CN105407321A - 一种监控数据处理方法及系统 - Google Patents

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崔绍龙
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姚晓婧
池天河
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    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

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Abstract

本发明公开了一种监控数据处理方法及系统,本方法包括:通过摄像装置获得视频数据,定时采集所述视频数据的图像作为图片数据;或者通过摄像装置定时拍摄图片作为图片数据;将所述图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。本发明能够有效减少监控数据中的冗余数据,可以有效减少数据存储空间和数据传输流量。

Description

一种监控数据处理方法及系统
技术领域
本发明涉及视频数据处理技术领域,尤其涉及一种监控数据处理方法及系统。
背景技术
近年来,随着国家经济的高速发展、国家信息基础建设步伐的提速推进了智能城市的建设需求。在智慧城市的建设中,构建了许多基础的信息化设备,其中摄像头已经成为城市建设过程中不可获取的组成部分。但是由于摄像装置采集的视频数据相对较大,使得摄像装置数据的存储具有一定的时效性,不能保存长时间的视频数据,尤其是关键位置的视频数据。如何在保存关键数据的前提下减少数据存储空间和数据传输流量是需要解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术的不足,提出了一种监控数据处理方法及系统,解决在保存关键数据的前提下减少数据存储空间和数据传输流量的问题。
本发明提供了一种监控数据处理方法,本方法包括:
通过摄像装置获得视频数据,定时采集所述视频数据的图像作为图片数据;或者通过摄像装置定时拍摄图片作为图片数据;
将所述图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;
针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
上述方法还可以具有以下特点:
所述分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度。
上述方法还可以具有以下特点:
相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
上述方法还可以具有以下特点:
根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。
上述方法还可以具有以下特点:
所述兴趣区域的确定方法包括:通过手工确定,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
本发明提供了一种监控数据处理系统,本系统包括:摄像装置、传输装置、中心处理装置、
所述摄像装置,用于实时获得视频数据,定时采集所述视频数据的图像作为图片数据;或者,用于定时拍摄图片作为图片数据;
所述传输装置,用于将摄像装置获得的图片数据发送至中心处理装置,
所述中心处理装置,用于将所述图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;还用于针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
上述方法还可以具有以下特点:
所述分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度。
上述方法还可以具有以下特点:
相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
上述方法还可以具有以下特点:
所述中心处理装置,还用于根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。
上述方法还可以具有以下特点:
所述中心处理装置,还用于根据以下方式确定所述兴趣区域:获知手工确定的所述兴趣区域,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
本发明采用定时采集摄像头图片数据来代替视频数据,并通过关键位置点的检测匹配,来进一步压缩存储的图片数据,能够有效延长摄像头数据的时效,减少存储空间,同时由于采用图片存储数据能够灵活的存储在分布式的空间,增加了存储的灵活性。综上所述:本发明能够有效减少监控数据中的冗余数据,可以有效减少数据存储空间和数据传输流量。
附图说明
图1是本发明中监控数据处理方法的流程图;
图2是本发明中监控数据处理系统的结构图。
具体实施例
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。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。
本发明的方法适用于城市级别的大量摄像装置的大型监控体系,也适用于单个摄像装置的小型监控系统。
图1为本发明中监控数据处理方法的流程图。本方法包括:
步骤1,通过摄像装置获得视频数据,定时采集视频数据的图像作为图片数据;或者通过摄像装置定时拍摄图片作为图片数据;
步骤2,将图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;
步骤3,针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
下面详细说明本发明的方法。
步骤1中,摄像装置可以为摄像头等各种常用的图像获取装置。
步骤2中使用的分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度等。步骤2的分类操作可以使数据更方便的存储和进行压缩处理,从而节省保存空间和传输流量。
