CN106993164B - 一种基于动态图像检测的视频监控方法 - Google Patents
一种基于动态图像检测的视频监控方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN106993164B CN106993164B CN201710251521.8A CN201710251521A CN106993164B CN 106993164 B CN106993164 B CN 106993164B CN 201710251521 A CN201710251521 A CN 201710251521A CN 106993164 B CN106993164 B CN 106993164B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- dynamic
- module
- motion
- video monitoring
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L61/00—Network arrangements, protocols or services for addressing or naming
- H04L61/45—Network directories; Name-to-address mapping
- H04L61/4505—Network directories; Name-to-address mapping using standardised directories; using standardised directory access protocols
- H04L61/4511—Network directories; Name-to-address mapping using standardised directories; using standardised directory access protocols using domain name system [DNS]
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N5/00—Details of television systems
- H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
- H04N5/144—Movement detection
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于动态图像检测的视频监控方法,包括以下步骤:步骤S1:将动态图像检测系统以无线方式接入现有架构的图像监控系统;步骤S2:动态图像检测系统对其所采集的图像信息进行动态图像分析,将所识别的动态图像进行存储并将动态图像及其时间戳经互联网发送到后台存储服务器和/或远程监控终端;步骤S3:后台存储服务器接收动态图像检测系统发送的动态图像,并利用该动态图像及其时间戳对所存储的经第一图像采集模块所采集视频监控信息中相应的时间点进行标记且在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息。与现有技术相比较,由于动态图像检测系统以无线方式接入原有图像监控系统,从而无须改变原有图像监控系统的硬件架构。
Description
技术领域
本发明属于视频监控领域,尤其涉及一种基于动态图像检测的视频监控方法。
背景技术
目前市场广泛使用的图像监控系统大都采用静态图像监控,不论监控区域有没有运动物体,都采集下来进行存储,这导致系统需要大量的存储空间,增加系统的成本。为了降低存储成本,现有技术通常采用循环存储的方式,即用最新的视频覆盖较旧的内容,但是由于较早的视频被覆盖后,其中含有的信息便会丢失,一般监控系统都有最低有效存储时间的要求。随着高清摄像头技术的成熟,高清摄像头使用越来越广泛,传统监控系统中的摄像头纷纷升级为高清摄像头,按照现有的存储技术所需的存储空间越来越大,导致原有监控系统在升级摄像头后,有效存储时间不能满足用户的存储需求,导致整套系统需要全部升级,从而造成了资源的浪费和成本的增加。而实际中,在某些应用场合,比如学校、工厂、办公楼等地方,晚上往往很少有人出现,但是摄像机却跟平时一样在工作着,如此记录下来的视频有可能完全没有任何作用,还占据了存储空间。
