CN107437314A - 人员入侵检测检测系统 - Google Patents

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陶权义
何山
陈超
邓冬
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Abstract

本发明公开了一种人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统、至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，所述图像处理包括以下步骤：背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；时间差分处理：在连续的视频图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性提取和跟踪运动目标；深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，提取出人员入侵的画面，采用图像处理算法，能够有效检测出视频中有无人员出现。

Description

人员入侵检测检测系统
技术领域
本发明涉及监控系统，具体涉及一种人员入侵检测检测系统。
背景技术
随着中国国民经济的高速发展、安防设施的不断改善、人均拥有摄像头数量持续增长，为保障人民群众财产生命安全，震慑犯罪起到了非常重要的作用。现有的监控系统常规操作模式为，某监控点发生违法事件，监控人员通过视频管理软件从庞大的视频文件中调取、查看对应时间段的视频监控文件。其操作、查看视频的过程麻烦，费时、费力，其视频监控文件只能作为事后取证手段，没有能够有效预防犯罪。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供人员入侵检测检测系统， 采用图像处理算法，能够有效检测出视频中有无人员出现。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面，所述图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
所述提取人员入侵画面包括深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
进一步的，所述的人员入侵检测主机通过rtsp协议或onvif协议获取前端视频采集单元的视频画面。
进一步的，所述的人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备。
进一步的，所述的人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机。
进一步的，所述的网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中。
进一步的，对发送到相关人员的视频中的行人进行标注。
进一步的，所述的人员入侵检测检测主机设置有1-4路报警输出端口。
本发明的有益效果是： 检测主机通过网络连接摄像机获取摄像机的视频画面，并在主机中配置视频画面的检测区域，在设定的检测区域内主机能检测到视频中是否有人出现。只要在设定的区域、时间内有人出现，即可检测和报警。其它物体如树叶晃动、光线变化、动物进入区域等，系统不检测和发出报警信号。
附图说明
图1是本发明的系统结构示意图；
图2是人员检测主机的详细示意。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
如图1所示，
人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面，所述图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
所述提取人员入侵画面包括深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
进一步的，所述的人员入侵检测主机通过rtsp协议或onvif协议获取前端视频采集单元的视频画面。
进一步的，所述的人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备。
进一步的，所述的人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机。
进一步的，所述的网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中。
进一步的，对发送到相关人员的视频中的行人进行标注。
进一步的，所述的人员入侵检测检测主机设置有1-4路报警输出端口。
【实施例1】
人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面。
具体的，上述视频监控系统包括由若干台摄像机组成的前端视频采集单元、多台网络硬盘录像机组成的视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端以及中心核心交换机组成；摄像机铺设与监控区域获取实时监控视频信号并通过中心核心交换机将视频数据发送给应用客户端、视频管理服务器并存在网络硬盘录像机内。
在本实施例中具体设置三台人员入侵检测主机，每一台人员入侵检测主机与交换机通信获取前端视频采集单元、视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端的所有数据。
其中，人员入侵检测检测主机设置有1路报警输出端口，人员入侵检测主机通过rtsp协议获取前端视频采集单元的视频画面；人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备；即人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机；网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中，并对视频中的行人进行标注。
其中，人员入侵检测主机的图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中两个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
此外，人员入侵检测主机还包括一个深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
【实施例2】
人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面。
具体的，上述视频监控系统包括由若干台摄像机组成的前端视频采集单元、多台网络硬盘录像机组成的视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端以及中心核心交换机组成；摄像机铺设与监控区域获取实时监控视频信号并通过中心核心交换机将视频数据发送给应用客户端、视频管理服务器并存在网络硬盘录像机内。
在本实施例中具体设置五台人员入侵检测主机，每一台人员入侵检测主机与交换机通信获取前端视频采集单元、视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端的所有数据。
其中，人员入侵检测检测主机设置有3路报警输出端口，人员入侵检测主机通过onvif协议获取前端视频采集单元的视频画面；人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备；即人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机；网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中，并对视频中的行人进行标注。
其中，人员入侵检测主机的图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
此外，人员入侵检测主机还包括一个深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
【实施例3】
人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面。
具体的，上述视频监控系统包括由若干台摄像机组成的前端视频采集单元、多台网络硬盘录像机组成的视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端以及中心核心交换机组成；摄像机铺设与监控区域获取实时监控视频信号并通过中心核心交换机将视频数据发送给应用客户端、视频管理服务器并存在网络硬盘录像机内。
在本实施例中具体设置一台人员入侵检测主机，该人员入侵检测主机与交换机通信获取前端视频采集单元、视频存储单元、视频管理服务器、应用客户端的所有数据。
其中，人员入侵检测检测主机设置有4路报警输出端口，人员入侵检测主机通过rtsp协议获取前端视频采集单元的视频画面；人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备；即人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机；网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中，并对视频中的行人进行标注。
其中，人员入侵检测主机的图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中两个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
此外，人员入侵检测主机还包括一个深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文所述构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。

Claims (7)

1.人员入侵检测检测系统，包括视频监控系统，其特征在于：还包括至少一台人员入侵检测主机，所示人员入侵检测主机连接视频监控系统的核心交换机获取前端视频采集单元的视频图像并对图像进行处理，并根据图像处理的结果提取人员入侵的画面，所述图像处理包括以下步骤：
背景减除处理：利用当前图像与背景图像的差分来检测出视频图像中的运动目标；
时间差分处理：在连续的视频图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素的时间差分并且阈值化来提取出图像中的运动目标；
光流处理：基于运动目标随时间变化的光流特性，通过计算位移向量光流场来初始化基于轮廓的跟踪算法提取和跟踪运动目标；
该系统还包括深度学习步骤：建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并根据图像处理结果提取出人员入侵的画面。
2.根据权利要求1所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：所述的人员入侵检测主机通过rtsp协议或onvif协议获取前端视频采集单元的视频画面。
3.根据权利要求1所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：所述的人员入侵检测主机在设定的区域、设定的时间内识别出行人，通过报警输出端口发出报警信号，驱动相应的硬件报警设备。
4.根据权利要求3所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：所述的人员入侵检测主机发送一个标准onvif的报警事件至网络硬盘录像机录像机。
5.根据权利要求4所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：所述的网络硬盘录像机录像机接收到报警事件信号提醒值守人员，并通过网络把视频发送到相关人员手机中。
6.根据权利要求5所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：还包括对发送到相关人员的视频中的行人进行标注。
7.根据权利要求1-6中任一项所述的人员入侵检测检测系统，其特征在于：所述的人员入侵检测检测主机设置有1-4路报警输出端口。
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