CN104363414A - 一种智能视频的分析方法 - Google Patents

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吴俨
时国坚
张军
孙继通
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Abstract

本发明公开了一种智能视频的分析方法,具体构架包括视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块、决策模块、图像压缩模块、监控终端模块;所述视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块依次相连,智能分析模块分别与决策模块、图像压缩模块相连;所述决策模块、图像压缩模块分别与监控终端相连;本发明统通过分析视频流,实现对威胁目标的检测、识别、跟踪和预警功能,并通过以太网实现视频的压缩传输;该方法可广泛用于传统视频监控工程的建设中,提升安防监控系统智能化程度。

Description

一种智能视频的分析方法
技术领域
[0001] 本发明公开了一种智能视频的分析方法,涉及视频信号处理技术领域。
背景技术
[0002] 安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号,并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统。它能实时、形象、真实地反映被监控对象,不但极大地延长了人眼的观察距离,而且扩大了人眼的机能,它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视,让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况,并通过录像机记录下来。同时报警系统设备对非法入侵进行报警,产生的报警信号输入报警主机,报警主机触发监控系统录像并记录。
[0003] 现代的安防监控设备均系微电子化产品,这些监控设备具有高密度、高速度、低电压和低功耗等特性。因安防监控电子设备的精密,耐过电压能力下降,其对各种诸如雷电过电压、电力系统操作过电压、静电放电、电磁辐射等电磁干扰非常敏感,使得监控系统设备极易遭雷击过电压破坏,造成整个监控系统瘫痪。
[0004] 为了能够准确、有效地提供安防监控系统的防雷解决方案,首先应准确分析安防监控系统遭受雷击损坏的主要原因以及可能的雷击过电压的入侵途径。
[0005] 随着安防监控系统的快速发展,新型智能视频分析技术也愈来愈成熟。智能视频分析系统是以图像处理技术为核心,除具有传统安防监控系统的所有功能以外,还具有对威胁目标检测、识别、跟踪及预警、以太网视频传输等功能,能实现复杂场景的24 h不间断监控并自动预警。目前广泛使用的安防监控系统基于传统PC平台,成本高、体积大、操作复杂、使用范围受限、易发生故障,这些问题都已成为目前急需解决的问题。
[0006] 发明专利“安防监控系统”自编号:201210495839.8,公开了一种摄像装置连接数字硬盘录像主机,数字硬盘录像主机通过网络连接用于读取录像信息的通讯设备和网络客户端的监控系统,但是同样未能解决安防监控系统基于传统PC平台,成本高、体积大、操作复杂、使用范围受限、易发生故障的问题。
发明内容
[0007] 本发明所要解决的技术问题是:针对现有技术的缺陷,提供一种智能视频的分析方法,能够满足复杂场景的24 h不间断的高效监控的要求,具有误报警率低的优点,实现了低成本的标清智能视频分析,应用前景广阔。
[0008] 本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案:
一种智能视频的分析方法,具体构架包括视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块、决策模块、图像压缩模块、监控终端模块;
所述视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块依次相连,智能分析模块分别与决策模块、图像压缩模块相连;所述决策模块、图像压缩模块分别与监控终端相连;
方法步骤如下: 步骤一:视频采集模块采集视频信号为模拟信号,并对该模拟信号进行调整、压缩和存储后发送至视频预处理模块;
步骤二:视频预处理模块首先采集摄像机镜头的外部参数和内部参数,模拟视频信号经过视频预处理模块的滤波、增强和恢复功能后变为数字视频信号;
步骤三:经过视频预处理模块后的数字视频信号进入智能分析模块,智能分析模块提取数字视频信号中的目标信息对其进行目标分割、目标定位、目标跟踪和特征提取;
步骤四:经过智能分析模块后的视频信号发送到决策模块,决策模块调取智能分析模块的结果,研究图像中多个目标,并连续场景进行解释获取对威胁目标的识别、跟踪和预m.1=I ,
步骤五:智能分析模块将分析处理后的视频信号发送到图像压缩模块进行压缩处理后发送到监控终端,同时监控终端接收决策模块的预警信息并进行分析,将得出的配置信息发送回智能分析模块进行调整。
[0009] 作为本发明的进一步优化方案,所述步骤二中的外部参数为相对于大地坐标系的位置和方向。
[0010] 作为本发明的进一步优化方案,所述步骤二中的内部参数为摄像机镜头的焦距值、径向镜头畸变值、轴向镜头畸变值。
[0011] 作为本发明的进一步优化方案,所述智能决策模块中包括如下算法:目标识别算法、行为理解算法、威胁估计算法和决策推理算法。
[0012] 作为本发明的进一步优化方案,所述视频采集模块为外接摄像头。
[0013] 本发明采用以上技术方案与现有技术相比,具有以下技术效果:本发明统通过分析视频流,实现对威胁目标的检测、识别、跟踪和预警功能,并通过以太网实现视频的压缩传输;该方法可广泛用于传统视频监控工程的建设中,提升安防监控系统智能化程度。
具体实施方式
[0014] 下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
[0015] 本技术领域技术人员可以理解的是,本发明中涉及到的相关模块及其实现的功能是在改进后的硬件及其构成的装置、器件或系统上搭载现有技术中常规的计算机软件程序或有关协议就可实现,并非是对现有技术中的计算机软件程序或有关协议进行改进。例如,改进后的计算机硬件系统依然可以通过装载现有的软件操作系统来实现该硬件系统的特定功能。因此,可以理解的是,本发明的创新之处在于对现有技术中硬件模块的改进及其连接组合关系,而非仅仅是对硬件模块中为实现有关功能而搭载的软件或协议的改进。
[0016] 本技术领域技术人员可以理解的是,本发明中提到的相关模块是用于执行本申请中所述操作、方法、流程中的步骤、措施、方案中的一项或多项的硬件设备。所述硬件设备可以为所需的目的而专门设计和制造,或者也可以采用通用计算机中的已知设备或已知的其他硬件设备。所述通用计算机有存储在其内的程序选择性地激活或重构。
[0017] 本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
[0018] 本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
[0019] 下面对本发明的技术方案做进一步的详细说明:
本发明的具体构架包括视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块、决策模块、图像压缩模块、监控终端模块;
所述视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块依次相连,智能分析模块分别与决策模块、图像压缩模块相连;所述决策模块、图像压缩模块分别与监控终端相连;
方法步骤如下:
步骤一:视频采集模块采集视频信号为模拟信号,并对该模拟信号进行调整、压缩和存储后发送至视频预处理模块;
步骤二:视频预处理模块首先采集摄像机镜头的外部参数和内部参数,模拟视频信号经过视频预处理模块的滤波、增强和恢复功能后变为数字视频信号;
步骤三:经过视频预处理模块后的数字视频信号进入智能分析模块,智能分析模块提取数字视频信号中的目标信息对其进行目标分割、目标定位、目标跟踪和特征提取;
步骤四:经过智能分析模块后的视频信号发送到决策模块,决策模块调取智能分析模块的结果,研究图像中多个目标,并连续场景进行解释获取对威胁目标的识别、跟踪和预m.1=I ,
步骤五:智能分析模块将分析处理后的视频信号发送到图像压缩模块进行压缩处理后发送到监控终端,同时监控终端接收决策模块的预警信息并进行分析,将得出的配置信息发送回智能分析模块进行调整。
[0020] 作为本发明的进一步优化方案,所述步骤二中的外部参数为相对于大地坐标系的位置和方向;内部参数为摄像机镜头的焦距值、径向镜头畸变值、轴向镜头畸变值。
[0021] 作为本发明的进一步优化方案,所述智能决策模块中包括如下算法:目标识别算法、行为理解算法、威胁估计算法和决策推理算法。
[0022] 作为本发明的进一步优化方案,所述视频采集模块为外接摄像头。
[0023] 上面对本发明的实施方式作了详细说明,但是本发明并不限于上述实施方式,在本领域普通技术人员所具备的知识范围内,还可以在不脱离本发明宗旨的前提下做出各种变化。以上所述,仅是本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,虽然本发明已以较佳实施例揭露如上,然而并非用以限定本发明,任何熟悉本专业的技术人员,在不脱离本发明技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本发明技术方案内容,依据本发明的技术实质,在本发明的精神和原则之内,对以上实施例所作的任何简单的修改、等同替换与改进等,均仍属于本发明技术方案的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种智能视频的分析方法,其特征在于:具体构架包括视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块、决策模块、图像压缩模块、监控终端模块; 所述视频采集模块、视频预处理模块、智能分析模块依次相连,智能分析模块分别与决策模块、图像压缩模块相连;所述决策模块、图像压缩模块分别与监控终端相连; 方法步骤如下: 步骤一:视频采集模块采集视频信号为模拟信号,并对该模拟信号进行调整、压缩和存储后发送至视频预处理模块; 步骤二:视频预处理模块首先采集摄像机镜头的外部参数和内部参数,模拟视频信号经过视频预处理模块的滤波、增强和恢复处理后变为数字视频信号; 步骤三:经过视频预处理模块后的数字视频信号进入智能分析模块,智能分析模块提取数字视频信号中的目标信息对其进行目标分割、目标定位、目标跟踪和特征提取; 步骤四:经过智能分析模块后的视频信号发送到决策模块,决策模块调取智能分析模块的结果,研究图像中多个目标,并连续场景进行解释获取对威胁目标的识别、跟踪和预m.1=I , 步骤五:智能分析模块将分析处理后的视频信号发送到图像压缩模块进行压缩处理后发送到监控终端,同时监控终端接收决策模块的预警信息并进行分析,将得出的配置信息发送回智能分析模块进行调整。
2.根据权利要求1所述的一种智能视频的分析方法,其特征在于:所述步骤二中的外部参数为相对于大地坐标系的位置和方向。
3.根据权利要求1所述的一种智能视频的分析方法,其特征在于:所述步骤二中的内部参数为摄像机镜头的焦距值、径向镜头畸变值、轴向镜头畸变值。
4.根据权利要求1所述的一种智能视频的分析方法,其特征在于:所述智能决策模块中使用如下算法:目标识别算法、行为理解算法、威胁估计算法和决策推理算法。
5.根据权利要求1所述的一种智能视频的分析方法,其特征在于:所述视频采集模块为外接摄像头。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105376535A (zh) * 2015-11-18 2016-03-02 江苏省电力公司检修分公司 一种基于软测量技术的变电站智能系统
CN108230594A (zh) * 2016-12-21 2018-06-29 安讯士有限公司 一种用于在视频监控系统中生成警报的方法
CN109064775A (zh) * 2018-09-03 2018-12-21 中船(浙江)海洋科技有限公司 一种基于光电设备的船只碰撞预警方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070121999A1 (en) * 2005-11-28 2007-05-31 Honeywell International Inc. Detection of abnormal crowd behavior
JP2008299549A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Yokogawa Electric Corp 機器操作補助装置
CN101441798A (zh) * 2008-03-05 2009-05-27 中科院嘉兴中心微系统所分中心 基于无线传感器网络的安全监控与应急指控系统
CN101854516A (zh) * 2009-04-02 2010-10-06 北京中星微电子有限公司 视频监控系统、视频监控服务器及视频监控方法
CN102724482A (zh) * 2012-06-18 2012-10-10 西安电子科技大学 基于gps和gis的智能视觉传感网络运动目标接力跟踪系统

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070121999A1 (en) * 2005-11-28 2007-05-31 Honeywell International Inc. Detection of abnormal crowd behavior
JP2008299549A (ja) * 2007-05-31 2008-12-11 Yokogawa Electric Corp 機器操作補助装置
CN101441798A (zh) * 2008-03-05 2009-05-27 中科院嘉兴中心微系统所分中心 基于无线传感器网络的安全监控与应急指控系统
CN101854516A (zh) * 2009-04-02 2010-10-06 北京中星微电子有限公司 视频监控系统、视频监控服务器及视频监控方法
CN102724482A (zh) * 2012-06-18 2012-10-10 西安电子科技大学 基于gps和gis的智能视觉传感网络运动目标接力跟踪系统

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105376535A (zh) * 2015-11-18 2016-03-02 江苏省电力公司检修分公司 一种基于软测量技术的变电站智能系统
CN108230594A (zh) * 2016-12-21 2018-06-29 安讯士有限公司 一种用于在视频监控系统中生成警报的方法
CN109064775A (zh) * 2018-09-03 2018-12-21 中船(浙江)海洋科技有限公司 一种基于光电设备的船只碰撞预警方法

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