同时,现有技术中采用的静态图像监控无法及时预警突发事件,只能通过人工实时查看监控视频或者事后查看监控视频,一旦监控人员疏忽,无法及时监测到突发事件,有可能造成无法挽回的损失。
故,针对目前现有技术中存在的上述缺陷,实有必要进行研究,以提供一种方案,在不改变现有监控系统架构的情况,以一种低成本的改良方案,解决现有技术中存在的缺陷。
发明内容
有鉴于此,确有必要提供一种基于动态图像检测的视频监控方法,在不改变现有监控系统架构的情况,提升监控视频的有效存储时间以及动态监控预警能力。
为了克服现有技术的缺陷,本发明的技术方案如下:
一种基于动态图像检测的视频监控方法,包括以下步骤:
步骤S1:将动态图像检测系统以无线方式接入现有架构的图像监控系统,其中,所述图像监控系统和动态图像检测系统独立设置且时钟同步,所述图像监控系统包括第一图像采集模块、视频传输单元和后台存储服务器;所述动态图像检测系统包括第二图像采集模块、动态图像处理模块和无线传输模块,所述第二图像采集模块和所述第一图像采集模块的监控区域相同且时钟同步;
步骤S2:动态图像检测系统对其所采集的图像信息进行动态图像分析,将所识别的动态图像进行存储并通过所述无线传输模块将动态图像及其时间戳经互联网发送到所述后台存储服务器和/或远程监控终端;
步骤S3:后台存储服务器接收动态图像检测系统发送的动态图像,并利用该动态图像及其时间戳对所存储的经第一图像采集模块所采集视频监控信息中相应的时间点进行标记且在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息;
其中,所述步骤S2进一步包括以下步骤:
步骤S21:动态图像处理模块接收所述第二图像采集模块的一帧图像作为当前图像,对图像进行8x8构造;
步骤S22:对进行了图像构造后的当前图像的每块小图像进行4x4整数DCT变换;
步骤S23:将进行了4x4整数DCT变换的当前图像中的每块小图像进行量化;
步骤S24:将量化的当前图像与参照图像的量化值进行图像像素点的整数值对比,并统计出不同的像素点所占的比率,如果所占的比率超过设定的阈值则判定当前图像为动态图像,否则判定当前图像为静态图像;所述参照图像为上一帧图像;
步骤S25:将动态图像进行存储并记录其时间戳;
步骤S26:将动态图像及其时间戳以无线方式经互联网送发到所述后台存储服务器和/或远程监控终端。
优选地,动态图像检测系统以4G、5G或WIFI的方式接入互联网进而接入现有架构的图像监控系统。
优选地,浏览后台存储服务器中存储的视频监控信息时,优先显示相应标识时间点的动态图像。
优选地,第一图像采集模块和第二图像采集模块均采用高清摄像头。
优选地,所述第一图像采集模块采集图像的速率大于24帧/秒;所述第二图像采集模块采用罗技C270高清图像采集模块,将其采集图像的速率调节为小于等于2帧/秒。
优选地,所述动态图像处理模块采用联发科公司用MIPS芯片研发的RT5350模块。
优选地,所述RT5350模块中架构Lighttpd服务器。
优选地,还设置动态域名服务器(DDNS)。
优选地,远程监控终端与动态图像处理模块之间的数据通信,包括以下步骤:
步骤1、路由器获得动态IP地址;
步骤2、动态域名客户端向DDNS申请更新IP地址,申请消息中携带新的IP地址、用户标识及认证数据;
步骤3、将更新后的用户标识及对应的域名绑定的IP地址发送给远程监控终端;
步骤4、远程终端根据IP地址发起访问请求,请求中带有认证信息以及访问的信息;
步骤5、动态图像处理模块对远程终端进行认证鉴权;
步骤6、远程监控终端和动态图像处理模块通过Http协议建立连接,进行数据通信。
与现有技术相比较,由于动态图像检测系统以无线方式接入原有图像监控系统,因此无须改变原有图像监控系统的硬件架构;通过动态图像检测并将动态图像及时发送到后台存储服务器或远程监控终端从而实现监控主动预警;同时利用动态图像及其时间戳对存储在后台存储服务器中视频监控信息进行标记,在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息,也即让标记为动态图像的视频监控信息能够存储更长的时间,从而提升了有用监控信息的有效存储时间。进一步的,由于后台存储服务器存储了动态图像及其时间戳,大大方便了用户检索视频监控信息。
附图说明
图1为本发明基于动态图像检测的视频监控方法的流程框图。
