CN111182269B - 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法 - Google Patents

一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111182269B
CN111182269B CN202010006975.0A CN202010006975A CN111182269B CN 111182269 B CN111182269 B CN 111182269B CN 202010006975 A CN202010006975 A CN 202010006975A CN 111182269 B CN111182269 B CN 111182269B
Authority
CN
China
Prior art keywords
target
frame
moving
video
moving object
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.)
Active
Application number
CN202010006975.0A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111182269A (zh
Inventor
不公告发明人
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.)
Chongqing Terminus Technology Co Ltd
Original Assignee
Chongqing Terminus Technology Co 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 Chongqing Terminus Technology Co Ltd filed Critical Chongqing Terminus Technology Co Ltd
Priority to CN202010006975.0A priority Critical patent/CN111182269B/zh
Publication of CN111182269A publication Critical patent/CN111182269A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111182269B publication Critical patent/CN111182269B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/41—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items
    • G06V20/42—Higher-level, semantic clustering, classification or understanding of video scenes, e.g. detection, labelling or Markovian modelling of sport events or news items of sport video content
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/017—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles
    • G08G1/0175—Detecting movement of traffic to be counted or controlled identifying vehicles by photographing vehicles, e.g. when violating traffic rules

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

本发明公开了一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法，包括图像采集单元、身份辨别单元、行为分析单元、投射警示单元和后端平台单元,其中图像采集单元用于拍摄公共空间区域的图像视频；身份辨别单元用于提取并辨别图像视频中的人脸和/或车牌号码，辨别服务器根据身份辨别结果向后端平台单元发送辨别指令；行为分析单元用于提取图像视频中的违法行为的发生的主体，分析服务器根据分析结果向投射警示单元发送投射指令；投射警示单元根据投射指令，在发生违法行为时，向处于违法行为的主体投射警示光；后端平台单元用于接收辨别指令，将对违法行为主体进行记录。通过警示光束对违法行为人作出警告，以提醒违法行为主体。

Description

一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法
技术领域
本发明涉及智慧城市安防技术领域，特别涉及一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备和一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备的方法。
背景技术
在智慧社区、智慧建筑、智慧城市的建设过程中，安防摄像设备的铺设数量增多，覆盖的公共空间日益广泛，例如，对银行、社区、车位等周围进行安防监控，现有的安防摄像设备中，针对安防摄像设备提供的视频画面的智能分析算法越来越成熟，一方面能够实现有效的人脸提取与身份辨识、车辆号牌提取与辨识；另一方面还能够准确自动识别视频画面反映出来的各种违法行为，例如违规停车、占用消防通道等，但是在出现违法行为的时候并不能够对违法人员的违法行为作出警示。
发明内容
(一)发明目的
为克服上述现有技术存在的至少一种缺陷，提供一种可以通过不同颜色的警示光束对违法行为人作出警告，以提醒违法行为主体，本发明公开了以下技术方案。
(二)技术方案
作为本发明的第一方面，本发明公开了一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备，包括：
图像采集单元、身份辨别单元、行为分析单元、投射警示单元和后端平台单元；
所述图像采集单元包括摄像机和摄像支架，所述摄像机安装于所述摄像支架上，用于拍摄公共空间区域的图像视频；
所述身份辨别单元包括辨别服务器，所述身份辨别单元用于提取并辨别所述图像视频中的人脸和/或车牌号码，所述辨别服务器根据身份辨别结果向所述后端平台单元发送辨别指令；
所述行为分析单元包括分析服务器，所述行为分析单元用于提取所述图像视频中的违法行为的发生的主体，所述分析服务器根据分析结果向所述投射警示单元发送投射指令；
所述投射警示单元包括投射装置，用于根据所述投射指令，在发生违法行为时，向处于所述违法行为的主体投射警示光；
所述后端平台单元用于接收所述辨别指令，将对违法行为主体进行记录。
在一种可能的实施方式中，所述投射装置包括光束投射器、旋转云台和安装架，所述安装架固定安装于安防摄像位置，所述旋转云台转动连接于所述安装架内，所述光束投射器转动连接于所述旋转云台上表面。
在一种可能的实施方式中，所述旋转云台包括第一转动柱、第一转动支架和第一转轴，所述第一转动柱一端转动连接于所述安装架内底面，另一端与所述第一转动支架固定连接，所述光束投射器通过所述第一转轴转动连接于所述第一转动支架上。
在一种可能的实施方式中，所述光束投射器发射出的光束投射在地面上的面积不小于直接为6m的圆的面积。
在一种可能的实施方式中，所述摄像支架包括第二转动柱、第二转动支架和第二转轴，所述第二转动柱一端转动连接于所述安装架上表面，另一端与所述第二转动支架固定连接，所述摄像机通过所述第二转轴转动连接于所述第二转动支架上。
在一种可能的实施方式中，所述后端平台单元包括存储单元，所述存储单元用于存储所述图像采集单元采集到的违法行为图像视频。
作为本发明的第二方面，本发明还公开了一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备控制方法，包括一下步骤：
采集图像视频，其中采集公共空间区域的图像视频；
分析所述图像视频，根据分析结果发送投射指令；
根据所述投射指令，在违法行为主体处投射警示光束。
在一种可能的实施方式中，所述分析图像视频包括：
提取所述图像视频中的人脸并进行身份辨别，和/或提取和辨识车牌号码；
提取所述图像视频中的违法行为，并确定所述违法行为发生的位置、违法行为的主体。
在一种可能的实施方式中，所述分析图像视频后，还包括：
根据所述投射指令，将所述违法行为存储至后端平台。
在一种可能的实施方式中，所述在违法行为主体处投射警示光束，包括：
不同光束颜色警示不同类型或不同严重程度的违法行为。
(三)有益效果
本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法，具有如下有益效果：
1、通过摄像机拍摄公共空间区域的图像视频，身份辨别单元提取和辨别该图像视频中的人脸，和/或车牌号码，行为分析单元识别图像视频中的违法行为，进而确定违法行为发生的位置、以及确定实施违法行为的主体，投射警示单元对违法行为发射警示光束，从而警告违法行为主体，若违法行为主体未停止违法行为，则身份辨别单元将其违法行为主体的身份发送至后端平台，对其违法行为进行记录。
2、光束投射器安装在旋转云台上，便于对多角度违法行为进行警示。
3、旋转云台可以带着光束投射器沿竖直方向转动，也可以带动光束投射器做仰俯方向的运动，从而形成多角度运动。
4、光束投射在地面上的面积不小于直径为6m的圆的面积，以使大部分违法行为发生主体都可以完全投射。
5、摄像机安装在可以多个角度转动的支架上，便于对多角度区域拍摄，防止出现死角位置。
6、将违法行为主体和违法行为存储至存储单元，对该违法行为进行记录，以及后续进行不要的处罚措施。
7、不同光束颜色警示对应不同类型或不同严重程度的违法行为。
附图说明
以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本发明，而不能理解为对本发明的保护范围的限制。
图1是本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备的三维结构示意图。
图2是本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备控制方法的流程示意图。
图3是本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备方法具体流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施的目的、技术方案和优点更加清楚，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更加详细的描述。
需要说明的是：在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。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。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明保护范围的限制。
下面参考图1详细描述本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备的第一实施例。本实施例主要应用于安防摄像设备，提供一种可以通过不同颜色的警示光束对违法行为人作出警告，以提醒违法行为主体。
如图1所示，本实施例主要包括有图像采集单元、身份辨别单元、行为分析单元、投射警示单元和后端平台单元。
图像采集单元通过摄像机单元面向一定范围的公共空间区域拍摄视频画面，从而对该公共空间区域内的违法行为进行拍摄，该违法行为指的是比如违规停车、占用消防通道等。摄像机单元包括摄像机100和摄像支架110，摄像机100安装于摄像支架110上，该摄像机100用于拍摄公共空间区域的图像视频。
身份辨识单元从采集的图像视频中提取违法行为人脸并对其进行身份辨识，或提取违法行为的车牌号码并辨识车牌号码，或是也可以同时对违法行为的人脸和违法行为车牌号码进行提取和辨识。身份辨别单元包括辨别服务器，辨别服务器根据身份辨别和/或车牌号码结果向后端平台单元发送辨别指令。
行为分析单元提取图像视频中反映出来的违法行为，进而确定违法行为在图像视频中的发生位置，以及确定实施违法行为的人、车等主体，行为分析单元包括分析服务器，分析服务器根据分析结果向投射警示单元发送投射指令。
投射警示单元向违法行为的真实位置投射警示光束，警示违法行为主体已经发生违法行为，投射警示单元包括投射装置200，用于接收投射指令以及发射光束。不同光束颜色警示不同类型或者不同严重程度的违法行为，例如当出现车辆占用消防通道时，则发出红色光束，当出现违规停车时，则发出橙色光束等，从而提醒违法行为人。如果投射警示光束后经过预定的时间，违法行为仍然没有消除，则安防摄像设备将身份辨识单元所辨识的身份、车牌号码等信息上传给后端平台。
后端平台单元设立在物业或者公安机关，用于接收辨别指令，将对违法行为主体进行记录，以及后续对违法行为进行必要的处罚措施。
具体的说，在获取到图像视频后，将视频的码流解码成YUV原始视频流，使用用户设定的智能分析算法对YUV图像进行智能分析。分析服务器主要负责视频分析算法的运行等任务，其硬件为标准服务器。分析服务器只需通过网络接入需要分析的视频码流，根据设置的规则和任务运行视频分析算法，将视频中有价值的图片单独打标签保存，从而完成抽帧减帧的功能，分析服务器对处理后的图像进行分析，并把分析结果上传到后端平台单元中。
分析服务器对视频区域内出现的车辆(包括机动车和摩托车等)和行人等目标进行检测，并定位抓拍图像，对目标进行颜色和大小等的分类识别。分析服务器还对翻越围栏、进入禁区等事件进行分析。
下面对分析服务器对目标的分类以及行为事件进行分析，判定其是否属于违法行为的过程进行阐述。首先，分析服务器针对各个视频区域当中的目标，实现对其中运动目标的提取与追踪，即区分画面中的运动目标区域与基本静止的背景区域，以及从运动目标区域当中确认同一个目标。
其中，每帧画面中包含的运动目标的提取可以采用帧差分法、光流法或者基于混合高斯模型的背景差分法。进而，对于从每帧画面中提取的每个运动目标，其目标特征可以通过确定每个运动目标的外接矩形的质心坐标以及目标边缘像素，进而计算由该质心坐标指向目标边缘像素的矢量坐标组来表征。进而，针对每帧画面建立运动目标表，该表记录一帧视频画面当中包含的全部运动目标及每个运动目标的目标特征，即：
Fn＝<On,1,On,2,…On,i…On,k>
Fn表示第n帧视频画面的运动目标表,设该帧画面中共k个运动目标，则On,i表示该第n帧视频画面中第i个运动目标及其目标特征。进而，针对相邻的两帧视频画面，对其中的运动目标利用其在视频画面的位置关系以及目标特征进行匹配计算，以实现目标追踪，即如果前一帧视频画面中的一个运动目标与相邻的后一帧视频画面中的一个运动目标的位置变化在预定距离范围之内，且这两个运动目标的目标特征匹配度大于等于阈值，则认为这两个运动目标匹配，也就是对应于同一个被监控的人或车辆等主体目标。反之，如果这两个运动目标的位置变化在预定距离范围之外，或者这两个运动目标的目标特征匹配度小于阈值，则这两个运动目标不匹配。这样遍历相邻两帧视频画面当中各自的运动目标进行两两匹配计算，确定匹配的运动目标；对于前一帧中存在但在后一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为其属于消失的运动目标；对于后一帧中存在但在前一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为属于新增的运动目标。对于第n-1帧和第n帧视频画面，通过目标匹配表记录二者的运动目标匹配关系：
M(n-1，n)＝<Δ(On-1,1,On,1),Δ(On-1,2,On,2),…Δ(On-1,j,On,j),…Δ(On-1,L,On,L)>
M(n-1，n)表示第n-1帧和第n帧视频画面之间的目标匹配表，该两帧视频画面中共有L个匹配的运动目标，则Δ(On-1,j,On,j)表示第n-1帧和第n帧视频画面当中第j个匹配的运动目标的目标特征变化量。所述目标特征变化量包括：目标外接矩形横向长度和纵向长度的改变量(或者目标矢量坐标组的矢量绝对差值)、目标质心坐标变化量。并且，还可以根据第n帧视频画面中每个运动目标的目标特征，判断该运动目标的类别；具体来说，对于安防视频信息的画面中常见的车辆、人物、动物等类别的运动目标，不论是以运动目标的外接矩形质心坐标及其横向长度、纵向长度来表征其目标特征，还是通过每个运动目标的矢量坐标组来表征其目标特征，对于上述不同类别的运动目标来说目标特征都会存在显著性的差异，故而可以预定义车辆、人物、动物等类别对应的目标特征模板，通过检测到的运动目标的目标特征与各类别模板的匹配，确定该运动目标的类别。
进而，对于在一系列的视频画面帧中所确定的同一个运动目标，由分析服务器提取该运动目标的多维行为特征。分析服务器根据该同一个运动目标在连续的视频画面帧中目标特征的变化，从多个维度分析该目标特征变化与目标行为的相关性系数，并且基于该相关性系数，将该运动目标的目标特征变化转化为多维行为特征。具体来说，对于具有同一个运动目标的若干个视频画面帧，通过目标匹配表确定在这些帧的每两个相邻帧中该运动目标的目标特征变化量，例如，对于运动目标j来说，在若干个视频画面帧中目标特征变化量分别为：
ΔOj＝{…Δ(On-2,j,On-1,j),Δ(On-1,j,On,j)，Δ(On,j,On+1,j),…}
并且通过该运动目标的目标特征变化量，通过计算在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化，确定目标轨迹:
ΔKj＝{…ΔK(On-2,j,On-1,j),ΔK(On-1,j,On,j)，ΔK(On,j,On+1,j),…}
其中ΔKj表示运动目标j在各帧视频画面中的运动轨迹，ΔK(On,j,On+1,j),表示该运动目标j在第n帧至第n+1帧视频画面中的外接矩形质心坐标位移轨迹。
以及通过该运动目标在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化计算目标速度：
Sj＝{…S(On-2,j,On-1,j),S(On-1,j,On,j)，S(On,j,On+1,j),…}
其中Sj表示运动目标j在各帧视频画面中的目标速度，S(On,j,On+1,j)表示该运动目标从第n帧至第n+1帧的运动速度。
进而，将目标特征变化量、目标轨迹以及目标速度作为分析的多个维度，确认所述相关性系数。同一个目标在安防视频画面上的行为可以包括正常性行为以及非正常性行为，规律性行为例如人员匀速行走、车辆的正常行驶等，非正常性行为包括翻越栅栏、闯入禁区等违规行为，行为都会导致该运动目标的目标特征产生变化。其中，对于大多数目标的行为，属于正常性行为，因此目标特征变化呈现趋同性，而对应于较少数目标的非正常性行为，则其目标特征变化与大多数的正常目标存在比较显著的差别。可以根据以上维度的目标特征变化确定与目标行为的相关性系数，并基于该相关性系数，将该运动目标的目标特征变化转化为多维行为特征。具体来说，对于第j个运动目标，目标特征变化量维度的行为特征向量表示为：
act(ΔOj)＝{…αΔ(On-2,j,On-1,j),αΔ(On-1,j,On,j)，αΔ(On,j,On+1,j),…}
目标轨迹维度的行为特征向量表示为：
act(ΔKj)＝{…αΔK(On-2,j,On-1,j),αΔK(On-1,j,On,j)，αΔK(On,j,On+1,j),…}
目标速度维度的行为特征向量表示为：
act(Sj)＝{…αS(On-2,j,On-1,j),αS(On-1,j,On,j)，αS(On,j,On+1,j),…}
其中，α即表示通过上述方式确定的相关性系数；α可以是一个二元变量，即α取值可以为α1或α2，其中α1小于α2；对于正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α1；对于非正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α2。
从而，针对视频画面中的每个运动目标，提取表示该运动目标的多维行为特征的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)。
分析服务器利用针对全部目标的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)，执行2元聚类的聚类分析，从而根据全部目标的行为特征向量组，实现将目标聚合为两个正常性行为集合和非正常性行为集合，进而获得当前运动目标存在或者不存在非正常性行为的判断输出。分析服务器根据分析结果向投射警示单元发送投射指令。
在一种实施方式中，投射装置200包括光束投射器210、旋转云台220和安装架230。通过安装架230将投射装置200安装在摄像机100正下方，该安装架230包括一个竖板和两个横板，其中两个横板分别与竖板两端面固定连接，且两个横板对称设置，因此该安装架230呈“C”型。光束投射器210转动连接于旋转云台220上表面，旋转云台220转动连接于安装架230内。
投射警示单元控制旋转云台从而调整光束投射器的投射方向，从而向违法行为的真实位置投射警示光束。
在一种实施方式中，旋转云台220包括第一转动柱231、第一转动支架232和第一转轴233，第一转动柱231的一端转动连接于安装架230下方横板的上表面，另一端与第一转动支架232固定连接，第一转动柱231背离第一转动支架232的一端还设置有转动电机。转动电机带动第一转动柱231转动，从而带动第一转动支架232转动，该转动轴线为竖直设置。
第一转动支架232包括一个横板和两个竖板，两个竖板分别与横板的两段固定连接，且对称设置，呈“U”型，该第一转动支架232还设置有贯穿于两个竖板的通孔，光束投射器210设置于两个竖板之间，第一转轴233与光束投射器210固定连接，第一转轴233穿过通孔将光束投射器210与第一转动支架232转动连接，第一转轴233的一端设置有电机，该第一转轴233的转动轴线为水平设置。
在一种实施方式中，光束投射器210发射出的光束投射在地面上的面积不小于直径为6m的圆的面积，一般的停车位长度为5m左右，光束投射在地面上的面积不小于直径为6m的圆是可以完全覆盖一个完成的停车位。
在一种实施方式中，摄像支架110包括第二转动柱111、第二转动支架112和第二转轴113，其中第二转动柱111一端转动连接于安装架230上方横板的上表面，另一端与第二转动支架112固定连接，第二转动柱111背离第二转动支架112的一端还设置有驱动电机。驱动电机带动第二转动柱111，从而带动第二转动支架112转动，该转动轴线为竖直设置。
第二转动支架112包括一个横板和两个竖板，两个竖板分别与横板的两段固定连接，且对称设置，呈“U”型，该第二转动支架112还设置有贯穿于两个竖板的通孔，摄像机100设置于两个竖板之间，第二转轴113与摄像机100固定连接，第二转轴113穿过通孔将摄像机100与第二转轴113转动连接，第二转轴113的一端设置有电机，该第二转轴113的转动轴线为水平设置。
