CN106202333A - 一种仓储视频处理和快速检索的方法 - Google Patents

Abstract

一种仓储视频处理和快速检索的方法涉及模式识别方法，针对仓储过程中一些重要节点抽象成为一类事件，并且针对事件自定义一套事件模板信息，包含了对这个事件的描述信息，事件判断的阈值信息等。建立仓储事件数据库，用于存放和检索仓储的事件信息。同时对货物进行视频监控，当发生了满足某类事件发生条件之后，系统关联相对应的摄像头和事件节点，同时截取事件所对应的视频作为备份视频，事件完成之后系统在事件数据库中插入一条事件记录信息，并将备份视频进行关联保存。输入事件关键字，从时间段、事件类型、货物识别码等多个维度进行查询，根据关键字在事件记录数据库中进行检索，找到相应的事件记录信息，即可定位到相关视频对应的时间节点。

Description

一种仓储视频处理和快速检索的方法

技术领域

本发明涉及模式识别方法，特别是涉及视频情感识别方法。

背景技术

在仓储现代化监管中，视频监控系统成为了普遍的管理手段，通常是利用多个摄像头对多个仓储区域进行不间断的监控，将拍摄的视频内容保存并供时候查阅。这些庞大的视频文件产生了海量的数据，一旦需要再这些海量的视频文件中查找所需要的视频信息，往往只能通过人力观看的方式进行查找，这种方式需要耗费大量的人力，效率低下，而且很容易出现漏掉的情况，使得监控视频检索面临巨大的挑战。而目前视频检索技术主要分为两种，一种是非常成熟常见的基于文本索引信息检索技术，比如搜索引擎，如百度等都是采用此类技术，这种技术的本质是对视频关联的文本信息进行检索，然而监控视频并没有视频标题标签等关联文本，无法进行检索。另一种是基于内容的视频检索，必须进行镜头分割，关键帧提取，镜头聚类等等，然后将视频的特征提取进行比较，这种方法需要大量的计算，但是监控视频本身的数据量就非常大，短时间内无法进行巨量的计算，使得该方法如果运用到仓储视频监控的话会及其困难而且效率低下。所以急需一种新的仓储视频检索方法协助监管人员快速检索和定位相关的视频信息。

发明内容

针对上述传统方法视频检索的不足，本发明提出了一种仓储视频处理和快速检索的方法。该方法首先通过将拍摄的视频数据按照时间顺序进行存储。然后在数据库中建立相关的事件数据。检索人员在检索到相关的事件数据之后，能够迅速找到与其时间相对应的视频。

实现本发明方法是主要思路是：本发明涉及一种仓储视频处理和快速检索的方法。实现本发明的主要思路是针对仓储过程中一些重要节点抽象成为一类事件，并且针对事件自定义一套事件模板信息，包含了对这个事件的描述信息，事件判断的阈值信息等。建立仓储事件数据库，用于存放和检索仓储的事件信息。同时对货物进行视频监控，当发生了满足某类事件发生条件之后，系统关联相对应的摄像头和事件节点，同时截取事件所对应的视频作为备份视频，事件完成之后系统在事件数据库中插入一条事件记录信息，并将备份视频进行关联保存。检索人员可以输入事件关键字，从时间段、事件类型、货物识别码等多个维度进行查询，系统根据关键字在事件记录数据库中进行检索，找到相应的事件记录信息，即可定位到相关视频对应的时间节点。

一种仓储视频处理和快速检索的方法，包括如下步骤：

(1)建立事件模板

根据需要建立事件模板，其中包括事件的定义，事件的各种边界条件，事件的计算方式等。

(2)建立事件数据库

按照事件模板所定义的格式建立事件数据库，包括事件的名称，事件发生的时间，事件记录的时长，事件所对应的货物识别码

(3)拍摄监控视频

实时拍摄监控视频，并将拍摄视频按照时间顺序进行压缩存储

(4)事件记录

对拍摄的视频进行识别，判断是否符合事件条件，如果符合，在事件数据库中插入该事件记录。同时根据该事件定义的时长，从事件发生开始截取时长等于该事件时长的视频，作为事件记录视频进行备份，以备快速检索。