图2为本发明基于动态图像检测的视频监控方法中步骤S2的进一步流程框图。
图3为动态图像处理模块中图像构造8x8块示意图。
图4为动态图像处理模块中4x4整数DCT变换前后数据对比示意图。
图5为动态图像处理模块中图像块经4x4整数DCT变换和哈达曼补充变换的示意图。
图6为动态图像处理模块中图像块处理过程示意图。
图7为实现本发明方法的一种系统的原理框图。
图8为本发明中动态图像处理模块的原理框图。
图9为实现本发明方法的另一种系统的原理框图。
图10为在图9架构下远程监控终端与动态图像处理模块之间的数据通信的流程示意图。
如下具体实施例将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
以下将结合附图对本发明提供的基于动态图像检测的视频监控方法作进一步说明。
现有技术采用的静态图像监控系统无法及时预警突发事件,这导致在某些场合无法满足用户的需求。同时,现有监控系统中,后端存储设备的成本占比中很大,尤其随着前端摄像头升级为高清摄像头,对存储容量的需求进一步提升,导致后端存储设备无法满足应用需求,在一些监控系统升级改造项目中往往需要整套监控系统全部升级,这造成了资源的浪费。因此,如何在不改变现有监控系统架构的情况,以一种低成本的改良方案解决现有技术存在的上述技术缺陷。
随着无线技术的不断发展,尤其是WiFi、4G、5G等技术的不断成熟,传输速度的不断提高,移动4G/5G已经基本实现全面覆盖,WiFi的覆盖面也越来越广,现在WiFi的传输协议使用了802.11n最高速度是150Mbps。因此,本发明在现有视频监控系统的基础,采用无线的方式将动态图像检测装置无缝接入原有的静态图像监控系统,使系统性能得到进一步的提升,从而克服现有技术的缺陷。
参见图1,所示为本发明基于动态图像检测的视频监控方法的流程框图,包括以下步骤:
步骤S1:将动态图像检测系统以无线方式接入现有架构的图像监控系统,其中,所述图像监控系统和动态图像检测系统独立设置且时钟同步,所述图像监控系统包括第一图像采集模块、视频传输单元和后台存储服务器;所述动态图像检测系统包括第二图像采集模块、动态图像处理模块和无线传输模块,所述第二图像采集模块和所述第一图像采集模块的监控区域相同且时钟同步;
步骤S2:动态图像检测系统对其所采集的图像信息进行动态图像分析,将所识别的动态图像进行存储并通过所述无线传输模块将动态图像及其时间戳经互联网发送到所述后台存储服务器和/或远程监控终端;
步骤S3:后台存储服务器接收动态图像检测系统发送的动态图像,并利用该动态图像及其时间戳对所存储的经第一图像采集模块所采集视频监控信息中相应的时间点进行标记且在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息;
参见图2,所示为本发明基于动态图像检测的视频监控方法中步骤S2的流程框图,进一步包括以下步骤:
步骤S21:动态图像处理模块接收所述第二图像采集模块的一帧图像作为当前图像,对图像进行8x8构造;
步骤S22:对进行了图像构造后的当前图像的每块小图像进行4x4整数DCT变换;
步骤S23:将进行了4x4整数DCT变换的当前图像中的每块小图像进行量化;
步骤S24:将量化的当前图像与参照图像的量化值进行图像像素点的整数值对比,并统计出不同的像素点所占的比率,如果所占的比率超过设定的阈值则判定当前图像为动态图像,否则判定当前图像为静态图像;所述参照图像为上一帧图像;
步骤S25:将动态图像进行存储并记录其时间戳;
步骤S26:将动态图像及其时间戳以无线方式经互联网送发到所述后台存储服务器和/或远程监控终端。
其中,上述的构造8x8块如图3,由于二维图像的尺度都比较大如果直接对图像进行DCT变换从式(1)和式(2)可以看出巨大的计算量将无法满足图像实时编码的要求,因此,先将图像划分成块组,此处使用8x8块减少算法的复杂性。式(1):变换和式(2):反变换为二维DCT基本算法如下:
其中,u,v,x,y=0,1,2,…,N-1;x、y代表像素的空间坐标;u、v代表变换域坐标。
其中所述的DCT变换(离散余弦变换)为将图像从空间域转换到变换域上,即离散余弦变换,其可以消除图像的空间冗余。DCT变换可以由式(3)实现,DCT的反变换由式(4)实现,假设某块图像为f(x,y)则式(3)和式(4)中的f(u,v)表示变换域的高频成分,也称为交流系数,F(0,0)表示变换域中的低频成分,也称为直流系数。但DCT变换存在编解码后不匹配问题。为了解决这个问题,本发明采用4x4整数DCT变换。图像的变换过程:由式(3)可得对应的4x4DCT变换矩阵A如式(5),式(5)中 由A可令c/b=0.5,用表示CXCT结果中每个元素点乘矩阵E中对应位置上的系数值的运算,从而推导可得式(6),式(6)中,C是核矩阵,
E是尺度调整矩阵,CXCT为核变换,如图4,经过4x4整数DCT变换的数据对比可知数据的能量基本上集中到左上方(低频信号)了,而变换后的数据完全可以通过反变换还原成原来的数据。为了达到压缩文件的目的,可以丢弃掉一些能量低的数据(高频信号),如图5所示的图像块经4x4整数DCT变换后的压缩变换的图像块示意图。由于4x4整数DCT变换的去相关性不高,对亮度只进行整数DCT变换,在一种优选实施方式中,对色度进行2x2的哈达曼变换如式(7)和图5所示。
其中所述的量化为把经过4x4整数DCT变换的像素的灰度(浓度)变换成离散的整数值的操作,例如,最简单的量化是使用黑(0)白(255)两数值(即2级)来表示成二值图像,量化越细致,灰度级数(浓淡层次)表现越丰富.本发明使用分级标量量化器支持多达52个量化步长用floor表示,用量化参数QP进行索引,在整数算法中,量化过程可以用式(8)的运算来实现,反量化方式如式(9)。式(8)中的Zij表示经量化后的值,Wij为经4x4整数DCT变换后的元素,QP是量化参数,>>表示二进制右移,k代表右移位数;f用来四舍五入取整,去值范为[0,0.5]×2k,MFij为乘数因子,其值取决于QP和变换系数的位置(i,j),查乘法因子表得到。式(9)中的尺度因子V可根据Zij在矩阵中不同的位置和量化参数QP的不同,查尺度因子表得到。
Wij'=ZijVij2floor(QP/6) 式(9)
其中所述的图像像素点对比的算法,是将4x4整数DCT变换和量化后的当前图像和参照图像进行对比,首先,判断发生变化的图像块数,判断图像块变化的算法见式(10)和图6,式(10)中i为像素点的行,j为像素点的列,n、m为变量,n代表行数,m代表列数,xD(i,j)为当前图像某块图像的像素点的数据,xC(i,j)为参照图像某块图像像素点的数据,ΔX为当前图像和参照图像的像素点数据比较的结果,如果ΔX不为零则该像素点发生了变化,如图6,当参照图像与当前图像的图像块边缘量化点的数值相异数量超过了一定的数量则认为该块图像区域内发生了变化,否则无变化。统计发生变化的图象块数,得到发生变化的图像块数包含的像素点数所占的比率如式(11),式(11)中k代表发生变化的图像块数,η表示求得的结果,如果发生变化的图像块数包含的像素点数所占的比率少于设定的阈值,则判定为静态图像,如果大于设定的阈值;其次,再对发生变化的图象块进行具体的像素点的对比,对比的算法如式(12)和图6,式(12)中i为像素点的行,j为像素点的列,n、m为变量,n代表行数,m代表列数,yD(i,j)为当前图像某块图像的像素点的数据,yC(i,j)为参照图像某块图像像素点的数据,ΔY为当前图像和参照图像的像素点数据比较的结果,如果ΔY不为零则该像素点发生了变化,否则未发生变化,统计发生变化的像素点数,得到数据发生变化的像素点所占的比率如式(13),式(13)中N为数据发生变化的像素点数,ω为得到的结果,如果数据发生变化的像素点所占的比率少于设置的阈值,则判定为静态图像,如果大于设定的阈值则判定为动态图像。
i=1…n,j=1…m,ΔY=yD(i,j)-yC(i,j) 式(12)
采用上述技术方案,由于动态图像检测系统以无线方式接入原有图像监控系统,因此无须改变原有图像监控系统的硬件架构;通过动态图像检测并将动态图像及时发送到后台存储服务器或远程监控终端从而实现监控主动预警;同时利用动态图像及其时间戳对存储在后台存储服务器中视频监控信息进行标记,在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息,也即让标记为动态图像的视频监控信息能够存储更长的时间,从而提升了有用监控信息的有效存储时间。进一步的,由于后台存储服务器存储了动态图像及其时间戳,大大方便了用户检索视频监控信息。
因此,采用本发明对现有图像监控系统进行改造时,仅需在原有前端图像采集设备的相应位置处再独立安装一个动态图像检测系统,而该动态图像检测系统是一个无线接入设备,无需对原有硬件架构作任何改变,同时该动态图像检测系统又是相对独立的系统,远程监控终端能够直接接入动态图像检测系统,从而实现动态图像监控;原有的后台存储服务器仅需接入互联网接收数据,根据动态图像及其时间戳对相应的监控视频信息进行标记,在循环存储时作为文件覆盖依据,能够极大提升了有用监控信息的有效存储时间。
在一种优选实施方式中,动态图像检测系统以4G、5G或WIFI的方式接入互联网进而接入现有架构的图像监控系统。
在一种优选实施方式中,浏览后台存储服务器中存储的视频监控信息时,优先显示相应标识时间点的动态图像。也即用户在浏览后台存储服务器存储的视频监控信息时,能够优先看到动态图像,从而有助于查看监控视频内容,提高检索有用信息的效率。
在一种优选实施方式中,第一图像采集模块和第二图像采集模块均采用高清摄像头。
在一种优选实施方式中,第一图像采集模块采集图像的速率大于24帧/秒;第二图像采集模块采用罗技C270高清图像采集模块,将其采集图像的速率调节为小于等于2帧/秒。现有技术中,对监控系统中前端设备的图像采集速率有严格的要求,通常要求大于24帧/秒。这是因为监控视频作为司法证据必须要流畅记录完整的动态视频过程,同时对监控视频的记录过程文件通常是不可编辑,否则会影响监控视频作为证据文件的公正性。而本发明中,第二图像采集模块仅仅作为辅助监控摄像头,对图像采集速率没有限制,如果以视频采集的标准,在进行动态图像分析对运算速度要求极高,增加了硬件实现的难度;同时,将第二图像采集模块的图像采集速率调低后,极大降低了硬件成本和实现难度,同时还可以把图像像素、清晰度等参数调高,从而提高了动态图像检测的精度。
参见图7,所示为实现本发明基于动态图像检测的视频监控方法的一种系统原理框图,包括图像监控系统和与该图像监控系统同步设置的动态图像检测系统,图像监控系统为现有技术广泛使用的静态图像监控系统,包括第一图像采集模块、视频传输单元和后台存储服务器。现有技术中,静态图像监控系统工作原理如下:第一图像采集模块以大于24帧/秒的图像采集速率获取图像,视频传输单元进行图像编码并将视频流传输到后台存储服务器,当后台存储服务器存储空间不足时,循环覆盖时间较早的视频监控信息。
动态图像检测系统包括第二图像采集模块、动态图像处理模块和无线传输模块,在一种优选实施方式中,第一图像采集模块和第二图像采集模块均采用高清摄像头;无线传输模块为4G模块、5G模块或WIFI模块,以无线的方式接入互联网。第二图像采集模块和第一图像采集模块的监控区域相同且时钟同步;动态图像处理模块接收第二图像采集模块的一帧图像并与上一帧参考图像进行动态图像分析,如果该帧图像判定为动态图像则将该帧图像存储下来并通过无线传输模块将动态图像及其时间戳发经互联网送到后台存储服务器和/或远程监控终端;后台存储服务器利用该动态图像及其时间戳对所存储的视频监控信息进行标记且在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息。从而使那些无用的静态视频信息能被优先覆盖进而有用的动态视频监控信息能够存储更长时间。
参见图8,所示为本发明中动态图像处理模块的原理框图,进一步包括图像接收单元、图像构造单元、整数DCT变换单元、量化单元、图像像素比较单元和存储单元,其中,图像接收单元用于接收图像采集模块采集的一帧图像作为当前图像;图像构造单元用于将当前图像进行M*M构造分成M2个小块,其中M为大于1的自然数;整数DCT变换单元用于对每个小块图像进行整数整数DCT变换;量化单元用于将经整数DCT变换的当前图像中的每个小块图像进行量化并获得图像像素点整数值;图像像素比较单元用于将当前图像与参照图像进行图像像素点的整数值比较并统计出不同的像素点所占的比率并将当前图像信息存储为参考图像信息,如果所占的比率超过设定的阈值则判定当前图像为动态图像,否则,判定当前图像为静态图像;存储单元用于存储动态图像。在一种优选实施方式中,图像构造单元对当前图像进行8x8构造即将当前图像分成64块;整数DCT变换单元对进行了8x8构造的当前图像的每块图像进行4x4整数DCT变换;量化单元将进行了4x4整数DCT变换的当前图像中的64块图像分别进行量化;图像像素比较单元将当前图像与可进行对比的参照图像进行图像像素点的整数值对比,并统计出不同的像素点所占的比率,如果所占的比率超过设定的阈值(根据适当的场合设定)则判定当前图像为动态图像,将其替换参照图像存储下来作为下一帧的参照图像,如果所占的比率少于设定的阈值,则判定当前图像为静态图像,将其替换参照图像存储下来作为下一帧的参照图像。