在一种实施方式中，后端平台单元包括存储单元，存储单元用于存储图像采集单元采集到的违法行为图像视频，可以对违法行为进行记录，以及后续进行必要的处罚措施。
下面参考图2和图3详细描述本发明公开的一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备控制方法的第一实施例。本实施例主要应用于安防摄像设备，提供一种可以通过不同颜色的警示光束对违法行为人作出警告，以提醒违法行为主体。
如图2所示，本实施例主要包括以下步骤：
301、采集图像视频，其中采集公共空间区域的图像视频；
302、分析图像视频，根据分析结果发送投射指令；
303、根据投射指令，在违法行为主体处投射警示光束。
在本申请实施例的一些可能的实施方式中，步骤302中，分析图像视频，通过以下步骤：
提取图像视频中的人脸并进行身份辨别，和/或提取和辨识车牌号码；
提取图像视频中的违法行为，并确定违法行为发生的位置、违法行为的主体。
在本申请实施例的一些可能的实施方式中，步骤302中，分析图像视频后，通过以下步骤：
根据投射指令，将违法行为存储至后端平台。
在本申请实施例的一些可能的实施方式中，步骤303中，在违法行为主体处投射警示光束，包括以下步骤：
不同光束颜色警示对应不同类型或不同严重程度的违法行为。
如图3所示，基于上述实施例，应理解的是：通过摄像机采集公共空间区域的图像视频，身份辨别单元对图像视频提取人脸并进行身份辨别，和/或提取和辨识车牌号码，行为分析单元提取图像视频中的违法行为，并确定违法行为发生的位置、违法行为的主体，也就是人和/或车牌号码，投射警示单元，根据行为分析单元确定的违法行为在图像视频中的发生位置，利用视频画面坐标系与真实空间坐标系之间的映射关系，确定在真实空间中违法行为的真实位置，并对违法行为投射警示光束，该警示光束根据不同类型或者不同严重程度的违法行为进行不同光束颜色的投射，从而提醒违法行为人，若经过预定的投射警示光束结束后，违法行为没有消除，则安防摄像设备将身份辨识单元所辨识的身份、车牌号码等信息上传给后端平台，后端平台可以对违法行为进行记录，以及后续进行必要的处罚措施。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备，其特征在于，包括：
图像采集单元、身份辨别单元、行为分析单元、投射警示单元和后端平台单元；
所述图像采集单元包括摄像机和摄像支架，所述摄像机安装于所述摄像支架上，用于拍摄公共空间区域的图像视频；
所述身份辨别单元包括辨别服务器，所述身份辨别单元用于提取并辨别所述图像视频中的人脸和/或车牌号码，所述辨别服务器根据身份辨别结果向所述后端平台单元发送辨别指令；
所述行为分析单元包括分析服务器，所述行为分析单元用于提取所述图像视频中的违法行为的发生的主体，所述分析服务器根据分析结果向所述投射警示单元发送投射指令；
所述投射警示单元包括投射装置，用于根据所述投射指令，在发生违法行为时，向处于所述违法行为的主体投射警示光；所述投射装置包括光束投射器、旋转云台和安装架，所述安装架固定安装于安防摄像位置，所述旋转云台转动连接于所述安装架内，所述光束投射器转动连接于所述旋转云台上表面；所述光束投射器发射出的光束投射在地面上的面积不小于直径为6m的圆的面积，
所述后端平台单元用于接收所述辨别指令，将对违法行为主体进行记录；
其中，分析服务器针对各个视频区域当中的目标，实现对其中运动目标的提取与追踪；进而，对于从每帧画面中提取的每个运动目标，其目标特征通过确定每个运动目标的外接矩形的质心坐标以及目标边缘像素，进而计算由该质心坐标指向目标边缘像素的矢量坐标组来表征；针对每帧画面建立运动目标表，该表记录一帧视频画面当中包含的全部运动目标及每个运动目标的目标特征，即：
Fn＝<On，1，On，2，...On，i...On，k>
Fn表示第n帧视频画面的运动目标表，设该帧画面中共k个运动目标，则On，i表示该第n帧视频画面中第i个运动目标及其目标特征；针对相邻的两帧视频画面，对其中的运动目标利用其在视频画面的位置关系以及目标特征进行匹配计算，以实现目标追踪；遍历相邻两帧视频画面当中各自的运动目标进行两两匹配计算，确定匹配的运动目标；对于前一帧中存在但在后一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为其属于消失的运动目标；对于后一帧中存在但在前一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为属于新增的运动目标；对于第n-1帧和第n帧视频画面，通过目标匹配表记录二者的运动目标匹配关系：
M(n-1，n)＝<Δ(On-1，1，On，1)，Δ(On-1，2，On，2)，...Δ(On-1，j，On，j)，...Δ(On-1，L，On，L)>
M(n-1，n)表示第n-1帧和第n帧视频画面之间的目标匹配表，该两帧视频画面中共有L个匹配的运动目标，则Δ(On-1，j，On，j)表示第n-1帧和第n帧视频画面当中第j个匹配的运动目标的目标特征变化量；根据第n帧视频画面中每个运动目标的目标特征，判断该运动目标的类别；对于在一系列的视频画面帧中所确定的同一个运动目标，分析服务器根据该同一个运动目标在连续的视频画面帧中目标特征的变化，从多个维度分析该目标特征变化与目标行为的相关性系数，并且基于该相关性系数，将该运动目标的目标特征变化转化为多维行为特征；对于具有同一个运动目标的若干个视频画面帧，通过目标匹配表确定在这些帧的每两个相邻帧中该运动目标的目标特征变化量，对于运动目标j来说，在若干个视频画面帧中目标特征变化量分别为：
ΔOj＝{...Δ(On-2，j，On-1，j)，Δ(On-1，j，On，j)，Δ(On，j，On+1，j)，...}
并且通过该运动目标的目标特征变化量，通过计算在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化，确定目标轨迹：
ΔKj＝{...ΔK(On-2，j，On-1，j)，ΔK(On-1，j，On，j)，ΔK(On，j，On+1，j)，...}
其中ΔKj表示运动目标j在各帧视频画面中的运动轨迹，ΔK(On，j，On+1，j)，表示该运动目标j在第n帧至第n+1帧视频画面中的外接矩形质心坐标位移轨迹；以及通过该运动目标在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化计算目标速度：
Sj＝{...S(On-2，j，On-1，j)，S(On-1，j，On，j)，S(On，j，On+1，j)，...}
其中Sj表示运动目标j在各帧视频画面中的目标速度，S(On，j，On+1，j)表示该运动目标从第n帧至第n+1帧的运动速度；进而，将目标特征变化量、目标轨迹以及目标速度作为分析的多个维度，确认所述相关性系数；对于第j个运动目标，目标特征变化量维度的行为特征向量表示为：
act(ΔOj)＝{...αΔ(On-2，j，On-1，j)，αΔ(On-1，j，On，j)，αΔ(On，j，On+1，j)，...}
目标轨迹维度的行为特征向量表示为：
act(ΔKj)＝{...αΔK(On-2，j，On-1，j)，αΔK(On-1，j，On，j)，αΔK(On，j，On+1，j)，...}
目标速度维度的行为特征向量表示为：
act(Sj)＝{...αS(On-2，j，On-1，j)，αS(On-1，j，On，j)，αS(On，j，On+1，j)，...}
其中，α即表示通过上述方式确定的相关性系数；α是一个二元变量，即α取值为α1或α2，其中α1小于α2；对于正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α1；对于非正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α2；从而，针对视频画面中的每个运动目标，提取表示该运动目标的多维行为特征的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)；分析服务器利用针对全部目标的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)，执行2元聚类的聚类分析，从而根据全部目标的行为特征向量组，实现将目标聚合为两个正常性行为集合和非正常性行为集合，进而获得当前运动目标存在或者不存在非正常性行为的判断输出；分析服务器根据分析结果向投射警示单元发送投射指令。
2.如权利要求1所述的安防摄像设备，其特征在于，所述旋转云台包括第一转动柱、第一转动支架和第一转轴，所述第一转动柱一端转动连接于所述安装架内底面，另一端与所述第一转动支架固定连接，所述光束投射器通过所述第一转轴转动连接于所述第一转动支架上。
3.如权利要求1所述的安防摄像设备，其特征在于，所述摄像支架包括第二转动柱、第二转动支架和第二转轴，所述第二转动柱一端转动连接于所述安装架上表面，另一端与所述第二转动支架固定连接，所述摄像机通过所述第二转轴转动连接于所述第二转动支架上。
4.如权利要求1所述的安防摄像设备，其特征在于，所述后端平台单元包括存储单元，所述存储单元用于存储所述图像采集单元采集到的违法行为图像视频。
5.一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备的控制方法，其特征在于包括以下步骤：
采集图像视频，其中采集公共空间区域的图像视频；
分析所述图像视频，根据分析结果发送投射指令；
根据所述投射指令，在违法行为主体处投射警示光束，光束投射在地面上的面积不小于直径为6m的圆的面积；
其中，分析所述图像视频，根据分析结果发送投射指令，具体包括：针对各个视频区域当中的目标，实现对其中运动目标的提取与追踪；进而，对于从每帧画面中提取的每个运动目标，其目标特征通过确定每个运动目标的外接矩形的质心坐标以及目标边缘像素，进而计算由该质心坐标指向目标边缘像素的矢量坐标组来表征；针对每帧画面建立运动目标表，该表记录一帧视频画面当中包含的全部运动目标及每个运动目标的目标特征，即：
Fn＝<On，1，On，2，...On，i...On，k>
Fn表示第n帧视频画面的运动目标表，设该帧画面中共k个运动目标，则On，i表示该第n帧视频画面中第i个运动目标及其目标特征；针对相邻的两帧视频画面，对其中的运动目标利用其在视频画面的位置关系以及目标特征进行匹配计算，以实现目标追踪；遍历相邻两帧视频画面当中各自的运动目标进行两两匹配计算，确定匹配的运动目标；对于前一帧中存在但在后一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为其属于消失的运动目标；对于后一帧中存在但在前一帧中没有发现存在匹配的运动目标，认为属于新增的运动目标；对于第n-1帧和第n帧视频画面，通过目标匹配表记录二者的运动目标匹配关系：
M(n-1，n)＝<Δ(On-1，1，On，1)，Δ(On-1，2，On，2)，...Δ(On-1，j，On，j)，...Δ(On-1，L，On，L)>
M(n-1，n)表示第n-1帧和第n帧视频画面之间的目标匹配表，该两帧视频画面中共有L个匹配的运动目标，则Δ(On-1，j，On，j)表示第n-1帧和第n帧视频画面当中第j个匹配的运动目标的目标特征变化量；根据第n帧视频画面中每个运动目标的目标特征，判断该运动目标的类别；对于在一系列的视频画面帧中所确定的同一个运动目标，根据该同一个运动目标在连续的视频画面帧中目标特征的变化，从多个维度分析该目标特征变化与目标行为的相关性系数，并且基于该相关性系数，将该运动目标的目标特征变化转化为多维行为特征；对于具有同一个运动目标的若干个视频画面帧，通过目标匹配表确定在这些帧的每两个相邻帧中该运动目标的目标特征变化量，对于运动目标j来说，在若干个视频画面帧中目标特征变化量分别为：
ΔOj＝{...Δ(On-2，j，On-1，j)，Δ(On-1，j，On，j)，Δ(On，j，On+1，j)，...}
并且通过该运动目标的目标特征变化量，通过计算在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化，确定目标轨迹：
ΔKj＝{...ΔK(On-2，j，On-1，j)，ΔK(On-1，j，On，j)，ΔK(On，j，On+1，j)，...}
其中ΔKj表示运动目标j在各帧视频画面中的运动轨迹，ΔK(On，j，On+1，j)，表示该运动目标j在第n帧至第n+1帧视频画面中的外接矩形质心坐标位移轨迹；以及通过该运动目标在每两个相邻帧中的质心坐标的位置变化计算目标速度：
Sj＝{...S(On-2，j，On-1，j)，S(On-1，j，On，j)，S(On，j，On+1，j)，...}
其中Sj表示运动目标j在各帧视频画面中的目标速度，S(On，j，On+1，j)表示该运动目标从第n帧至第n+1帧的运动速度；进而，将目标特征变化量、目标轨迹以及目标速度作为分析的多个维度，确认所述相关性系数；对于第j个运动目标，目标特征变化量维度的行为特征向量表示为：
act(ΔOj)＝{...αΔ(On-2，j，On-1，j)，αΔ(On-1，j，On，j)，αΔ(On，j，On+1，j)，...}
目标轨迹维度的行为特征向量表示为：
act(ΔKj)＝{...αΔK(On-2，j，On-1，j)，αΔK(On-1，j，On，j)，αΔK(On，j，On+1，j)，...}
目标速度维度的行为特征向量表示为：
act(Sj)＝{...αS(On-2，j，On-1，j)，αS(On-1，j，On，j)，αS(On，j，On+1，j)，...}
其中，α即表示通过上述方式确定的相关性系数；α是一个二元变量，即α取值为α1或α2，其中α1小于α2；对于正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α1；对于非正常性行为造成的目标特征变化量、目标轨迹和目标速度，α相应的取值为α2；从而，针对视频画面中的每个运动目标，提取表示该运动目标的多维行为特征的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)；利用针对全部目标的行为特征向量组act(ΔOj)，act(ΔKj)和act(Sj)，执行2元聚类的聚类分析，从而根据全部目标的行为特征向量组，实现将目标聚合为两个正常性行为集合和非正常性行为集合，进而获得当前运动目标存在或者不存在非正常性行为的判断输出；根据分析结果发送投射指令。
6.如权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述分析图像视频包括：
提取所述图像视频中的人脸并进行身份辨别，和/或提取和辨识车牌号码；
提取所述图像视频中的违法行为，并确定所述违法行为发生的位置、违法行为的主体。
7.如权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述分析图像视频后，还包括：
根据所述投射指令，将所述违法行为存储至后端平台。
8.如权利要求7所述的控制方法，其特征在于，所述在违法行为主体处投射警示光束，包括：
不同光束颜色警示对应不同类型或不同严重程度的违法行为。
CN202010006975.0A 2020-01-03 2020-01-03 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法 Active CN111182269B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010006975.0A CN111182269B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010006975.0A CN111182269B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111182269A CN111182269A (zh) 2020-05-19
CN111182269B true CN111182269B (zh) 2021-04-13

Family

ID=70621785

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010006975.0A Active CN111182269B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111182269B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113271439B (zh) * 2021-05-13 2022-07-15 重庆交通职业学院 一种施工场地安全监控配置处理方法和系统
CN114743392A (zh) * 2022-03-21 2022-07-12 浙江省机电设计研究院有限公司 一种智慧交通安全监测报警装置

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007323496A (ja) * 2006-06-02 2007-12-13 Mitsubishi Electric Corp 不法投棄防止支援装置及びこれを用いた不法投棄防止支援システム
CN106375638A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 南昌航空大学 一种视觉追踪监控与自动照明控制系统