(5)快速检索

根据需要选择某时间段内的事件记录，由该事件记录检索出与其对应的视频数据所在的时间点，读取该时间点的视频，以及找出与之对应的货物信息；

或者，根据货物信息检索相应的事件信息，检索到相应的视频资料，了解货物在各个事件发生时的状态信息。

与现有技术相比，本发明具有以下明显的优势和有益效果：

(1)本发明提出了一种事件模板自定义的，可以自定义各类型的模板，对相应的事件支持灵活性大大增强。

(2)本发明提出了事件数据库的相应方法，当需要检索时，只需检索相应的事件记录即可定位到相应的视频记录，大大提高了效率。

(3)本发明提出了备份视频的自动截取方法，实现了备份视频的自动截取，使得系统能够自动化运行。

附图说明

图1为本发明所提出的方法流程图；

图2为本发明所涉及视频数据存储示意图；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

本发明所涉及方法的流程图如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，自定义事件模板。

仓单信息包含仓单编号SerialNo，所属企业，仓单包含的所有货物内容包含仓单货物的估值，货物名称、数量和重量等相关信息，同时每一件货物都生成唯一的识别码，并且在货物包装上安装相应的嵌入式设备。

根据视频监控的需要或者货物的特性建立事件模板，其中包括事件的定义，事件的各种边界条件，事件的计算方式等。

事件的模板包括但不限于：

入库：当货物进入仓库时，扫描获得仓单编号，扫描获得货物唯一标识识别码，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，货架编号等。

出库：当货物被从仓库提取时，扫描获得仓单编号，扫描获得货物唯一标识识别码，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，货架编号，备用视频编号等。

动态画面：当货物所对应的摄像头内的视频图像内检测到画面内有物体移动时，记录摄像头对应的货物唯一标识识别码，仓单编号，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，备用视频编号等。

(2)建立事件数据库

按照事件模板所定义的格式建立事件数据库，数据库字段与事件模板中保持一致。包括事件的名称，事件发生的时间，事件记录的时长，事件所对应的仓单编号，货物识别码等相关信息。

(3)拍摄监控视频

实时拍摄监控视频，并将拍摄视频按照时间顺序进行压缩存储。

(4)事件记录

当事件发生时，根据预先设定的事件模板阈值判断是否符合事件发生的条件。以动态画面为例，当画面中出现变动，比如有人进入画面，则画面像素会出现很大的变化，当发生变化的像素个数超过事件预设的阈值时，则判断产生了动态画面，记录此时的时间，同时实时监控画面，当画面像素变化低于阈值时，记录此时的时间。两次时间点之间即为事件的时长。系统将两个时间节点之中的视频截取出来进行压缩保存，并记录该段视频的编号。同时当动态画面事件发生之后，系统获得动态画面事件的所有信息，并向事件数据库中插入该条数据记录。动态事件信息包括但不限于事件的类型和名称，画面内的货物仓单编号，货物唯一标识识别码，事件发生和结束的时间，事件的时长，事件的备用视频编号。

后台对摄像头拍摄到的画面进行实时分析，主要利用边缘检测算法检测物体的出现，消失和移动。为了实现备份视频的自动截取，本发明提出了自动截取算法：

1.利用边缘检测算法实时监控视频内画面；

2.当监控到视频内物体边缘发生变化时，实时获取物体上的标签识别码信息，并开始备份视频截取；

3.当监控到视频内物体边缘发生变化时，获取物体的边缘像素点，得到这些点在画面内的像素坐标(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)...(Xn,Yn)；在Y1，Y2...Yn中取最小值，并查找与之对应的点的X值，从小到大进行排列，获得X'1,X'2...X'n，计算a1＝X'n-X'1，若n<2则a1＝0；在Y1，Y2...Yn中取第二小值，并查找与之对应的点的X值，从小到大进行排列，获得X″1,X″2...X″n，计算a2＝X″n-X″1，若n<2则a2＝0；依次类推计算出a1,a2...am的值，并计算M＝a1+a2+...+am；

4.当监控到视频内物体边缘发生变化时，每隔1s重复上述步骤，直至30s内物体边缘不再发生变化，或物体消失，则停止备份视频截取。

5.针对备份视频，假如视频长度为n秒，若Mn>M1,而且针对第a秒的Ma都满足Mn*a/n+M1*(n-a)/n-b<Ma<Mn*a/n+M1*(n-a)/n+b，b为预设误差值，则自动判断该视频为入库视频。

b的值设定问题，我们目前的方案是根据实验数据的合理经验进行设定，我们目前进行了多次试验，当b的值设定为Ma的5％时候，我们多次试验的准确率达到100％。所以我们在项目中设定的b＝Ma*5％。

6.针对备份视频，假如视频长度为n秒，若Mn<M1,而且针对第a秒的Ma都满足M1*(n-a)/n+a*Mn/n-b<Ma<M1*(n-a)/n+a*Mn/n+b，b为预设误差值，则自动判断该视频为出库视频。

7.如果视频不满足上述两个条件，则判断视频为动态画面。

(5)快速检索

本发明根据需要可以支持三个维度的检索。

一、根据事件进行检索

如果需要找出同一事件类型的视频记录，则输入事件类型，系统在事件记录数据库中检索事件类型的字段，选出与关键字相匹配的事件记录，并根据事件记录信息中的备用视频编号，在备用视频库中找出对应的备用视频。