参见图9,所示为实现本发明方法的另一种系统实施方式的原理框图,由于互联网是公用的广域网,已经由电信运营商建立起了长距离网络,目前宽带接入互联网业务已经进入了千家万户。本发明实施基于互联网实现基于动态图像检测的图像监控系统可以有效地利用现有的成熟技术,而且组建和维护成本比较低。其中,动态图像处理模块采用联发科公司用MIPS芯片研发的RT5350模块。该模块集成MIPS 24Kc 360MHz处理器,集成五端口百兆以太网交换机,支持20/40MHz模拟频宽,支持Wi-Fi+蓝牙Combo设计,RT5350模块遵循无线局域网的802.11n协议,最高速度是150Mbps,RT5350模块支持AP模式接入,以上所述的功能使得RT5350大大的提高了图像处理的能力和图像传输的速率。由此可知,动态图像检测系统的硬件结构较为简单,安装方便,有助于监控工程改造的实施。
在一种优选实施方式中,在RT5350模块中架构Lighttpd服务器。动态图像处理模块通过Lighttpd服务器以Http协议经过传输指令的通信回路将储存的动态图像发送给远程监控终端或者后台存储服务器,同时,远程监控终端可以通过web浏览器随时查看所存储的动态图像,如果与动态图像处理模块同属同一个局域网内,远程监控终端能够直接接入动态图像处理模块所架构的Lighttpd服务器。
在一种优选实施方式中,动态图像检测系统还包括动态域名服务器(DDNS),在该架构下,远程监控终端与动态图像处理模块之间的数据通信过程如图10所示,进一步包括以下步骤:
步骤1、路由器获得动态IP地址;
步骤2、动态域名客户端向DDNS申请更新IP地址,申请消息中携带新的IP地址、用户标识及认证数据;
步骤3、将更新后的用户标识及对应的域名绑定的IP地址发送给远程监控终端;
步骤4、远程终端根据IP地址发起访问请求,请求中带有认证信息以及访问的信息;
步骤5、动态图像处理模块对远程终端进行认证鉴权;
步骤6、远程监控终端和动态图像处理模块通过Http协议建立连接,进行数据通信。
以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想。应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以对本发明进行若干改进和修饰,这些改进和修饰也落入本发明权利要求的保护范围内。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (6)
1.一种基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤S1:将动态图像检测系统以无线方式接入现有架构的图像监控系统,其中,所述图像监控系统和动态图像检测系统独立设置且时钟同步,所述图像监控系统包括第一图像采集模块、视频传输单元和后台存储服务器;所述动态图像检测系统包括第二图像采集模块、动态图像处理模块和无线传输模块,所述第二图像采集模块和所述第一图像采集模块的监控区域相同且时钟同步;
步骤S2:动态图像检测系统对其所采集的图像信息进行动态图像分析,将所识别的动态图像进行存储并通过所述无线传输模块将动态图像及其时间戳经互联网发送到所述后台存储服务器和/或远程监控终端;
步骤S3:后台存储服务器接收动态图像检测系统发送的动态图像,并利用该动态图像及其时间戳对所存储的经第一图像采集模块所采集视频监控信息中相应的时间点进行标记且在循环存储时优先覆盖未标记的视频监控信息;
其中,所述步骤S2进一步包括以下步骤:
步骤S21:动态图像处理模块接收所述第二图像采集模块的一帧图像作为当前图像,对图像进行8x8构造;
步骤S22:对进行了图像构造后的当前图像的每块小图像进行4x4整数DCT变换;
步骤S23:将进行了4x4整数DCT变换的当前图像中的每块小图像进行量化;
步骤S24:将量化的当前图像与参照图像的量化值进行图像像素点的整数值对比,并统计出不同的像素点所占的比率,如果所占的比率超过设定的阈值则判定当前图像为动态图像,否则判定当前图像为静态图像;所述参照图像为上一帧图像;
步骤S25:将动态图像进行存储并记录其时间戳;
步骤S26:将动态图像及其时间戳以无线方式经互联网送发到所述后台存储服务器和/或远程监控终端;
浏览后台存储服务器中存储的视频监控信息时,优先显示相应标识时间点的动态图像;
