CN110139036A - 基于行人检测方法的多层级监控系统 - Google Patents

基于行人检测方法的多层级监控系统 Download PDF

Info

Publication number
CN110139036A
CN110139036A CN201910416320.8A CN201910416320A CN110139036A CN 110139036 A CN110139036 A CN 110139036A CN 201910416320 A CN201910416320 A CN 201910416320A CN 110139036 A CN110139036 A CN 110139036A
Authority
CN
China
Prior art keywords
camera
level
pedestrian
cameras
pedestrian detection
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.)
Pending
Application number
CN201910416320.8A
Other languages
English (en)
Inventor
林丽媛
刘冠军
陈静瑜
周卫斌
郑双振
申川
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.)
Tianjin University of Science and Technology
Original Assignee
Tianjin University of Science and Technology
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 Tianjin University of Science and Technology filed Critical Tianjin University of Science and Technology
Priority to CN201910416320.8A priority Critical patent/CN110139036A/zh
Publication of CN110139036A publication Critical patent/CN110139036A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/65Control of camera operation in relation to power supply
    • H04N23/651Control of camera operation in relation to power supply for reducing power consumption by affecting camera operations, e.g. sleep mode, hibernation mode or power off of selective parts of the camera
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/695Control of camera direction for changing a field of view, e.g. pan, tilt or based on tracking of objects
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00Details of television systems
    • H04N5/76Television signal recording
    • 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
    • H04N7/181Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • 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
    • H04N7/188Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本发明公开一种基于行人检测方法的多层级监控系统,涉及数字图像处理技术以及安防监控领域。该方法通过行人检测的方法,对摄像头进行分级控制。行人检测方法利用Camshift算法,对摄像头采集到的数据进行逐帧迭代处理,通过与初始背景的差异比较,得出视频中行人位置并进行标注。分级控制,根据摄像头安装的位置关系进行逐层控制,实现在监控范围内由外及里逐层监控。该方法减少了摄像头进行数据存储所需要的存储空间,有效减少了无效数据量,同时减少了摄像头的工作时间,延长了摄像头的使用寿命。该方法能够适用于人流量较少的厂房、仓库、停车场等场所。

