件配置低,比较适合于云计算。随着移动通信3G时代的来临,网络性能已不再是移动通信终端的瓶颈,目前云计算在移动终端上已经得到较多的应用。
[0022] 为实现摄像头和编码器等前端数据采集设备与云系统的通信,为每一组前端数据采集设备分配一个带宽足够的接入链路,通过前端接入设备与云系统连接,实时的视频图像就可以迅速地传输到云系统中,云系统完成视频图像的管理和调用。用户可以通过电视墙或PC查看视频图像,也可以通过移动终端远程观看实时的视频图像。传统视频监控在图像处理方面受限于硬件或者软件处理能力的瓶颈,通过云计算强大的计算和处理能力可以得到弥补。
[0023] 在本实施方式的视频监控系统中,包括:前端数据采集设备、前端接入设备、云系统、终端接入设备以及监控终端等,其中,云系统包括:视频分析服务器、视频存储服务器和控制服务器。
[0024] 前端数据采集设备,即摄像头进行视频图像数据的采集和数据的压缩,然后发送前端接入设备;前端接入设备,将视频图像数据分发给视频分析服务器和视频存储服务器,同时,接入设备还负责将云系统的控制指令翻译为摄像头的标准指令,以便于各种不同的摄像头都可以正确的响应控制服务器的指令。
[0025] 视频分析处理服务器对视频图像数据进行实时分析,按照预先设置的监控规则判断视频图像中的目标的行为是否异常,如果异常则进行报警;也可以联动附近其他的摄像头对该区域进行联动监控,同时根据用户设置的报警方式进行报警。
[0026] 视频存储服务器,对视频图像数据进行存储,供回放和查看。
[0027] 视频控制服务器,根据终端、其他服务器和设备发出的控制指令进行处理。
[0028] 本实施方式的视频监控方法包括如下步骤:
步骤一:通过登陆控制服务器设置不同监控摄像机的场景中的监控规则和报警方式; 步骤二 :摄像头采集回来的视频图像数据,经过前端接入设备发送给视频分析服务
器;
步骤三:如果实时传输的视频图像数据经过视频分析服务器分析后,发现图像背景中的目标的行为异常,则根据用户事先设定的报警方式进行报警,比如发送短信或者联动110或者其他的报警方式,同时联动其他附近的摄像头,对该区域进行密集监控。
[0029] 假如用户要监控该区域的发生的情况,视频存储服务器将根据用户的终端类型发送适合终端显示的码流和格式。
[0030] 为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0031] 如图I所示,本实施方式的视频监控系统,包括:前端数据采集设备、前端接入设备、视频分析服务器、视频存储服务器、控制服务器、终端接入设备和监控终端。
[0032] 前端数据采集设备,如摄像头,该摄像头可以支持wifi等无线或者有线上网方式,以便接入云系统。
[0033] 前端接入设备,将摄像头采集过来的视频图像数据分发给视频分析服务器和视频存储服务器。
[0034] 视频分析服务器,对视频图像数据进行分析。
[0035] 如图2所示,视频分析服务器对视频图像数据的分析过程,本实施方式的分析过程相对于现有技术增加了背景匹配和目标匹配的过程,包括:
步骤201 :进入背景学习阶段,建立背景模型,将背景模型添加到背景模型库中;
背景建模是背景减除法的关键部分。根据场景的不同,背景学习的时间有所不同。一般在系统配置阶段设定自适应学习时间来建立背景模型。
[0036] 由于光照等因素将导致背景变化,需要每隔一定时间重新学习,更新原有的背景模型。
[0037] 步骤202 :将视频图像数据的图形背景与背景模型库中的背景模型进行匹配,选择匹配的背景模型;
步骤203 :根据匹配的背景模型的参数,从算法库中选择目标检测算法和目标跟踪算
法;
算法库需要预先建立,如包含帧差法、光流法以及减背景法等目标检测法,并通过建立背景模型的参数值与算法的映射信息来实现算法的选择;参数值可以是一个区间。
[0038] 比如背景模型的参数中包含一个光线参数,可以根据光线参数的数值从映射信息中确定采用的目标检测算法和目标跟踪算法,总之,不同的场景,目标检测算法和跟踪算法差异很大,因此需要根据建立的背景模型来选用最合适的算法。
[0039] 步骤204 :采用产生的目标检测算法从图像背景中检测目标,并提取出检测到的目标,同时对目标进行跟踪;
步骤205 :将提取出的目标与目标特征库中的目标样本进行匹配,识别出目标的特征; 利用云系统中全面的目标特征库,可以最大限度地精确确认目标的特征。 [0040] 步骤206 :根据目标的特征,结合预先设置的监控规则,分析目标的行为;
步骤207:在目标的行为出现异常时,根据预先设置的报警方式,产生报警。
[0041] 视频存储服务器,对采集回来的数据进行云存储,以便后面用户的回放和查看。
[0042] 视频控制服务器,对监控终端发来的指令进行解析,控制摄像头或者其他服务器采取相应的动作或者根据视频分析服务器发送过来的指示,按照设置的告警规则进行告
目O
[0043] 终端接入设备,根据监控终端传递过来的设备参数(比如设置的分辨率,处理能力,支持的视频格式等等),对视频存储服务器传送过来的码流进行转换,将码流以最合适的方式传送给监控终端。当监控终端通过终端接入设备接入云系统时,接入设备将记录终端的设备参数。
[0044] 监控终端,包括电脑、智能手机以及电视墙等各种各样的监控终端。
[0045] 图3是本实施方式的视频监控方法,包括:
301 :用户登录控制服务器,设置监控规则和报警方式等信息;
报警方式可以采用默认处理方式,也可以自定义。