第一图像采集模块和第二图像采集模块均采用高清摄像头;
所述第一图像采集模块采集图像的速率大于24帧/秒;所述第二图像采集模块采集图像的速率调节为小于等于2帧/秒。
2.根据权利要求1所述的基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,动态图像检测系统以4G、5G或WIFI的方式接入互联网进而接入现有架构的图像监控系统。
3.根据权利要求1或2所述的基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,所述动态图像处理模块采用联发科公司用MIPS芯片研发的RT5350模块。
4.根据权利要求3所述的基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,所述RT5350模块中架构Lighttpd服务器。
5.根据权利要求4所述的基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,还设置动态域名服务器(DDNS)。
6.根据权利要求5所述的基于动态图像检测的视频监控方法,其特征在于,远程监控终端与动态图像处理模块之间的数据通信,包括以下步骤:
步骤1、路由器获得动态IP地址;
步骤2、动态域名客户端向DDNS申请更新IP地址,申请消息中携带新的IP地址、用户标识及认证数据;
步骤3、将更新后的用户标识及对应的域名绑定的IP地址发送给远程监控终端;
步骤4、远程终端根据IP地址发起访问请求,请求中带有认证信息以及访问的信息;
步骤5、动态图像处理模块对远程终端进行认证鉴权;
步骤6、远程监控终端和动态图像处理模块通过Http协议建立连接,进行数据通信。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710251521.8A CN106993164B (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 一种基于动态图像检测的视频监控方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710251521.8A CN106993164B (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 一种基于动态图像检测的视频监控方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN106993164A CN106993164A (zh) | 2017-07-28 |
CN106993164B true CN106993164B (zh) | 2019-08-30 |
Family
ID=59415754
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710251521.8A Active CN106993164B (zh) | 2017-04-18 | 2017-04-18 | 一种基于动态图像检测的视频监控方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN106993164B (zh) |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109495548A (zh) * | 2018-10-26 | 2019-03-19 | 西安科锐盛创新科技有限公司 | 基于云存储的监控方法及其系统 |
CN111640051B (zh) * | 2019-03-01 | 2023-07-25 | 浙江大学 | 一种图像处理方法及其装置 |
CN116320242B (zh) * | 2023-05-22 | 2023-07-25 | 深圳市盛烽网络技术有限公司 | 一种视频监控安全分析方法及系统 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102307280A (zh) * | 2011-09-14 | 2012-01-04 | 苏州百滨电子科技有限公司 | 用于高速数字摄像装置的图像采集用触发检测方法及装置 |
