CN108540752A - 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统 - Google Patents

对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统 Download PDF

Info

Publication number
CN108540752A
CN108540752A CN201710115182.0A CN201710115182A CN108540752A CN 108540752 A CN108540752 A CN 108540752A CN 201710115182 A CN201710115182 A CN 201710115182A CN 108540752 A CN108540752 A CN 108540752A
Authority
CN
China
Prior art keywords
electronic
electronic identity
image data
identity
target
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.)
Granted
Application number
CN201710115182.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN108540752B (zh
Inventor
赵家
郑成渝
王晓煜
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
China Telecom Corp Ltd
Original Assignee
China Telecom Corp Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by China Telecom Corp Ltd filed Critical China Telecom Corp Ltd
Priority to CN201710115182.0A priority Critical patent/CN108540752B/zh
Publication of CN108540752A publication Critical patent/CN108540752A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108540752B publication Critical patent/CN108540752B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50Context or environment of the image
    • G06V20/52Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20Movements or behaviour, e.g. gesture recognition

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统。该方法包括:建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。本发明通过图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,对图像数据中出现的特定对象的身份进行识别,进而提高了对目标对象的识别效率。

Description

对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统
技术领域
本发明涉及智能监控领域,特别涉及一种对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统。
背景技术
视频监控系统作为各个行业重点部门或者重要场所实现实时监控的物理基础。由于视频监控系统能够实现对所管辖范围内出现的人或者发生的事情进行实时监控,采集出现在所管辖范围内的人或者发生事情的图像数据,有了这些图像数据(这里可以包含音频数据和/或视频数据)可以为后续发现或者识别特定对象提供方便。
但是,视频监控系统只能对人或者事件的各类特征进行监测采集(这里的特征包括:人脸、行为、衣着、动作、步态、车辆等),也就是说,视频监控系统采集到的图像数据中包含采集到的各类特征。在现有技术中,一般通过人工识别技术或者智能识别技术对图像数据中的人或者事物进行识别,但是这种识别仅仅是对图像特征的识别,并不能直接确定其身份,也无法形成关联检索,对其行迹缺乏有效的自动追踪手段。
发明内容
鉴于以上技术问题,本发明提供了一种对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统,提高了对目标对象的识别效率。
根据本发明的一个方面,提供一种对视频监控中目标对象进行识别的方法,包括:
建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;
在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象包括:
根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据;
对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象包括:
基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据;
若查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据;
通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象还包括:
若没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码;
根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据;
利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对;
根据比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述方法还包括:
调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元;
提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象;
基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
在本发明的一个实施例中,所述根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别包括:
通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集;
若当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集,则将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