[0046] 302 :设置完成后,控制服务器将监控规则传送给视频分析服务器做异常判断; 303:前端设备将从监控区域采集的视频图像数据发送给前端接入设备,通过前端接入
设备将视频图像数据传输给视频分析服务器和视频存储服务器;
304 :视频分析服务器对前端接入设备传送的视频图像数据进行分析,当出现异常时,发送命令给控制服务器,控制服务器根据用户的设置,采取对应的报警方式;
305 :当用户使用监控终端进行监控时,终端接入设备器根据终端的设备参数,对视频进行转换,以最佳的方式传送给监控终端。
[0047] 以上所述只是本发明的一个合理实施方案,并不局限于本发明,凡是在本发明的技术原理和框架之内,所做的任何修改,等同替换,改进等,均应包含在本技术发明专利之内。

Claims (10)

1. 一种视频监控系统,包括:前端数据采集设备、前端接入设备和云系统,其中: 所述前端数据采集设备,用于采集视频图像,将视频图像数据传输给所述前端接入设备; 所述前端接入设备,用于将所述前端数据采集设备传输的视频图像数据传输给所述云系统; 所述云系统,用于对所述视频图像数据进行分析,在所述前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
2.如权利要求I所述的系统,其特征在于,所述云系统包括:视频分析服务器和控制服务器,其中: 所述视频分析服务器,是用于对所述视频图像数据进行分析; 所述控制服务器,是用于在所述视频分析服务器判断所述前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
3.如权利要求2所述的系统,其特征在于: 所述视频分析服务器对所述视频图像数据进行分析时,预先建立背景模型,在接收到所述视频图像数据后,将图形背景与预先建立的背景模型进行匹配,选择匹配的背景模型;并且, 根据所述匹配的背景模型的参数,选择目标检测算法和目标跟踪算法,从所述图像背景中检测和跟踪目标,并提取出目标,将提取出的目标与目标样本进行匹配,识别出目标的特征,根据所述目标的特征和预先设置的监控规则分析目标的行为,判断目标的行为是否出现异常。
4.如权利要求2所述的系统,其特征在于,还包括终端接入设备和监控终端,所述云系统还包括视频存储服务器,其中: 所述前端接入设备,还用于将所述视频图像数据传输给所述视频存储服务器; 所述控制服务器,还用于在接收到所述监控终端的查看指令后,通知所述视频存储服务器将所述视频图像数据传输给所述监控终端; 所述视频存储服务器,用于对所述视频图像数据进行存储,在接收到所述控制服务器的通知后,将所述视频图像数据传输给所述终端接入设备; 所述终端接入设备,用于将所述监控终端的查看指令发送给所述控制服务器,将所述视频存储服务器传输的视频图像数据传输给所述监控终端。
5.如权利要求4所述的系统,其特征在于: 所述终端接入设备,还用于在所述监控终端接入时,记录所述监控终端的设备参数,在接收到所述视频存储服务器传输的视频图像数据后,按照所述监控终端的设备参数对所述视频图像数据进行转换,将转换后的视频图像数据发送给所述监控终端。
6. 一种视频监控方法,包括: 前端数据采集设备采集视频图像,将视频图像数据传输给前端接入设备; 所述前端接入设备将所述前端数据采集设备传输的视频图像数据传输给云系统; 所述云系统对所述视频图像数据进行分析,在所述前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于:所述云系统中包括视频分析服务器和控制服务器,所述视频分析服务器,是对所述视频图像数据进行分析;所述控制服务器是在所述视频分析服务器判断所述前端数据采集设备采集到的视频图像中目标的行为出现异常时,产生报警。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,所述视频分析服务器对所述视频图像数据进行分析的步骤包括: 预先建立背景模型,在接收到所述视频图像数据后,将图形背景与预先建立的背景模型进行匹配,选择匹配的背景模型; 根据所述匹配的背景模型的参数,选择目标检测算法和目标跟踪算法,从所述图像背景中检测和跟踪目标,并提取出目标,将提取出的目标与目标样本进行匹配,识别出目标的 特征; 根据所述目标的特征和预先设置的监控规则分析目标的行为,判断目标的行为是否出现异常。
9.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括: 所述前端接入设备在将将所述视频图像数据传输给所述视频分析服务器时,还将所述视频图像数据传输给视频存储服务器; 所述控制服务器通过终端接入设备接收监控终端的查看指令,通知所述视频存储服务器将所述视频图像数据传输给所述监控终端; 所述视频存储服务器对所述视频图像数据进行存储,在接收到所述控制服务器的通知后,将所述视频图像数据传输给终端接入设备; 所述终端接入设备将所述视频存储服务器传输的视频图像数据传输给所述监控终端。
10.如权利要求7所述的方法,其特征在于,还包括: 所述终端接入设备在所述监控终端接入时,记录所述监控终端的设备参数,在接收到所述视频存储服务器传输的视频图像数据后,按照所述监控终端的设备参数对所述视频图像数据进行转换,将转换后的视频图像数据发送给所述监控终端。
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