步骤3中相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
步骤3中兴趣区域的确定方法包括:通过手工确定,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
本发明中在步骤3后还包括:根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。此分别存储的方工能够有效提升传输的效率,降低存储的成本。
图2是本发明中监控数据处理系统的结构图。监控数据处理系统包括:摄像装置、传输装置、中心处理装置。摄像装置可以是城市级别的大型监控体系中设置于城市各处的不同类型的摄像装置,也可以是小型监控系统中的单个摄像装置。传输装置是连接于摄像装置和中心处理装置中间的有线传输设备(包括中继传输设备、服务器存储设备等)。中心处理装置是位于监控控制中心的负责数据处理的中央装置。
摄像装置用于实时获得视频数据;定时采集视频数据的图像并保存为图片数据;
传输装置用于将摄像装置获得的图片数据发送至中心处理装置,
中心处理装置用于将图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;还用于针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度。
相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
中心处理装置还用于根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。
中心处理装置还用于根据以下方式确定兴趣区域:获知手工确定的兴趣区域,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
本发明采用定时采集摄像头图片数据来代替视频数据,并通过关键位置点的检测匹配,来进一步压缩存储的图片数据,能够有效延长摄像头数据的时效,有效减少冗余数据尤其是长时间内监控场景中物体无任何变化的时的冗余数据,可以减少存储空间,同时由于采用图片存储数据能够灵活的存储在分布式的空间,增加了存储的灵活性。综上所述:本发明能够有效减少监控数据中的冗余数据,可以有效减少数据存储空间和数据传输流量。
此外,需要说明的是,本说明书中所描述的具体实施例,其零、部件的形状、所取名称等可以不同,本说明书中所描述的以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例说明。
上面描述的内容可以单独地或者以各种方式组合起来实施,而这些变型方式都在本发明的保护范围之内。
在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,仅仅参照较佳实施例对本发明进行了详细说明。本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种监控数据处理方法,其特征在于,本方法包括:
通过摄像装置获得视频数据,定时采集所述视频数据的图像作为图片数据;或者通过摄像装置定时拍摄图片作为图片数据;
将所述图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;
针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
2.如权利要求1所述的一种监控数据处理方法,其特征在于,所述分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度。
3.如权利要求1所述的一种监控数据处理方法,其特征在于,
相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
4.如权利要求1所述的一种监控数据处理方法,其特征在于,
根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。
5.如权利要求1所述的一种监控数据处理方法,其特征在于,
所述兴趣区域的确定方法包括:通过手工确定,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
6.一种监控数据处理系统,其特征在于,本系统包括:摄像装置、传输装置、中心处理装置、
所述摄像装置,用于实时获得视频数据,定时采集所述视频数据的图像作为图片数据;或者,用于定时拍摄图片作为图片数据;
所述传输装置,用于将摄像装置获得的图片数据发送至中心处理装置,
所述中心处理装置,用于将所述图片数据进行分类,将不同分类的图片数据存储于不同集合中;还用于针对各集合中的图片数据进行去冗余操作,具体包括:选择集合中所有图片或者集合中预设时段内的图片,比较时间上相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度,如果此差异程度未超过预设阈值,只保留两个图片中在时间上最新的图片,否则保留两个图片。
7.如权利要求6所述的一种监控数据处理系统,其特征在于,所述分类的标准包括:摄像装置所在区域、监控类型、监控用途、摄像装置的清晰度。
8.如权利要求6所述的一种监控数据处理系统,其特征在于,
相邻的两图片在兴趣区域内的数据的差异程度是指:相邻的两图片在兴趣区域内的数据的灰度值差值的平均值、或者相邻的两图片在兴趣区域内的做边缘检测后边缘点数量的差值与两图片的边缘点数量的平均值的比值。
9.如权利要求6所述的一种监控数据处理系统,其特征在于,
所述中心处理装置,还用于根据集合的类别将去冗余操作后的图片分布式存储于不同存储区。
10.如权利要求6所述的一种监控数据处理系统,其特征在于,
所述中心处理装置,还用于根据以下方式确定所述兴趣区域:获知手工确定的所述兴趣区域,或者,根据集合内多个图片确定图片中数据变化程度大于预设阈值的区域为兴趣区域。
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