CN206472203U (zh) * 2017-03-03 2017-09-05 天津天地伟业信息系统集成有限公司 基于声光警戒功能的智能高清网络监控一体机
CN207926741U (zh) * 2018-03-20 2018-09-28 凯斯泰尔通信设备(深圳)有限公司 一种视频会议用摄像头
CN208273110U (zh) * 2018-07-03 2018-12-21 潍坊恒信电器有限公司 一种自动跟踪探照灯
CN110503821A (zh) * 2018-05-17 2019-11-26 重庆盛海科技发展有限公司 行人及非机动车过街智能管理控制系统

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9852513B2 (en) * 2016-03-01 2017-12-26 Intel Corporation Tracking regions of interest across video frames with corresponding depth maps

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007323496A (ja) * 2006-06-02 2007-12-13 Mitsubishi Electric Corp 不法投棄防止支援装置及びこれを用いた不法投棄防止支援システム
CN106375638A (zh) * 2016-08-31 2017-02-01 南昌航空大学 一种视觉追踪监控与自动照明控制系统
CN206472203U (zh) * 2017-03-03 2017-09-05 天津天地伟业信息系统集成有限公司 基于声光警戒功能的智能高清网络监控一体机
CN207926741U (zh) * 2018-03-20 2018-09-28 凯斯泰尔通信设备(深圳)有限公司 一种视频会议用摄像头
CN110503821A (zh) * 2018-05-17 2019-11-26 重庆盛海科技发展有限公司 行人及非机动车过街智能管理控制系统
CN208273110U (zh) * 2018-07-03 2018-12-21 潍坊恒信电器有限公司 一种自动跟踪探照灯

Also Published As

Publication number Publication date
CN111182269A (zh) 2020-05-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11941887B2 (en) Scenario recreation through object detection and 3D visualization in a multi-sensor environment
CN110136449B (zh) 基于深度学习的交通视频车辆违停自动识别抓拍的方法
CN108062349B (zh) 基于视频结构化数据及深度学习的视频监控方法和系统
US9721168B2 (en) Directional object detection
CN107229894B (zh) 基于计算机视觉分析技术的智能视频监控方法及系统
US9524426B2 (en) Multi-view human detection using semi-exhaustive search
US9251598B2 (en) Vision-based multi-camera factory monitoring with dynamic integrity scoring
US8098290B2 (en) Multiple camera system for obtaining high resolution images of objects
US20150294143A1 (en) Vision based monitoring system for activity sequency validation
US20150294496A1 (en) Probabilistic person-tracking using multi-view fusion
CN110675592A (zh) 一种基于目标识别的高空抛物预警防护系统和控制方法
CN104378582A (zh) 一种基于ptz摄像机巡航的智能视频分析系统及方法
WO2004042673A2 (en) Automatic, real time and complete identification of vehicles
CN113676702B (zh) 基于视频流的目标追踪监测方法、系统、装置及存储介质
CN111182269B (zh) 一种具有智能违法警示功能的安防摄像设备及方法
CN106981150A (zh) 一种超市智能防盗系统及方法
CN110516600A (zh) 一种基于人脸检测的公交客流检测方法
CN108805184B (zh) 一种固定空间、车辆上的图像识别方法及系统
CN115909223A (zh) 一种wim系统信息与监控视频数据匹配的方法和系统
CN1960479A (zh) 利用单个摄像机进行主从视频跟踪的方法
CN114140719A (zh) 一种ai交通视频分析技术
Feris et al. Case study: IBM smart surveillance system
CN113076821A (zh) 一种事件的检测方法及装置
CN115150591B (zh) 一种基于智能算法的区域视频监控方法
Zhang et al. A robust human detection and tracking system using a human-model-based camera calibration

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