二、根据时间段进行检索

如果需要找出某一时间段内的所有事件视频，则输入时间段作为关键字，系统在事件记录数据库中的事件时间字段中进行检索，找出符合输入时间段内的事件记录，并根据事件记录信息中的备用视频编号，在备用视频库中找出对应的备用视频。

三、根据仓单和货物进行检索

如果需要找出某个仓单的某批货物的视频，则输入仓单编号或者货物唯一标识识别码，系统在事件记录数据库中的仓单编号或者货物唯一标识识别码字段中进行检索，找出符合输入时间段内的事件记录，并根据事件记录信息中的备用视频编号，在备用视频库中找出对应的备用视频。

Claims (2)

1.一种仓储视频处理和快速检索的方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)定义事件模板；

仓单信息包含仓单编号，所属企业，仓单包含的所有货物内容包含仓单货物的估值，货物名称、数量和重量，同时每一件货物都生成唯一的识别码，并且在货物包装上安装相应的嵌入式设备；

事件的模板包括：

入库：当货物进入仓库时，扫描获得仓单编号，扫描获得货物唯一标识识别码，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，货架编号；

出库：当货物被从仓库提取时，扫描获得仓单编号，扫描获得货物唯一标识识别码，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，货架编号，备用视频编号；

动态画面：当货物所对应的摄像头内的视频图像内检测到画面内有物体移动时，记录摄像头对应的货物唯一标识识别码，仓单编号，事件发生的时间，事件名称和类型，事件时长，备用视频编号；

(2)建立事件数据库

按照事件模板所定义的格式建立事件数据库，数据库字段与事件模板中保持一致；包括事件的名称，事件发生的时间，事件记录的时长，事件所对应的仓单编号，货物识别码相关信息；

(3)拍摄监控视频

实时拍摄监控视频，并将拍摄视频按照时间顺序进行压缩存储；

(4)事件记录

当事件发生时，根据预先设定的事件模板阈值判断是否符合事件发生的条件；以动态画面为例，当画面中出现变动，比如有人进入画面，则画面像素会出现很大的变化，当发生变化的像素个数超过事件预设的阈值时，则判断产生了动态画面，记录此时的时间，同时实时监控画面，当画面像素变化低于阈值时，记录此时的时间；两次时间点之间即为事件的时长；系统将两个时间节点之中的视频截取出来进行压缩保存，并记录该段视频的编号；同时当动态画面事件发生之后，系统获得动态画面事件的所有信息，并向事件数据库中插入该条数据记录；动态事件信息包括的类型和名称，画面内的货物仓单编号，货物唯一标识识别码，事件发生和结束的时间，事件的时长，事件的备用视频编号；

(5)对摄像头拍摄到的画面进行实时分析，利用边缘检测算法检测物体的出现，消失和移动；

(6)检索。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对摄像头拍摄到的画面进行实时分析具体步骤如下：

1).实时监控视频内画面；

2).当监控到视频内物体边缘发生变化时，实时获取物体上的标签识别码信息，并开始备份视频截取；

3).当监控到视频内物体边缘发生变化时，获取物体的边缘像素点，得到这些点在画面内的像素坐标(X1,Y1),(X2,Y2),(X3,Y3)...(Xn,Yn)；在Y1，Y2...Yn中取最小值，并查找与之对应的点的X值，从小到大进行排列，获得X'1,X'2...X'n，计算a1＝X'n-X'1，若n<2则a1＝0；在Y1，Y2...Yn中取第二小值，并查找与之对应的点的X值，从小到大进行排列，获得X”1,X”2...X”n，计算a2＝X”n-X”1，若n<2则a2＝0；依次类推计算出a1,a2...am的值，并计算M＝a1+a2+...+am；

4).当监控到视频内物体边缘发生变化时，每隔1s重复上述步骤，直至30s内物体边缘不再发生变化，或物体消失，则停止备份视频截取；

5).针对备份视频，假如视频长度为n秒，若Mn>M1,而且针对第a秒的Ma都满足Mn*a/n+M1*(n-a)/n-b<Ma<Mn*a/n+M1*(n-a)/n+b，b为预设误差值，则自动判断该视频为入库视频；b＝Ma*5％；

针对备份视频，假如视频长度为n秒，若Mn<M1,而且针对第a秒的Ma都满足M1*(n-a)/n+a*Mn/n-b<Ma<M1*(n-a)/n+a*Mn/n+b，b为预设误差值，则自动判断该视频为出库视频；

如果视频不满足上述两个条件，则判断视频为动态画面。