在本发明的一个实施例中,所述根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别包括:
通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过;
若未出现过,则将所述当前电子身份标识标注为新电子身份标识、或者陌生电子身份标识;
若出现过,则计算所述当前电子身份标识的出现概率;
判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值;
若所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值,则将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识;
若所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值,则将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识。
在本发明的一个实施例中,所述目标电子身份标识包括特殊电子身份标识、新电子身份标识、陌生电子身份标识、出现频率低的电子身份标识中的至少一项。
根据本发明的另一方面,提供一种对视频监控中目标对象进行识别的装置,包括关联关系建立模块、身份标识识别模块和目标对象确定模块,其中:
关联关系建立模块,用于建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
身份标识识别模块,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;
目标对象确定模块,用于在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,目标对象确定模块用于根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据;对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,目标对象确定模块包括图像数据查找单元、图像数据选择单元和目标对象确定单元,其中
图像数据查找单元,用于在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据;
图像数据选择单元,用于在图像数据查找单元查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据的情况下,从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据;
目标对象确定单元,用于通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,目标对象确定模块还包括电话号码确定单元、用户数据确定单元和图像数据比对单元,其中:
电话号码确定单元,用于在图像数据查找单元没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码;
用户数据确定单元,用于根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据;
图像数据比对单元,用于利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对;
目标对象确定单元还用于根据图像数据比对单元的比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述装置还包括行为监控模块、目标对象定位模块和轨迹追踪模块,其中:
行为监控模块,用于调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元;
目标对象定位模块,用于提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象;
轨迹追踪模块,用于基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
在本发明的一个实施例中,身份标识识别模块包括特殊身份识别单元,其中:
特殊身份识别单元,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集;并在当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集的情况下,将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
在本发明的一个实施例中,身份标识识别模块包括第一判断单元、新身份标识标注单元、出现概率计算模块、第二判断单元和出现频率标注单元,其中:
第一判断单元,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过;
新身份标识标注单元,用于在第一判断单元判定所述当前电子身份标识未出现过的情况下,将所述当前电子身份标识标注为新电子身份标识、或者陌生电子身份标识;
出现概率计算模块,用于在第一判断单元判定所述当前电子身份标识出现过的情况下,计算所述当前电子身份标识的出现概率;
第二判断单元,用于判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值;
出现频率标注单元,用于在第二判断单元判定所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识;在第二判断单元判定所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识。
在本发明的一个实施例中,所述目标电子身份标识包括特殊电子身份标识、新电子身份标识、陌生电子身份标识、出现频率低的电子身份标识中的至少一项。
根据本发明的另一方面,提供一种对视频监控中目标对象进行识别的系统,包括目标对象识别装置、视频采集设备和电子身份采集设备,其中:
电子身份采集设备,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给目标对象识别装置;
视频采集设备,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间,并将所述每一帧图像数据和对应的监控时间发送给目标对象识别装置;
目标对象识别装置,为上述任一实施例所述的对视频监控中目标对象进行识别的装置。
根据本发明的另一方面,提供一种对视频监控中目标对象进行识别的系统,包括目标对象识别装置、视频采集设备和电子身份采集设备,其中:
电子身份采集设备,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给视频采集设备;
视频采集设备,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间;建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
目标对象识别装置,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;并在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
本发明通过图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,对图像数据中出现的特定对象的身份进行识别,进而提高了对目标对象的识别效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统第一实施例的示意图。
图2为本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统第二实施例的示意图。
图3为本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统第三实施例的示意图。
图4为本发明对视频监控中目标对象进行识别的装置第一实施例的示意图。
图5为本发明对视频监控中目标对象进行识别的装置第二实施例的示意图。
图6为本发明一个实施例中身份标识识别模块的示意图。
图7为本发明一个实施例中目标对象确定模块的示意图。
图8为本发明对视频监控中目标对象进行识别的方法一个实施例的示意图。
图9为本发明一个实施例中根据预先建立的电子身份标识识别库对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别的示意图。
图10为本发明一个实施例中确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象的示意图。
具体实施方式
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,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的,决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作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。
除非另外具体说明,否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。
同时,应当明白,为了便于描述,附图中所示出的各个部分的尺寸并不是按照实际的比例关系绘制的。
对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论,但在适当情况下,所述技术、方法和设备应当被视为授权说明书的一部分。
在这里示出和讨论的所有示例中,任何具体值应被解释为仅仅是示例性的,而不是作为限制。因此,示例性实施例的其它示例可以具有不同的值。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
图1为本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统第一实施例的示意图。如图1所示,所述对视频监控中目标对象进行识别的系统可以包括目标对象识别装置11、视频采集设备12和电子身份采集设备13,其中:
电子身份采集设备13,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给目标对象识别装置11。
在本发明的一个实施例中,所述电子身份采集设备可以为WIFI设备,所述电子身份标识可以为电子设备的MAC(Medium Access Control,媒体访问控制)地址。对于进入到WIFI设备的采集范围内的手机(或其他具有WIFI连接功能的电子设备),该WIFI设备可采集到手机的MAC地址。
在本发明的一个实施例中,所述电子设备可以为手机等电子设备。
视频采集设备12,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间,并将所述每一帧图像数据和对应的监控时间发送给目标对象识别装置11。
在本发明的一个实施例中,所述视频采集设备12可以是摄像头。
目标对象识别装置11,用于建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
基于本发明上述实施例提供的对视频监控中目标对象进行识别的系统,对于进入到WIFI采集设备覆盖范围内的移动终端设备(或其他具有WIFI连接功能的电子设备),电子身份采集设备可探测到移动终端设备(或其他具有WIFI连接功能的电子设备)的电子身份标识(例如MAC地址),并对其使用该移动终端设备(或其他具有WIFI连接功能的电子设备)的用户的身份进行快速筛查。
本发明上述实施例在对用户的身份进行快速筛查时,一旦发现特殊的电子身份标识,借助图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,可以结合视频采集设备对该特殊电子身份标识对应的特定对象的踪迹进行自动检索和追踪。
本发明上述实施例通过图像数据和电子身份标识之间的关联调用关系,在发现需要重点关注的电子身份标识出现时,能够快速调取视频采集设备对特定对象进行重点监控,以快速识别该特定对象,有效提升特定对象的识别效率。
图2为本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统第二实施例的示意图。如图2所示,所述对视频监控中目标对象进行识别的系统可以包括目标对象识别装置21、视频采集设备22和电子身份采集设备23,其中:
电子身份采集设备23,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给视频采集设备。
视频采集设备22,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间;建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
目标对象识别装置21,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;并在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
图2实施例与图1实施例的差别仅在于:图2实施例中的建立关联调用关系功能设置在视频采集设备22。而图1实施例的合并存储功能设置在目标对象识别装置21。
下面以图2实施例中,在相同或相近地点的视频采集设备22(图像采集设备)和电子身份采集设备23(例如WIFI采集设备)所组成的探测单位为例进行详细说明。
WIFI采集设备对进入到其覆盖范围内的移动终端设备(或其他具有WIFI连接功能的电子设备)进行实时监控,获取不同移动终端设备的电子身份标识(例如:MAC地址)。
WIFI采集设备通过对探测到的MAC地址进行统计分析,并结合预先建立的电子身份标识识别库对探测到的电子身份标识进行识别。(如表1所示,在该库中将电子身份标识区分为几类:第一类,经常出现的MAC地址;第二类,出现次数较少的MAC地址;第三类,MAC地址黑名单(在MAC地址黑名单中记录了犯罪嫌疑人、犯罪前科人、吸毒人等这些特殊人所使用的移动终端设备的MAC地址,可通过犯罪记录建立得到))。
表1
如图3所示,当WIFI采集设备发现需要重点关注的电子身份标识时,借助图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,调取该探测单元中的视频采集设备对进入其探测范围内的对象的行为进行重点监控,并快速调取该图像数据,对图像数据进行分析,定位需要追踪的特定对象。
在定位到需要追踪的特定对象后,可以基于该特定对象的图像数据,对该特定对象的运动轨迹进行追踪。
下面结合具体实施例对图1实施例的视频拼接装置11进行具体说明。
图4为本发明对视频监控中目标对象进行识别的装置第一实施例的示意图。如图4所示,图1实施例的视频拼接装置11可以包括关联关系建立模块111、身份标识识别模块112和目标对象确定模块113,其中:
关联关系建立模块111,用于建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系。
身份标识识别模块112,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别。
目标对象确定模块113,用于在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,目标对象确定模块113可以用于根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据;对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述目标电子身份标识包括特殊电子身份标识、新电子身份标识、陌生电子身份标识、出现频率低的电子身份标识中的至少一项,其中特殊电子身份标识指的是犯罪嫌疑人、犯罪前科人、吸毒人等这些特殊人所使用的移动终端设备的电子身份标识。
基于本发明上述实施例提供的对视频监控中目标对象进行识别的装置,通过图像数据和电子身份标识之间的关联调用关系,在发现需要重点关注的电子身份标识出现时,能够快速调取视频采集设备对特定对象进行重点监控,以快速识别该特定对象,有效提升特定对象的识别效率。
图5为本发明对视频监控中目标对象进行识别的装置第二实施例的示意图。与图4实施例相比,图5实施例中,所述装置还可以包括行为监控模块114、目标对象定位模块115和轨迹追踪模块116,其中:
行为监控模块114,用于调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元。
目标对象定位模块115,用于提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象。
轨迹追踪模块116,用于基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
图6为本发明一个实施例中身份标识识别模块的示意图。如图6所示,图4或图5实施例的身份标识识别模块112可以包括特殊身份识别单元1121、第一判断单元1122、新身份标识标注单元1123、出现概率计算模块1124、第二判断单元1125和出现频率标注单元1126,其中:
特殊身份识别单元1121,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集;并在当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集的情况下,将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
第一判断单元1122,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过。
新身份标识标注单元1123,用于在第一判断单元1122判定所述当前电子身份标识未出现过的情况下,将所述当前电子身份标识标注为新电子身份标识、或者陌生电子身份标识。
出现概率计算模块1124,用于在第一判断单元1122判定所述当前电子身份标识出现过的情况下,计算所述当前电子身份标识的出现概率。
第二判断单元1125,用于判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值。
出现频率标注单元1126,用于在第二判断单元1125判定所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识;在第二判断单元1125判定所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识。
本发明上述实施例对于判断结果为特殊电子身份标识、新电子身份标识、陌生电子身份标识、出现频率低的电子身份标识的结果之一时,借助图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,确定该电子身份标识出现的多个图像数据,通过多个图像数据之间交叉比对,可以快速确定该电子身份标识对应的特定对象,进而发出告警或者提示视频监控管理者对该特定对象进行关注和追踪,即在该电子身份标识对应的人进入写字楼或者安保等级要求比较高的场所后,调取多个位置的视频采集设备,对其行为进行跟踪,及时发现出现的异常情况。
图7为本发明一个实施例中目标对象确定模块的示意图。如图7所示,图4或图5实施例的目标对象确定模块113可以包括图像数据查找单元1131、图像数据选择单元1132和目标对象确定单元1133,其中
图像数据查找单元1131,用于在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据。
图像数据选择单元1132,用于在图像数据查找单元1131查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据的情况下,从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据。
目标对象确定单元1133,用于通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,如图7所示,目标对象确定模块113还可以包括电话号码确定单元1134、用户数据确定单元1135和图像数据比对单元1136,其中:
电话号码确定单元1134,用于在图像数据查找单元1131没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码。
用户数据确定单元1135,用于根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据。
图像数据比对单元1136,用于利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对。
目标对象确定单元1133还可以用于根据图像数据比对单元1136的比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
本发明上述实施例在机场、火车站、银行、写字楼、住宅小区等开放公共场所的实时监控效果,由视频采集设备和电子身份采集设备(例如WIFI采集设备)组成的监控单元通过对探测到电子身份标识(例如MAC地址)数据进行简单的统计分析,并结合已知的电子身份标识识别库,可区分经常出现的人流(熟人)、陌生人流(生人)、特殊人流(嫌疑人、吸毒人、犯罪前科人),并向视频监控系统提出告警,对特殊人员进行实时重点追踪监控。
本发明上述实施例对所有人员都可进行精准的监控,对人员聚集(含特殊人员聚集)有着预警效果。
图8为本发明对视频监控中目标对象进行识别的方法一个实施例的示意图。优选的,本实施例可由本发明对视频监控中目标对象进行识别的系统执行。该方法包括以下步骤:
步骤81,建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系。
步骤82,根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别。
步骤83,在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,所述目标电子身份标识包括特殊电子身份标识、新电子身份标识、陌生电子身份标识、出现频率低的电子身份标识中的至少一项。
在本发明的一个实施例中,步骤83中,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象的步骤可以包括:
步骤831,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据。
步骤832,对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
在本发明的一个实施例中,在步骤83之后,所述方法还可以包括:
步骤84,调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元。
步骤85,提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象。
步骤86,基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
基于本发明上述实施例提供的对视频监控中目标对象进行识别的方法,通过图像数据和电子身份标识之间的关联调用关系,在发现需要重点关注的电子身份标识出现时,能够快速调取视频采集设备对特定对象进行重点监控,以快速识别该特定对象,有效提升特定对象的识别效率。
下面结合具体实施例对本发明对视频监控中目标对象进行识别的方法进行进一步说明。
在本发明一个具体实施例中,以如图2和图3实施例所示的在相同或相近地点的图像采集设备和WIFI采集设备所组成的探测单位为例,对本发明对视频监控中目标对象进行识别的方法进行说明。
如图2和图3实施例所示,WIFI采集设备对进入到其覆盖范围内的移动终端设备(或其他具有WIFI连接功能的电子设备)进行实时监控,获取不同移动终端设备的电子身份标识(例如:MAC地址)。
WIFI采集设备通过对探测到的MAC地址进行统计分析,并结合电子身份标识识别库对探测到的电子身份标识进行识别。下面介绍两种具体的识别方式。
第一种方式:
在本发明的技术方案中,电子身份标识识别库可以通过动态采集到的电子身份标识得到,例如:对于采集到电子身份标识,统计该电子身份标识出现的次数,并根据统计得到的不同电子身份标识的次数,将采集到的电子身份标识划分成为出现频率高的电子身份标识和出现频率低的电子身份标识。
场景一:
在写字楼或者安保等级要求比较高的场所,入口处可以处于WIFI采集设备,当WIFI采集设备采集到电子身份标识时,可以利用电子身份标识识别库中记录的电子身份标识,快速判断采集到的该电子身份标识是否属于出现频率低或者陌生的电子身份标识(例如:出现频率低或者陌生的电子身份标识对应的人为小偷或者首次进入该写字楼的人)。
例如:由部署在某一区域的WIFI采集设备对出现在该区域的目标对象所使用的移动终端设备的电子身份标识进行探测,实时判断探测到的电子身份标识的属性,这里的属性可以包含出现频率比较高的电子身份标识(对应经常出现的MAC地址)、出现频率比较低的电子身份标识(出现次数较少的MAC地址)以及重点需要关注的电子身份标识(MAC地址黑名单)。
图9为本发明一个实施例中根据预先建立的电子身份标识识别库对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别的示意图。如图9所示,图8实施例的步骤82可以包括:
步骤821,获取电子身份标识(电子身份标签)。
步骤822,通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集。若当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集,则执行步骤823;否则,若当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集,则执行步骤824。
步骤823,将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
步骤824,通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过。若未出现过,则执行步骤825;否则,若出现过,则执行步骤826。
步骤825,将该电子身份标识标注为新的电子身份标识,或者将该电子身份标识标注为陌生电子身份标识;之后不再执行本实施例的其它步骤。
步骤826,计算所述当前电子身份标识的出现概率;
步骤827,判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值。若所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值,则执行步骤829;否则,若所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值,则执行步骤828。
步骤828,将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识;之后不再执行本实施例的其它步骤。
步骤829,将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识。
假设判断结果为该电子身份标识对应的人为首次进入写字楼的人,那么写字楼的前台可以主动要求对其身份进行验证、登记等等。
此外,对于判断结果是采集到出现频率低或者陌生的电子身份标识时,借助图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,确定该电子身份标识出现的多个图像数据,通过多个图像数据之间交叉比对,可以快速确定该电子身份标识对应的特定对象,进而发出告警或者提示视频监控管理者对该特定对象进行关注和追踪,即在该电子身份标识对应的人进入写字楼或者安保等级要求比较高的场所后,调取多个位置的视频采集设备,对其行为进行跟踪,及时发现出现的异常情况。
第二种方式:
在本发明的技术方案中,电子身份标识识别库可以通过特殊方式(例如:由公安机关在立案或者调查时收集到的可疑人员的电子身份标识组成)得到电子身份标识黑名单。电子身份标识黑名单中所记录的电子身份标识是需要特别注意的。在电子身份标识黑名单中记录了犯罪嫌疑人、犯罪前科人、吸毒人等这些特殊人所使用的移动终端设备的MAC地址,而这些MAC地址可通过犯罪记录建立得到。
场景二:
在接收到WIFI采集设备发送的电子身份标识时,将该电子身份标识与MAC地址黑名单中包含的电子身份标识进行比对,以判断该电子身份标识是否属于特殊电子身份标识。
这里的特殊电子身份标识主要可以是指需要重点关注的电子身份标识,例如:电信诈骗者所使用的移动终端设备的MAC地址、电话号码等等。
具体地,当WIFI采集设备发现需要重点关注的电子身份标识时,借助图像数据与电子身份标识之间的关联调用关系,确定该WIFI采集设备的地理位置以及采集该电子身份标识的采集时间;根据该地理位置和采集时间,确定处于该地理位置且在同一采集时间进行图像数据采集的视频采集设备,调取该视频采集设备对进入其探测范围内的对象的行为进行重点监控,并快速调取该图像数据,对图像数据进行分析,定位需要追踪的特定对象。
在定位到需要追踪的特定对象后,可以基于该特定对象的图像数据,对该特定对象的运动轨迹进行追踪。
场景三:
在治安事件中,有时候没有视频图像数据,或者视频图像数据不清楚(如夜间),也可以捕获现场人员所使用移动终端设备的电子身份标识,然后和异地(例如图像清晰的商场,街道等)捕获的具有相同电子身份标识的图像数据进行关联对应,一旦匹配成功,即可以用该图像数据识别嫌疑人。这样,可以在视频监控死角也能最终确定犯罪嫌疑人。
在本发明的一个实施例中,在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,如图10所示,图8实施例中的步骤83,即所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象的步骤可以包括:
步骤101,图像数据采集。
步骤102,从图像数据中获取图像数据包含的电子身份标识。针对获取到的图像数据(例如:包含某指定特征的图像数据,假设该图像数据为戴鸭舌帽的人),可以根据图像数据与电子身份标识之间的映射关系,从获取到的图像数据中提取出包含的电子身份标识。
步骤103,基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据。若查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则执行步骤104;否则,若没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则执行步骤105。
步骤104,从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据;通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象,以完成对该目标对象的识别;之后不再执行本实施例的其它步骤。
步骤105,根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码。
步骤105,根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据。
步骤107,利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对;根据比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
本发明上述实施例可以应用在机场、火车站、银行、写字楼、住宅小区等开放公共场所的实时监控效果,由视频采集设备和WIFI采集设备组成的监控单元通过对探测到MAC地址数据进行简单的统计分析,并结合已知的MAC地址身份识别库,可区分经常出现的人流(熟人)、陌生人流(生人)、特殊人流(嫌疑人、吸毒人、犯罪前科人),并向视频监控系统提出告警,对特殊人员进行实时重点追踪监控。
本发明上述实施例的方法对所有人员都可进行精准的监控,对人员聚集(含特殊人员聚集)有着预警效果。
在上面所描述的联关系建立模块111、身份标识识别模块112、目标对象确定模块113、行为监控模块114、目标对象定位模块115、轨迹追踪模块116等功能单元可以实现为用于执行本申请所描述功能的通用处理器、可编程逻辑控制器(PLC)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件或者其任意适当组合。
至此,已经详细描述了本发明。为了避免遮蔽本发明的构思,没有描述本领域所公知的一些细节。本领域技术人员根据上面的描述,完全可以明白如何实施这里公开的技术方案。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤可以通过硬件来完成,也可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
本发明的描述是为了示例和描述起见而给出的,而并不是无遗漏的或者将本发明限于所公开的形式。很多修改和变化对于本领域的普通技术人员而言是显然的。选择和描述实施例是为了更好说明本发明的原理和实际应用,并且使本领域的普通技术人员能够理解本发明从而设计适于特定用途的带有各种修改的各种实施例。

Claims (16)

1.一种对视频监控中目标对象进行识别的方法,其特征在于,包括:
建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;
在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象包括:
根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据;
对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象包括:
基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据;
若查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据;
通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象还包括:
若没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码;
根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据;
利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对;
根据比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元;
提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象;
基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
6.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别包括:
通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集;
若当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集,则将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
7.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别包括:
通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过;
若未出现过,则将所述当前电子身份标识标注为新电子身份标识、或者陌生电子身份标识;
若出现过,则计算所述当前电子身份标识的出现概率;
判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值;
若所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值,则将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识;
若所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值,则将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识。
8.一种对视频监控中目标对象进行识别的装置,其特征在于,包括关联关系建立模块、身份标识识别模块和目标对象确定模块,其中:
关联关系建立模块,用于建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
身份标识识别模块,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;
目标对象确定模块,用于在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,
目标对象确定模块用于根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的至少一个图像数据;对所述至少一个图像数据进行分析,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
10.根据权利要求9所述的装置,其特征在于,目标对象确定模块包括图像数据查找单元、图像数据选择单元和目标对象确定单元,其中
图像数据查找单元,用于在无法通过视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系确定所述目标电子身份标识所对应的图像数据、或者确定的图像数据不清楚的情况下,基于所述目标电子身份标识,从图像数据集中查找包含所述目标电子身份标识的图像数据;
图像数据选择单元,用于在图像数据查找单元查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据的情况下,从查找的图像数据中确定出图像质量最好的图像数据;
目标对象确定单元,用于通过分析所述图像质量最好的图像数据,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,目标对象确定模块还包括电话号码确定单元、用户数据确定单元和图像数据比对单元,其中:
电话号码确定单元,用于在图像数据查找单元没有查找到包含所述目标电子身份标识的图像数据,则根据所述目标电子身份标识,确定所述目标电子身份标识对应的电话号码;
用户数据确定单元,用于根据所述电话号码,确定所述电话号码所属区域码,并向所述区域码对应的核心网调取相关用户数据,其中相关用户数据中包含用户图像数据;
图像数据比对单元,用于利用调取的用户图像数据与采集到的图像数据进行分析比对;
目标对象确定单元还用于根据图像数据比对单元的比对结果,确定出所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
12.根据权利要求8-11中任一项所述的装置,其特征在于,还包括行为监控模块、目标对象定位模块和轨迹追踪模块,其中:
行为监控模块,用于调用视频采集设备对进入视频采集设备探测范围内的目标对象的行为进行监控,其中,所述视频采集设备与所述电子身份采集设备属于同一探测单元;
目标对象定位模块,用于提取所述视频采集设备的图像数据,对图像数据进行分析,定位所述目标对象;
轨迹追踪模块,用于基于所述目标对象的图像数据,对目标对象的运动轨迹进行追踪。
13.根据权利要求8-11中任一项所述的装置,其特征在于,身份标识识别模块包括特殊身份识别单元,其中:
特殊身份识别单元,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否属于特殊电子身份标识集;并在当前电子身份标识属于特殊电子身份标识集的情况下,将当前电子身份标识标注为特殊电子身份标识。
14.根据权利要求8-11中任一项所述的装置,其特征在于,身份标识识别模块包括第一判断单元、新身份标识标注单元、出现概率计算模块、第二判断单元和出现频率标注单元,其中:
第一判断单元,用于通过查找电子身份标识识别库,判断所述当前电子身份标识是否出现过;
新身份标识标注单元,用于在第一判断单元判定所述当前电子身份标识未出现过的情况下,将所述当前电子身份标识标注为新电子身份标识、或者陌生电子身份标识;
出现概率计算模块,用于在第一判断单元判定所述当前电子身份标识出现过的情况下,计算所述当前电子身份标识的出现概率;
第二判断单元,用于判断所述当前电子身份标识的出现概率是否大于预定阈值;
出现频率标注单元,用于在第二判断单元判定所述当前电子身份标识的出现概率大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率高的电子身份标识;在第二判断单元判定所述当前电子身份标识的出现概率不大于预定阈值的情况下,将所述当前电子身份标识标注为出现频率低的电子身份标识。
15.一种对视频监控中目标对象进行识别的系统,其特征在于,包括目标对象识别装置、视频采集设备和电子身份采集设备,其中:
电子身份采集设备,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给目标对象识别装置;
视频采集设备,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间,并将所述每一帧图像数据和对应的监控时间发送给目标对象识别装置;
目标对象识别装置,为权利要求8-14中任一项所述的对视频监控中目标对象进行识别的装置。
16.一种对视频监控中目标对象进行识别的系统,其特征在于,包括目标对象识别装置、视频采集设备和电子身份采集设备,其中:
电子身份采集设备,用于采集进入电子身份采集设备采集范围的电子设备的电子身份标识和对应的采集时间;并将所述电子身份标识和对应的采集时间发送给视频采集设备;
视频采集设备,用于采集进行摄像头视距范围的监控目标的每一帧图像数据和对应的监控时间;建立视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系;
目标对象识别装置,用于根据预先建立的电子身份标识识别库,对电子身份采集设备探测到的当前电子身份标识进行识别;并在所述当前电子身份标识为目标电子身份标识的情况下,根据视频采集设备采集的图像数据与电子身份采集设备探测的电子身份标识之间的关联调用关系,确定所述目标电子身份标识所对应的目标对象。
CN201710115182.0A 2017-03-01 2017-03-01 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统 Active CN108540752B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710115182.0A CN108540752B (zh) 2017-03-01 2017-03-01 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710115182.0A CN108540752B (zh) 2017-03-01 2017-03-01 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108540752A true CN108540752A (zh) 2018-09-14
CN108540752B CN108540752B (zh) 2021-04-30

Family

ID=63488326

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710115182.0A Active CN108540752B (zh) 2017-03-01 2017-03-01 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108540752B (zh)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109686089A (zh) * 2018-12-31 2019-04-26 山西省交通科学研究院 一种基于大数据的高速公路安全追踪系统及方法
CN110046606A (zh) * 2019-04-26 2019-07-23 上海云从企业发展有限公司 预警方法及装置
CN110381292A (zh) * 2019-06-06 2019-10-25 上海荣灵电力科技有限公司 电线杆充电装置及其安防监控系统和安防监控方法
CN110475206A (zh) * 2019-06-28 2019-11-19 安徽四创电子股份有限公司 一种基于wifi日志的监控预警方法
CN110688931A (zh) * 2019-09-20 2020-01-14 北京百分点信息科技有限公司 异常行为监测方法、装置、存储介质和电子设备
CN112347151A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 浙江宇视科技有限公司 嫌疑程度确定方法及数据分析设备
CN112866919A (zh) * 2021-01-05 2021-05-28 西安交通大学 基于室内人员定位和行为感知的非入侵安防方法及系统
CN118351422A (zh) * 2024-06-14 2024-07-16 电子科技大学中山学院 Led灯带缺陷检测模型的训练方法、装置、计算机可读存储介质及led灯带缺陷检测方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012109784A (ja) * 2010-11-17 2012-06-07 Hitachi Kokusai Electric Inc 映像監視システム
CN104967819A (zh) * 2015-06-19 2015-10-07 张海滨 一种基于mac地址搜集管理的安保预警系统及安全预警方法
CN105282505A (zh) * 2015-10-15 2016-01-27 浙江宇视科技有限公司 一种视频数据的传输方法和装置
CN205232319U (zh) * 2015-12-10 2016-05-11 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机和监控系统
CN106296724A (zh) * 2015-05-12 2017-01-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种目标人物的轨迹信息的确定方法、系统及处理服务器

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012109784A (ja) * 2010-11-17 2012-06-07 Hitachi Kokusai Electric Inc 映像監視システム
CN106296724A (zh) * 2015-05-12 2017-01-04 杭州海康威视数字技术股份有限公司 一种目标人物的轨迹信息的确定方法、系统及处理服务器
CN104967819A (zh) * 2015-06-19 2015-10-07 张海滨 一种基于mac地址搜集管理的安保预警系统及安全预警方法
CN105282505A (zh) * 2015-10-15 2016-01-27 浙江宇视科技有限公司 一种视频数据的传输方法和装置
CN205232319U (zh) * 2015-12-10 2016-05-11 杭州海康威视数字技术股份有限公司 摄像机和监控系统

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109686089A (zh) * 2018-12-31 2019-04-26 山西省交通科学研究院 一种基于大数据的高速公路安全追踪系统及方法
CN110046606A (zh) * 2019-04-26 2019-07-23 上海云从企业发展有限公司 预警方法及装置
CN110381292A (zh) * 2019-06-06 2019-10-25 上海荣灵电力科技有限公司 电线杆充电装置及其安防监控系统和安防监控方法
CN110475206A (zh) * 2019-06-28 2019-11-19 安徽四创电子股份有限公司 一种基于wifi日志的监控预警方法
CN112347151A (zh) * 2019-08-08 2021-02-09 浙江宇视科技有限公司 嫌疑程度确定方法及数据分析设备
CN112347151B (zh) * 2019-08-08 2023-03-14 浙江宇视科技有限公司 嫌疑程度确定方法及数据分析设备
CN110688931A (zh) * 2019-09-20 2020-01-14 北京百分点信息科技有限公司 异常行为监测方法、装置、存储介质和电子设备
CN112866919A (zh) * 2021-01-05 2021-05-28 西安交通大学 基于室内人员定位和行为感知的非入侵安防方法及系统
CN112866919B (zh) * 2021-01-05 2022-02-11 西安交通大学 基于室内人员定位和行为感知的非入侵安防方法及系统
CN118351422A (zh) * 2024-06-14 2024-07-16 电子科技大学中山学院 Led灯带缺陷检测模型的训练方法、装置、计算机可读存储介质及led灯带缺陷检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN108540752B (zh) 2021-04-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108540752A (zh) 对视频监控中目标对象进行识别的方法、装置和系统
CN103824070B (zh) 一种基于计算机视觉的快速行人检测方法
CN105574506B (zh) 基于深度学习和大规模集群的智能人脸追逃系统及方法
CN107590439A (zh) 基于监控视频的目标人物识别追踪方法和装置
CN107292240A (zh) 一种基于人脸与人体识别的找人方法及系统
CN106940794A (zh) 一种目标采集侦码伴随系统
CN104317918B (zh) 基于复合大数据gis的异常行为分析及报警系统
CN206272770U (zh) 一种车辆和人脸卡口系统
CN108540751A (zh) 基于视频与电子设备标识的监控方法、装置及系统
CN107818573A (zh) 一种目标跟踪方法及装置
CN106339657B (zh) 基于监控视频的秸秆焚烧监测方法、装置
CN111814510B (zh) 一种遗留物主体检测方法及装置
CN107808152A (zh) 提升人脸识别准确率的方法和人脸识别系统
CN109740411A (zh) 基于人脸识别的智能监控系统、监控方法及快速出警方法
CN109426785A (zh) 一种人体目标身份识别方法及装置
CN112232211A (zh) 一种基于深度学习的智能视频监控系统
CN108540756A (zh) 基于视频与电子设备标识的识别方法、装置及系统
CN111476160A (zh) 损失函数优化方法、模型训练方法、目标检测方法及介质
CN110516600A (zh) 一种基于人脸检测的公交客流检测方法
CN109963113B (zh) 一种感兴趣目标的监控方法及装置
CN111753587A (zh) 一种倒地检测方法及装置
CN105227918A (zh) 一种智能监控方法及装置
Kerouh et al. Real-time Android application for traffic density estimation
CN110390313B (zh) 一种暴力动作检测方法及系统
CN111985331A (zh) 预防商业秘密被窃照的检测方法及装置

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