Description

基于行人检测方法的多层级监控系统
技术领域
本发明涉及数字图像处理技术以及安防监控领域,具体是基于行人检测方法的多层级监控系统。
背景技术
在全世界的范围内,随着经济、社会的发展需要,各国对安防的投入力度逐渐提高,安防行业也越来越和人们的生产生活密切相关。随着安防行业的发展,视频监控设备、技术也进入了上升周期。除了市场因素外,人民大众的安防意识的提升、网络摄像机的普及、智能家居的推广在不同程度上对视频监控技术设备的发展也起到了有效地推动作用。而我国的视频监控行业与发达国家相比仍存在较大的发展空间,目前,我国摄像头覆盖密度仍处在较低的水平,英国平均每千人配备约75台监控摄像头,美国平均每千人配备约96台监控摄像头而我国摄像头密度较高的城市,每千人配备的摄像头数量不足40台。
摄像头的大量布置安装同样带来了大量的视频数据,以海康DVR200W摄像头为例,该摄像头码率为4M即4096kbps,24小时工作。一台该型号摄像头工作一个月(30天)会产生0.63T的数据。这些数据需要大量的存储设备进行保存,而保存的这些数据中同样包含的大量的冗余数据,这些冗余数据占用大量的存储空间,并直接影响了查找可用监控数据所需要的时间,所以需要一种能够忽略无效数据,仅保存有效视频数据的方法。
发明内容
本发明提出一种基于行人检测方法的多层级监控系统。利用安防摄像头作为采集装置,通过Camshift行人检测算法来对监控区域内的人物进行检测跟踪。当主摄像头采集到行人时,启动二级摄像头。当二级摄像头采集到行人时,启动三级摄像头,以此类推。
本发明可以通过以下技术步骤进行实现:
步骤1,安装多个摄像头,并按照摄像头监控位置的优先级分为一级摄像头、二级摄像头、三级摄像头。
步骤2,安装完成后,启动所有摄像头,对监控区域内的环境进行预采集,选择出固定场景(无行人、动物等大型生物)的图片作为背景图片,完成背景设置。
步骤3,启动一级摄像头,使其他摄像头处于关机或待机状态。
步骤4,当一级摄像头采集到行人时,启动二级摄像头,并开始保存数据。
步骤5,当二级摄像头采集到行人时,启动三级摄像头,并开始保存数据,依次类推。
步骤6,当行人出现在最高级摄像头采集区域时,通过远程服务器发送通知信息给相关区域的管理者。
本发明与现有技术相比具有以下优点:
一、采用树状控制结构,多级互联,保证的监控内容的完整性。
二、有效减少了摄像头进行数据存储所需要的存储空间,减少了无效数据。
三、减少了摄像头的工作时间,降低了能源消耗,延长了摄像头的使用寿命。
附图说明
为了更好的解释说明本发明的技术流程,下面使用一些附图对技术进行简单的介绍。
图1为基于行人检测方法的多层级监控系统流程示意图;
图2为监控覆盖区域示意图;
图3为多层级监控系统控制原理图;
图4为行人检测示意图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明描述。
流程示意图如图1所示基于行人检测方法的多层级监控系统流程示意图,主要包括以下部分:摄像头安装,固定背景采集,行人检测算法,以及摄像头的分级启动。
具体的操作步骤如下。
将摄像头安装在合适区域,使其监控范围符合用户的实际使用要求。室内监控安装应离地面2.5米以上为宜,室外安装应离地3.5米以上为宜。摄像头应选取视角在20度以上、焦距在12-25mm间的监控摄像头,可满足20-50米视距的远距离监控。安装时应注意环境温度、结构强度等外部因素。如图2所示,设定该区域为大型仓库区域,包含两个大门由两个一级摄像头(摄像头1-1、1-2)监控,6个仓库由8个二级摄像头(摄像头2-1、2-1、2-3、2-4、2-5、2-6、2-7、2-8)监控,3个核心仓库由3个三级摄像头(摄像头3-1、3-2、3-3)监控。
完成摄像头的安装后,对拍摄位置进行微调,达到监控要求后,启动所有摄像头进行固定背景图片的采集。采集固定背景图片时,应注意不要采集到行人、动物、车辆等可主动移动的物体。室外监控应尽量使背景图片内仅包含建筑物、植物等,室内监控应使背景图片仅包含建筑物、固定位置家具等。采集完成后将固定背景图像输入远程服务器中。
一级摄像头是整个监控环节的最外部采集装置,直接影响着整个监控系统的运行结果。一级摄像头为第一层级的采集单元,一般安装、布置于整个监控区域的最外部区域,例如厂区门口,仓库大门等区域。由于一级摄像头的采集结果直接影响着二级、三级摄像头的启动工作,所以一级摄像头工作模式为24小时工作,保存所有监控数据。
当一级摄像头的采集区域中出现与原始固定背景中不一致的物体时,判定为有人即将进入监控区域,此时启动二级摄像头。
二级摄像头是整个监控环节中起承上启下的作用,二级摄像头数量最多,监控区域最广,一般安装、布置于整个监控区域的通道区域,例如厂区、居民小区、仓库区域的主干道,办公楼的各层楼梯间,电梯的进出口位置。当一级摄像头检测到有行人进入监控区域时,启动二级摄像头,二级摄像头进入工作状态,开启行人检测功能。当有行人出现在二级摄像头的监控区域时,开始保存监控数据,并启动三级摄像头。
三级摄像头是整个监控环节的最终环节,三级摄像头数量少、监控等级高、清晰度最佳,一般安装、布置于整个监控区域的核心区域,例如厂区的核心厂房、保存价值较高货物的仓库区域、办公楼的机房、电力控制室、财务室等。当二级摄像头检测到有行人出现在监控区域时,启动三级摄像头,三级摄像头进入工作状态,开启行人检测功能。当有人出现在三级摄像头的监控区域时,开始保存监控数据,并通过远程服务器发送通知信息给相关区域的管理者。
一级摄像头控制二级摄像头启动,二、三级摄像头可实现相互控制启动。控制关系如图 3所示,图2中灰色区域为监控覆盖范围。当有行人从进入一级摄像头监控区域时,启动摄像头二级摄像头,当行人进入二级摄像头采集区域时,保存数据并启动三级摄像头,当有行人出现在三级摄像头采集区域时,保存数据。
行人检测算法部分采用CamShift算法,其本质是:反复运算MeanShift算法。具体方法是对输入视频的每一帧都作MeanShift运算,并将上一帧搜索窗口的中心位置和窗口大小作为下一帧MeanShift算法的初始位置,如此重复下去。换句话说,MeanShift是指对单一图片或者信息的处理,而CamShift算法则是对大量信息进行反复运算和迭代处理的算法。因为 CamShift算法是针对一个视频的每一帧进行处理所以每一帧的变化都会使窗口发生变化,最后就会再视频中显示出窗口随着人物的大小而发生变化。
MeanShift算法的本质也是一种迭代算法,是一种不需要知道图像原来的概率密度分布情况,而是自己确定样本点进行密度分布找局部极值的计算方法。这种算法的优点包括:1.图像数据充足的情况下,对任意位置进行密度估算。2.本算法计算量不大,相对稳定。在图像数据充足的情况下可以实现稳定跟踪目标。
基础公式:
Sk是一个半径为h的高维球区域,满足以下关系的y点的集合
Sh(x)=(y:(y-xi)T(y-xi)<h2)
k表示在这n个样本点xi中,有k个点落入Sk区域中。
CamShift算法主要流程有四步
第一步:创建初始化的窗口。
第二步:信息的反向投影。因为环境中的光线明亮程度对RGB信息有较大的干扰。为了降低光线对信息的干扰,第一步图像颜色空间转换,将图像从RGB信息转变为HSV信息。第二步对信息进行列直方图运算,将数据信息表示在直方图上(H分量的概率和像素个数)。这一步的算法最终目的是制作一个颜色概率查找表。第三步计算颜色概率分布图,利用图像中颜色出现概率,替换对应位置像素值,进而实现反向投影,从而得到概率分布的灰度图。
第三步:meanshift迭代运算(核心)算法,该算法过程为:在颜色概率分布图中选取搜索窗W、计算各阶距、调整搜索窗大小。
第四步:在下一帧视频图像中用步骤3中的值重新初始化搜索窗的大小和位置,再跳转到步骤2继续进行。
如图4所示,图中圈出的区域为检测到的行人。CamShift算法是相对稳定且完善的算法,在解决目标变形和遮挡的问题上有优势显著,并且对系统资源配置的要求较低,运算相对简单,效率高,在简单背景下优势明显且跟踪效果好。该算法可通过C++、OpenCV实现。
最后说明的是,以上步骤仅用以说明本发明的技术方案而非限制,但本领域技术人员应当理解,可以在形式上和细节上对其做出相应的改变,但进行的改变,并不应使相应技术方案的本质脱离本发明的技术方案的精神和范围。

Claims (5)

1.一种基于行人检测方法的多层级监控系统,包括:
步骤1,安装多个摄像头,并按照摄像头监控位置的优先级分为一级摄像头、二级摄像头、三级摄像头;
步骤2,安装完成后,启动所有摄像头,对监控区域内的环境进行预采集,选择出固定场景的图片作为背景图片,完成背景设置;
步骤3,启动一级摄像头,使其他摄像头处于关机或待机状态;
步骤4,当一级摄像头采集到行人时,预启动二级摄像头;
步骤5,当二级摄像头采集到行人时,预启动三级摄像头,并开始保存二级摄像头数据,依次类推;
步骤6,当行人出现在三级摄像头采集区域时,保存三级摄像头数据并通过远程服务器发送信息给相关区域的管理者。
2.如权利要求1所述的按照摄像头监控位置的优先级分为一级摄像头、二级摄像头、三级摄像头中,一级摄像头为24小时工作摄像头应布置于进入厂区、仓库等区域的入口位置,二级摄像头应设置于区域内的通道位置,三级摄像头应设置于区域内的核心位置。
3.如权利要求1所述的固定场景图片中,固定场景图片内容应不包含行人、动物、车辆等可主动移动的物体。
4.如权利要求3、4、5所述摄像头启动中,一级摄像头应一直处于工作状态,二、三级摄像头分为预启动、工作两种状态,其中预启动由上一级摄像头控制,此阶段只监控不保存数据,工作状态时监控并保存数据。
5.如权利要求1所述的通过远程服务器发送信息给相关区域管理者中,可通过、声光信号、短信等方式进行信息发送。
CN201910416320.8A 2019-05-17 2019-05-17 基于行人检测方法的多层级监控系统 Pending CN110139036A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910416320.8A CN110139036A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 基于行人检测方法的多层级监控系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910416320.8A CN110139036A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 基于行人检测方法的多层级监控系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110139036A true CN110139036A (zh) 2019-08-16

Family

ID=67571528

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910416320.8A Pending CN110139036A (zh) 2019-05-17 2019-05-17 基于行人检测方法的多层级监控系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110139036A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112202990A (zh) * 2020-09-14 2021-01-08 深圳市百川安防科技有限公司 视频预录方法及摄像机、电子设备
CN114257794A (zh) * 2022-03-02 2022-03-29 英特灵达信息技术(深圳)有限公司 一种视频分析算力调度方法及系统

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103747217A (zh) * 2014-01-26 2014-04-23 国家电网公司 视频监控方法及装置
CN204069174U (zh) * 2014-01-27 2014-12-31 上海朗尚科贸有限公司 视频监控自动存储装置
CN105338300A (zh) * 2014-08-11 2016-02-17 无锡市嘉邦电力管道厂 一种自动启停的智能监控系统
CN105744199A (zh) * 2015-12-16 2016-07-06 上海大学 监视系统中自动记录动态物体的方法
CN105959653A (zh) * 2016-07-12 2016-09-21 湖北誉恒科技有限公司 人行横道用视频监控系统
CN108521557A (zh) * 2018-04-10 2018-09-11 陕西工业职业技术学院 一种适用于大型物流仓库摄像头的监控方法及监控系统
CN109348179A (zh) * 2018-11-06 2019-02-15 常州信息职业技术学院 一种基于人工智能的道路监控检测系统及方法
CN109640059A (zh) * 2019-01-10 2019-04-16 哈尔滨理工大学 一种基于视觉跟踪的网络监控方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103747217A (zh) * 2014-01-26 2014-04-23 国家电网公司 视频监控方法及装置
CN204069174U (zh) * 2014-01-27 2014-12-31 上海朗尚科贸有限公司 视频监控自动存储装置
CN105338300A (zh) * 2014-08-11 2016-02-17 无锡市嘉邦电力管道厂 一种自动启停的智能监控系统
CN105744199A (zh) * 2015-12-16 2016-07-06 上海大学 监视系统中自动记录动态物体的方法
CN105959653A (zh) * 2016-07-12 2016-09-21 湖北誉恒科技有限公司 人行横道用视频监控系统
CN108521557A (zh) * 2018-04-10 2018-09-11 陕西工业职业技术学院 一种适用于大型物流仓库摄像头的监控方法及监控系统
CN109348179A (zh) * 2018-11-06 2019-02-15 常州信息职业技术学院 一种基于人工智能的道路监控检测系统及方法
CN109640059A (zh) * 2019-01-10 2019-04-16 哈尔滨理工大学 一种基于视觉跟踪的网络监控方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112202990A (zh) * 2020-09-14 2021-01-08 深圳市百川安防科技有限公司 视频预录方法及摄像机、电子设备
CN112202990B (zh) * 2020-09-14 2021-05-11 深圳市睿联技术股份有限公司 视频预录方法及摄像机、电子设备
CN114257794A (zh) * 2022-03-02 2022-03-29 英特灵达信息技术(深圳)有限公司 一种视频分析算力调度方法及系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104123544B (zh) 基于视频分析的异常行为检测方法及系统
CN1302438C (zh) 监测运动对象的方法和相关的系统
CN100487739C (zh) 基于智能视频监控的多层次实时预警系统
CN111462155B (zh) 移动侦测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111160611B (zh) 能耗预估方法、装置、计算机设备和存储介质
CN110139036A (zh) 基于行人检测方法的多层级监控系统
JP2011123742A (ja) 侵入物体検知装置
Dissawa et al. Sky Image‐Based Localized, Short‐Term Solar Irradiance Forecasting for Multiple PV Sites via Cloud Motion Tracking
CN111209894A (zh) 道路航拍图像的路边违章建筑识别方法
CN113420601A (zh) 异常场景的监控方法、装置、计算机设备和存储介质
CN115375779B (zh) 相机ar实景标注的方法及系统
CN102665068A (zh) 一种基于随机更新策略的全景式运动目标监视方法
CN102609685B (zh) 一种图像型火灾探测器的遮挡判别方法
CN116614717B (zh) 用于智慧社区的视频监控方法和系统
CN105095891A (zh) 一种人脸捕捉的方法,装置及系统
EP4203465A1 (en) Delivery server, method and program
CN113724527A (zh) 一种停车位管理方法
CN112818964A (zh) 基于FoveaBox无锚神经网络的无人机检测方法
CN112257340A (zh) 一种光伏电池板除霜机器人的控制方法和控制系统
CN108520615B (zh) 一种基于图像的火灾识别系统和方法
Bosch et al. A ground system for early forest fire detection based on infrared signal processing
CN110430437B (zh) 遥视系统自适应云端存储方法
CN113705442A (zh) 一种户外大牌广告画面监控识别系统及方法
CN113569956A (zh) 一种基于ai算法的山火灾害勘查识别方法
CN112347937A (zh) 一种基于视觉感知的室内火灾监测系统及方法

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
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20190816

WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication