CN110381298A - 一种隧道视频监控的方法、装置及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种隧道视频监控的方法、装置及系统，方法包括：采集视频，并将视频数据上传；远程监控平台远程控制视频内容的重要性评估和异常感知；根据分析结果构建数据弹性传输机制，将经过重要性评估和异常感知的视频数据远程传输至远程监控平台，远程监控平台对视频数据进行可视化。本发明一种隧道视频监控的方法、装置及系统，构建了基于边缘计算和视频异常感知的隧道视频智能监控系统，根据视频识别结果进行弹性上传、并感知隧道内的异常，从而可以减少无效视频存储，增加证据类视频数据存储，提高视频数据存储空间利用率，进而达到减小网络带宽消耗的目的，同时也能对异常情况做出及时警报。
Description
技术领域
本发明涉及视频监控技术领域，特别涉及一种隧道视频监控的方法、装置及系统。
背景技术
传统上隧道产生的海量监控数据往往需要人工进行处理，无法进行有效分析和传输，使得视频数据存储空间无法有效利用，也带来极大的网络带宽消耗，并且对于异常情况无法做到及时警报。因此，实时监控隧道的安全状况，智能分析隧道监控数据并进行异常警报和弹性传输，对于提升隧道通行能力，保证隧道内通行安全具有重要意义。
针对传统视频监控需要人工处理海量监控数据的问题，本发明提供一种隧道视频监控的方法、装置及系统，构建了基于边缘计算和视频异常感知的隧道视频智能监控系统。根据视频识别结果进行弹性上传、并感知隧道内的异常，从而达到减小网络带宽消耗以及预警的目的。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种隧道视频监控的方法、装置及系统，可以有效解决背景技术中的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种隧道视频监控的方法，包括：
采集视频，并将视频数据上传；
远程监控平台远程控制视频内容的重要性评估和异常感知；
根据分析结果构建数据弹性传输机制，将经过重要性评估和异常感知的视频数据远程传输至远程监控平台，远程监控平台对视频数据进行可视化。
优选的，所述重要性评估具体为：基于传统的数据重要性评估方法，考虑数据包中数据在视频编码、场景复杂度、视觉特性评估中的重要性，同时结合深度学习的方法，基于单帧、CNN扩展网络、LSTM等神经网络模型进行局部运动信息的识别，进一步生成评估视频流重要性的指标。
优选的，所述异常感知具体为：基于深度学习的检测模型，比如：YOLO-v3、SSD等等，进行异常检测；根据视频识别的结果及时发送警报，对于触发警报的帧，将其前后一段视频标记为重要视频并上传。
优选的，所述异常检测具体包括：
突然入侵检测，即当设定区域内突然入侵物体时发送警报；
遗留物体检测，即当车辆或其他目标物停靠或滞留超过一定的时间、物品被蓄意放在设定区域时进行探测并报警；
群体性异常事件检测，即对区域内人员异常聚集、打架等行为进行判别，并及时做出异常警告。
优选的，所述弹性传输机制具体为：在无异常时，筛选出有效的视频帧进行上传，并降低上传视频数据的分辨率和帧率；在有异常时上传高画质、全帧率的视频数据，真正实现视频数据弹性传输。
一种隧道视频监控装置，包括：数据采集模块和边缘计算处理模块，其中所述数据采集模块安装于隧道里面，所述数据采集模块的输出端与边缘计算处理模块的数据输入端连接；所述边缘计算处理模块采用基于EdgeBox的江行智能边缘计算平台。
优选的，所述数据采集模块包括摄像头，用于采集隧道内的视频数据。
优选的，所述边缘计算处理模块包括ARM-MCU模块、容器化控制器、算法模块；
所述ARM-MCU模块包括4G模块、ARM芯片、MCU芯片，4G模块用于将视频数据发送至远程监控平台，同时用于将远程监控平台的控制信息发送至MCU芯片，ARM芯片用于根据MCU芯片发出的指令调用算法模块进行视频内容的重要性评估和异常感知；
所述容器化控制器采用并行解压缩技术，用于加速数据传输；
所述算法模块的分析内容包括视频内容的重要性评估和异常感知，并根据视频内容的重要性评估结果和识别结果通过4G模块进行有效视频数据传输。
一种隧道视频监控的系统，包括：根据上述任一项所述隧道视频监控装置和远程监控平台。
优选的，所述远程监控平台通过边缘计算处理模块的4G模块进行数据传输和控制，所述远程监控平台用于将视频数据进行可视化。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：该种隧道视频监控的方法、装置及系统，构建了基于边缘计算和视频异常感知的隧道视频智能监控系统，根据视频识别结果进行弹性上传、并感知隧道内的异常，从而可以减少无效视频存储，增加证据类视频数据存储，提高视频数据存储空间利用率，进而达到减小网络带宽消耗的目的，同时也能对异常情况做出及时警报，有效解决了传统视频监控需要人工处理海量监控数据的问题，有利于提高监控数据的处理效率，减轻工作人员的劳动强度。
附图说明
图1为本发明所述一种隧道视频监控的系统的示意图；
图2为本发明所述一种隧道视频监控的方法的边缘计算设备的工作原理图；
图3为本发明一种隧道视频监控的方法的工作流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
实施例1
下面以某隧道内的视频监控为实例，提供一种隧道视频监控的方法，阐述本发明的应用。
该种隧道视频监控的方法，包括：
步骤S1、采集隧道内的画面，并将视频数据上传。
步骤S2、远程监控平台远程控制视频内容的重要性评估和异常感知；同时操作者可对边缘重要性评估和异常感知的阈值进行调整和模型的切换与升级。
重要性评估具体为：基于传统的数据重要性评估方法，考虑数据包中数据在视频编码、场景复杂度、视觉特性评估中的重要性，同时结合深度学习的方法，基于单帧、CNN扩展网络、LSTM等神经网络模型进行局部运动信息的识别，进一步生成评估视频流重要性的指标；这种方法改进了传统的基于编码的重要性评估法，能对视频内容进行感知，从而根据内容判断视频流的重要程度。
异常感知具体为：基于深度学习的检测模型，比如：YOLO-v3、SSD等等，进行异常检测；根据视频识别的结果及时发送警报，对于触发警报的帧，将其前后一段视频标记为重要视频并上传。
异常检测具体包括：
突然入侵检测，即当设定区域内突然入侵物体时发送警报。
遗留物体检测，即当车辆或其他目标物停靠或滞留超过一定的时间、物品被蓄意放在设定区域时进行探测并报警。
群体性异常事件检测，即对区域内人员异常聚集、打架等行为进行判别，并及时做出异常警告。
步骤S3、隧道视频监控装置根据分析结果构建数据弹性传输机制，将经过重要性评估和异常感知的视频数据远程传输至远程监控平台，远程监控平台对视频数据进行可视化，以方便操作者观察。
弹性传输机制具体为：隧道视频监控装置可以在网络边缘架设内容请求处理器、转码服务器、带宽调整模块、无线网络信息服务器，来提供具有预处理功能的平台，根据实时视频的重要性，调整视频数据格式；在无异常时，筛选出有效的视频帧进行上传，并降低上传视频数据的分辨率和帧率；在有异常时上传高画质、全帧率的视频数据，真正实现视频数据弹性传输。
实施例2
本实施例提供一种隧道视频监控装置，用于执行上述实施例的隧道视频监控方法。如图1-2所示，隧道视频监控装置包括：数据采集模块和边缘计算处理模块，其中数据采集模块安装于隧道里面，数据采集模块的输出端与边缘计算处理模块的数据输入端连接；边缘计算处理模块采用基于EdgeBox的江行智能边缘计算平台。
具体的，数据采集模块包括摄像头，用于采集隧道内的视频数据，并将采集到的视频数据上传至边缘计算处理模块。
具体的，边缘计算处理模块包括ARM-MCU模块、容器化控制器、算法模块；
ARM-MCU模块包括4G模块、ARM芯片、MCU芯片，4G模块用于将视频数据发送至远程监控平台，同时用于将远程监控平台的控制信息发送至MCU芯片，ARM芯片用于根据MCU芯片发出的指令调用算法模块进行视频内容的重要性评估和异常感知；
容器化控制器采用并行解压缩技术，用于加速数据传输；
算法模块的分析内容包括视频内容的重要性评估和异常感知，并根据视频内容的重要性评估结果和识别结果通过4G模块进行有效视频数据传输。
具体的，在使用时，数据采集模块负责实时采集隧道内的相应视频数据，并将视频数据上传至边缘计算处理模块，边缘计算处理模块内的算法模块对视频数据进行分析，分析内容包括视频内容的重要性评估和异常感知，并根据视频内容的重要性评估结果和识别结果通过4G模块进行有效视频数据传输，有效数据传输至远程监控平台，并在远程监控平台进行可视化，同时远程监控平台可以将控制信息发送至MCU芯片，MCU芯片生成控制指令，ARM芯片用于根据MCU芯片发出的指令调用算法模块进行视频内容的重要性评估和异常感知，重要性评估和异常感知的阈值进行调整和模型的切换与升级可以通过远程监控平台向MCU芯片发出控制信息完成。
如图1所示，本发明还提供一种隧道视频监控的系统，包括：根据上述任一项隧道视频监控装置和远程监控平台。
具体的，远程监控平台通过边缘计算处理模块的4G模块进行数据传输和控制，远程监控平台用于将视频数据进行可视化。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种隧道视频监控的方法，其特征在于，包括：
采集视频，并将视频数据上传；
远程监控平台远程控制视频内容的重要性评估和异常感知；
根据分析结果构建数据弹性传输机制，将经过重要性评估和异常感知的视频数据远程传输至远程监控平台，远程监控平台对视频数据进行可视化。
2.根据权利要求1所述一种隧道视频监控的方法，其特征在于，所述重要性评估具体为：基于传统的数据重要性评估方法，考虑数据包中数据在视频编码、场景复杂度、视觉特性评估中的重要性，同时结合深度学习的方法，基于神经网络模型进行局部运动信息的识别，进一步生成评估视频流重要性的指标。
3.根据权利要求1所述一种隧道视频监控的方法，其特征在于，所述异常感知具体为：基于深度学习的检测模型，进行异常检测；根据视频识别的结果及时发送警报，对于触发警报的帧，将其前后一段视频标记为重要视频并上传。
4.根据权利要求3所述一种隧道视频监控的方法，其特征在于，所述异常检测具体包括：
突然入侵检测，即当设定区域内突然入侵物体时发送警报；
遗留物体检测，即当车辆或其他目标物停靠或滞留超过一定的时间、物品被蓄意放在设定区域时进行探测并报警；
群体性异常事件检测，即对区域内人员异常聚集、打架等行为进行判别，并及时做出异常警告。
5.根据权利要求1所述一种隧道视频监控的方法，其特征在于，所述弹性传输机制具体为：在无异常时，筛选出有效的视频帧进行上传，并降低上传视频数据的分辨率和帧率；在有异常时上传高画质、全帧率的视频数据，真正实现视频数据弹性传输。
6.一种隧道视频监控装置，其特征在于，包括：数据采集模块和边缘计算处理模块，其中所述数据采集模块安装于隧道里面，所述数据采集模块的输出端与边缘计算处理模块的数据输入端连接；所述边缘计算处理模块采用基于EdgeBox的江行智能边缘计算平台。
7.根据权利要求6所述一种隧道视频监控装置，其特征在于，所述数据采集模块包括摄像头，用于采集隧道内的视频数据。
8.根据权利要求6所述一种隧道视频监控装置，其特征在于，所述边缘计算处理模块包括ARM-MCU模块、容器化控制器、算法模块；
所述ARM-MCU模块包括4G模块、ARM芯片、MCU芯片，4G模块用于将视频数据发送至远程监控平台，同时用于将远程监控平台的控制信息发送至MCU芯片，ARM芯片用于根据MCU芯片发出的指令调用算法模块进行视频内容的重要性评估和异常感知；
所述容器化控制器采用并行解压缩技术，用于加速数据传输；
所述算法模块的分析内容包括视频内容的重要性评估和异常感知，并根据视频内容的重要性评估结果和识别结果通过4G模块进行有效视频数据传输。
9.一种隧道视频监控的系统，包括：根据权利要求6-8中任一项所述隧道视频监控装置和远程监控平台。
10.根据权利要求9所述一种隧道视频监控的系统，其特征在于，所述远程监控平台通过边缘计算处理模块的4G模块进行数据传输和控制，所述远程监控平台用于将视频数据进行可视化。
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