CN108881848A - 一种基于视频监控的智能照明辅助方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于视频监控的智能照明辅助方法，包括：获取对监控区域进行监控的目标视频；根据目标视频判断监控区域是否有生物活动；在判断监控区域有生物活动时，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理，得到视频帧灰度图；将视频帧灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，根据比较结果对监控区域进行照明。

Description

一种基于视频监控的智能照明辅助方法
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种基于视频监控的智能照明辅助方法。
背景技术
目前众多的建筑及场所内都安装有很多监控摄像头，对主要的出入口，过道以及大厅都进行24小时的视频监控，且清晰度均较好。但是，在夜间由于光线太暗，很多时候无法从夜间的监控视频中提取到有用的信息。
目前，针对夜间光线较暗导致视频监控效果较差的问题的解决方法有：在夜间进行灯光照明、采用红外摄像仪等，但是红外摄像仪的成本较高，进行灯光照明时，往往一些大型场所如会展场馆等几乎没有人流量的时候依旧灯火通明，造成严重的电能浪费。
发明内容
基于背景技术存在的技术问题，本发明提出了一种基于视频监控的智能照明辅助方法；
本发明提出的一种基于视频监控的智能照明辅助方法，包括：
S1、获取对监控区域进行监控的目标视频；
S2、根据目标视频判断监控区域是否有生物活动；
S3、在判断监控区域有生物活动时，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理，得到视频帧灰度图；
S4、将视频帧灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，根据比较结果对监控区域进行照明。
优选地，步骤S2，具体包括：
对比目标视频中两个连续视频帧，当两个连续视频帧之间的相似度小于预设相似度阈值时，判断监控区域有生物活动。
优选地，步骤S3中，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理之前，还包括：对目标视频的当前视频帧进行降噪处理。
优选地，步骤S4，具体包括：
获取视频帧灰度图中各像素点的灰度值；
将视频帧灰度图中各像素点的灰度值分别与预设的灰度值阈值进行比较，统计视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数；
当视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数大于预设的数量阈值时，对监控区域进行照明。
优选地，步骤S4中，所述对监控区域进行照明，具体包括：通过与对监控区域进行监控的视频监控设备配合使用的灯光照明设备对监控区域进行照明。
优选地，还包括步骤S5，在对监控区域进行照明的预设时间后，根据目标视频判断监控区域是否有生物活动，在判断结果为否时，停止对监控区域进行照明。
本发明通过比对监控视频中两个连续视频帧，判断监控区域是否有生物活动，在判断监控区域有生物活动时，对监控视频的当前视频帧进行灰度处理后，将灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，判断当前监控区域光线是否较暗，在判断结果为是时，对监控区域进行照明，并在对监控区域进行照明的一段时间后，未检测到监控区域有生物活动时，停止对监控区域进行照明，如此，解决了夜间光线较暗导致视频监控效果较差的问题，同时节省了另外的传感器等设备，节约了设备成本，简单可靠易于操作，同时，相对于不间断照明而言，节约了电力成本。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于视频监控的智能照明辅助方法的流程示意图。
具体实施方式
参照图1，本发明提出的一种基于视频监控的智能照明辅助方法，包括：
步骤S1，获取对监控区域进行监控的目标视频。
在具体方案中，通过监控区域设置的摄像头对监控区域进行监控，得到目标视频。
步骤S2，根据目标视频判断监控区域是否有生物活动，具体包括：对比目标视频中两个连续视频帧，当两个连续视频帧之间的相似度小于预设相似度阈值时，判断监控区域有生物活动。
在具体方案中，提取目标视频中视频帧，将两个连续视频帧进行相似度比较，当两个连续视频帧之间的相似度小于预设相似度阈值时，说明两个连续视频帧的相似度较小，此时，监控区域内有生物活动。
步骤S3，在判断监控区域有生物活动时，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理，得到视频帧灰度图，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理之前，对目标视频的当前视频帧进行降噪处理。
在具体方案中，在判断监控区域有生物活动时，获取目标视频的当前视频帧，并对当前视频帧进行降噪处理后，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理，得到视频帧灰度图。
步骤S4，将视频帧灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，根据比较结果对监控区域进行照明，具体包括：获取视频帧灰度图中各像素点的灰度值；将视频帧灰度图中各像素点的灰度值分别与预设的灰度值阈值进行比较，统计视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数；当视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数大于预设的数量阈值时，对监控区域进行照明，其中，通过与对监控区域进行监控的视频监控设备配合使用的灯光照明设备对监控区域进行照明。
步骤S5，在对监控区域进行照明的预设时间后，根据目标视频判断监控区域是否有生物活动，在判断结果为否时，停止对监控区域进行照明。
在具体方案中，将视频帧灰度图中各像素点的灰度值分别与预设的灰度值阈值进行比较，在视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数大于预设的数量阈值时，说明监控区域的光线较暗，导致视频帧灰度图中多数像素点的灰度值大于灰度值阈值，此时，通过与对监控区域进行监控的视频监控设备配合使用的灯光照明设备对监控区域进行照明，在对监控区域进行照明的一段时间后，未检测到监控区域有生物活动时，停止对监控区域进行照明，节约了电力成本。
本实施方式通过比对监控视频中两个连续视频帧，判断监控区域是否有生物活动，在判断监控区域有生物活动时，对监控视频的当前视频帧进行灰度处理后，将灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，判断当前监控区域光线是否较暗，在判断结果为是时，对监控区域进行照明，并在对监控区域进行照明的一段时间后，未检测到监控区域有生物活动时，停止对监控区域进行照明，如此，解决了夜间光线较暗导致视频监控效果较差的问题，同时节省了另外的传感器等设备，节约了设备成本，简单可靠易于操作，同时，相对于不间断照明而言，节约了电力成本
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，包括：
S1、获取对监控区域进行监控的目标视频；
S2、根据目标视频判断监控区域是否有生物活动；
S3、在判断监控区域有生物活动时，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理，得到视频帧灰度图；
S4、将视频帧灰度图中各像素点的灰度值与预设的灰度值阈值进行比较，根据比较结果对监控区域进行照明。
2.根据权利要求1所述的基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，步骤S2，具体包括：
对比目标视频中两个连续视频帧，当两个连续视频帧之间的相似度小于预设相似度阈值时，判断监控区域有生物活动。
3.根据权利要求1所述的基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，步骤S3中，对目标视频的当前视频帧进行灰度处理之前，还包括：对目标视频的当前视频帧进行降噪处理。
4.根据权利要求1所述的基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，步骤S4，具体包括：
获取视频帧灰度图中各像素点的灰度值；
将视频帧灰度图中各像素点的灰度值分别与预设的灰度值阈值进行比较，统计视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数；
当视频帧灰度图中各像素点的灰度值中大于灰度值阈值的像素点个数大于预设的数量阈值时，对监控区域进行照明。
5.根据权利要求1所述的基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，步骤S4中，所述对监控区域进行照明，具体包括：通过与对监控区域进行监控的视频监控设备配合使用的灯光照明设备对监控区域进行照明。
6.根据权利要求1所述的基于视频监控的智能照明辅助方法，其特征在于，还包括步骤S5，在对监控区域进行照明的预设时间后，根据目标视频判断监控区域是否有生物活动，在判断结果为否时，停止对监控区域进行照明。
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