CN104581032A (zh) * | 2013-10-26 | 2015-04-29 | 西安群丰电子信息科技有限公司 | 一种视频监控的数据传输方法及视频监控终端 |
CN105684423A (zh) * | 2015-12-19 | 2016-06-15 | 张北江 | 一种监控系统中的图像管理方法及系统 |
-
2017
- 2017-04-18 CN CN201710251521.8A patent/CN106993164B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102307280A (zh) * | 2011-09-14 | 2012-01-04 | 苏州百滨电子科技有限公司 | 用于高速数字摄像装置的图像采集用触发检测方法及装置 |
CN104581032A (zh) * | 2013-10-26 | 2015-04-29 | 西安群丰电子信息科技有限公司 | 一种视频监控的数据传输方法及视频监控终端 |
CN105684423A (zh) * | 2015-12-19 | 2016-06-15 | 张北江 | 一种监控系统中的图像管理方法及系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN106993164A (zh) | 2017-07-28 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106993163B (zh) | 一种基于动态图像检测的视频监控系统 | |
EP2688296B1 (en) | Video monitoring system and method | |
US20210160556A1 (en) | Method for enhancing resolution of streaming file | |
CN102158689B (zh) | 视频监控系统及方法 | |
CN106993164B (zh) | 一种基于动态图像检测的视频监控方法 | |
CN103905833B (zh) | 基于云计算分布式网络视频数据挖掘采集系统 | |
CN107104961B (zh) | 基于ZooKeeper的分布式实时视频监控处理系统 | |
CN105554450B (zh) | 分布式视频全景显示系统 | |
CN102984494A (zh) | 一种视频通讯方法及装置 | |
CN103636212B (zh) | 基于帧相似性和视觉质量以及兴趣的帧编码选择 | |
CN104618685A (zh) | 一种用于供电营业厅视频监控中的图像智能分析方法 | |
CN109905423B (zh) | 一种智能管理系统 | |
CN107707881A (zh) | 一种基于互联网与移动终端的工地远程监控系统 | |
CN103297754A (zh) | 一种监控视频自适应感兴趣区域编码系统 | |
CN104751639A (zh) | 基于大数据的视频结构化车牌识别系统及方法 | |
CN108391092A (zh) | 基于深度学习的危险物识别系统 | |
CN105357523A (zh) | 一种基于hosvd算法视频压缩系统及方法 | |
CN108401257A (zh) | 一种铁路基站一体化监测系统 | |
CN110430395A (zh) | 视频数据ai处理系统及处理方法 | |
Qi et al. | Content oriented surveillance system based on information-centric network | |
CN106331603A (zh) | 视频监控方法、装置、服务器及系统 | |
CN202197366U (zh) | 农业病虫害视频监控系统 | |
CN112804188B (zh) | 一种可伸缩视觉计算系统 | |
CN207589029U (zh) | 一种智能移动全景视频图像监控系统 | |
Constantinou et al. | A crowd-based image learning framework using edge computing for smart city applications |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |