CN112182286A - 一种基于三维实景地图的智能视频管控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，本发明是将人工智能技术与三维实景地图相结合，充分利用三维实景地图的强有力的立体可视化特点，将基于实时视频流的人异常行为检测及车结构化解析产品得到的智能分析结果更直观地展示给用户；同时辅以三维实景地图的通视分析、距离测量、面积测量等空间分析功能，为突发事件应急、交通智能管控等提供了智能便捷的分析方式，可以更好地提供科学辅助决策信息。

Description

一种基于三维实景地图的智能视频管控方法

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，特别是涉及一种基于三维实景地图的智能视频管控方法。

背景技术

随着信息技术的发展，传统的二维地理信息系统由于缺少完整维度信息，无法反映现实城市空间的全部信息，而三维地理信息系统作为能够提供全要素、全纹理的地图数据，具备特有的空间分析功能和强有力的立体可视化表达能力，特别适用于应急管理、城市规划等应用场景。但目前的三维地理信息系统由于受限于三维模型的数据量、网络带宽等众多因素，导致其无法被广泛应用。

发明内容

本发明提供了一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，以解决现有技术中不能很好地通过三维地图进行监控的问题。

本发明提供了一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，该方法包括：

对实时视频流进行监测，将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，并根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，如果是，则将所述异常行为进行上报。

可选地，所述将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，包括：将监测到的异常行为的视频流映射到三维实景地图场景中，并根据经纬度、俯仰角和方位角将监测到的异常行为的视频流与所述三维实景地图场景进行融合。

可选地，所述将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，包括：将监测到的异常行为周围的缓冲区半径范围内的实时视频流与三维实景地图进行融合。

可选地，该方法还包括：通过调整缓冲区半径来设置异常行为的监控范围。

可选地，根据当前场景中视频融合效果，基于用户指示调整融合参数，包括视频融合的俯仰角及方位角，直到达到预设的可视化效果。

可选地，所述根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，包括：对融合后的视频流进行整体的分析，以确定融合后的视频流的行为是否是真正的异常行为。

可选地，将所确定的异常行为的分析结果存储到数据库中。

可选地，将所述异常行为进行上报之后，所述方法还包括：通过三维实景地图的通视分析、视域分析、距离测量和面积测量，为确认为异常行为的事件进行及时的科学处置提供辅助决策信息。

可选地，所述方法还包括：基于websocket技术，接收实时视频流中的车结构化解析数据，并将接收到的车结构化信息存储到数据库中。

可选地，根据接收到的待检测的车信息，在所述数据库中检索该车的行驶轨迹，并在三维实景地图中动态绘制所述行驶轨迹。

本发明有益效果如下：

本发明通过将三维实景地图的功能和视频监控功能及智能视频分析技术相结合，将丰富的三维地理信息系统功能与强有力的可视化展示能力，应用到视频监控领域中，以解决传统视频监控方式的不足，从而有效解决了现有技术中不能很好地通过三维地图进行监控的问题。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1是本发明实施例提供的一种基于三维实景地图的智能视频管控方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的另一种基于三维实景地图的智能视频管控方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的数据存储结构图。

具体实施方式

本发明实施例针对现有无法很好地通过三维地图进行监控的问题，本发明通过将三维实景地图的功能和视频监控功能及智能视频分析技术相结合，将丰富的三维地理信息系统功能与强有力的可视化展示能力，应用到视频监控领域中来，解决传统视频监控方式的不足，从而为特定应用提供相应的服务。以下结合附图以及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不限定本发明。

本发明实施例提供了一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，参见图1，该方法包括：

S101、对实时视频流进行监测，将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合；

S102、根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，如果是，则将所述异常行为进行上报。

基于传统视频监控系统主要显示局部实时的图像信息，难以从整体上联动整个视频监控摄像头群，空间位置感不强，以及基于二维地图的视频监控系统，虽能反映视频监控位置，但空间立体感不强，无法展示视频监控周围楼宇建筑等分布情况，本发明实施例通过将三维实景地图的功能和视频监控功能及智能视频分析技术相结合，将丰富的三维地理信息系统功能与强有力的可视化展示能力，应用到视频监控领域中来，解决传统视频监控方式的不足，从而为特定应用提供相应的服务。

也就是说，本发明实施例是将人工智能技术与三维实景地图相结合，充分利用三维实景地图的强有力的立体可视化特点，将基于实时视频流的人异常行为检测及车结构化解析产品得到的智能分析结果，更直观地展示给用户，从而提高视频管控效率。

具体实施时，本发明实施例所述将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，包括：将监测到的异常行为的视频流映射到三维实景地图场景中，并根据经纬度、俯仰角和方位角将监测到的异常行为的视频流与所述三维实景地图场景进行融合。

具体地，本发明实施例是将监测到的异常行为周围的缓冲区半径范围内的实时视频流与三维实景地图进行融合。即，本发明可以通过调整缓冲区半径来设置异常行为的监控范围。

进一步地，本发明实施例所述根据当前场景中视频融合效果，基于用户指示调整融合参数，包括视频融合的俯仰角及方位角，直到达到预设的可视化效果，从而更好的提高用户体验。

具体实施时，本发明实施例所述根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，包括：对融合后的视频流进行整体的分析，以确定融合后的视频流的行为是否是真正的异常行为。并将所确定的异常行为的分析结果存储到数据库中。

同时，本发明实施例在将所述异常行为进行上报之后，还通过三维实景地图的通视分析、视域分析、距离测量和面积测量，为确认为异常行为的事件进行及时的科学处置提供辅助决策信息。

也就是说，本发明实施例是将人工智能技术与三维实景地图相结合，充分利用三维实景地图的强有力的立体可视化特点，将基于实时视频流的人异常行为检测及车结构化解析产品得到的智能分析结果，更直观地展示给用户，从而提高视频管控效率。同时辅以三维实景地图的通视分析、距离测量、面积测量等空间分析功能，为突发事件应急、交通智能管控等提供了智能便捷的分析方式，可以更好地提供科学辅助决策信息。

具体实施时，本发明实施例所述方法还包括：基于websocket技术，接收实时视频流中的车结构化解析数据，并将解析得到的车结构化信息存储到数据库中。

即本发明可对实时视频流进行解析，并将解析得到的车结构化信息存储到数据库中。，以供后续对车进行检索使用，具体地，本发明实施例是在接收到车信息后，根据接收到的待检测的车信息，在所述数据库中检索该车的行驶轨迹，并在三维实景地图中动态绘制所述行驶轨迹。下面将结合图2对本发明实施例所述的方法进行详细的解释和说明：

本发明实施例提供了一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，主要包括：

步骤一、搭建三维实景场景，实现三维模型流畅展示，同时具备通视分析、视域分析、距离测量、面积测量等基础空间分析功能，该步骤主要包括：

首先，基于webGL技术，将三维实景模型融于二维地图，形成直观、真实的三维实景地图，支持按层级调度三维模型显示，从而保证三维场景的流畅浏览，同时支持用户交互操作，如旋转、平移等。

其次，在三维场景中进行通视分析、视域分析、距离测量、面积测量等空间分析功能，可为城市规划、应急预案等实际应用提供辅助支持。其中通视分析可用于快速判断地图上两点之间的通视情况；视域分析可实现选中点位的三维场景动态分析，计算出此点的可视角度及可视范围；距离测量可实现楼房高度及任意两点的距离显示；面积测量可实现地图上任意一多边形面积显示。

步骤二、获取监控视频列表，如图3所示展示了视频监控列表的详细字段信息，将实时视频流映射三维实景地图场景中，最终实现实时视频流在三维场景下的融合播放效果，该步骤主要包括：

默认情况下，本发明实施例会根据监控视频经纬度、俯仰角、方位角将视频融合到三维场景中，但为了使得融合效果更好，本发明实施例所述的方法可根据用户可自定义设定具体的融合参数，根据当前场景中视频融合效果，微调监控视频融合的俯仰角及方位角直到达到用户满意的可视化效果，比如视频中的道路应与三维场景中的道路朝向、宽度一致等。

本发明实施例采用三维场景视频融合技术，将实时监控视频映射到三维场景中进行实时融合播放，将动态监控视频与静态三维场景相结合，全方位表达城市真实场景，决策者一揽全局、所见即所得，辅助科学直观指挥，可灵活应用于应急管理等多种场景。

步骤三、接收基于实时视频流进行的人异常行为检测信息，并将结果存储到数据库中，同时在三维地图界面展示异常信息列表及分布，通过缓冲分析可展示异常信息附近设置范围内的监控视频，根据需求可融合播放这些实时视频，该步骤具体包括：

接收并存储人异常行为检测信息，具体本发明实施例是采用socket技术监听并不断接收异常分析产品检测的结果，同时存储到MySQL数据库中，图3为存储字段信息。

三维地图界面不断从异常行为信息数据库中拉取数据并以列表的形式展示，同时三维地图界面会根据异常信息的经纬度位置信息展示图标以此展示异常发生事件的分布。

步骤四、本发明实施例支持用户通过调整缓冲区半径来设置异常行为的监控范围。监控范围设置完成后，系统根据该范围调取实时监控视频，并在三维场景中融合播放异常行为所在的实时监控视频及缓冲区范围的其他实时监控视频，以动静结合的方式实现对异常行为的全方位监测，同时可调用三维实景地图的通视分析、视域分析功能合理部署警力资源实现对异常行为的管控。

步骤五、实时接收车结构化信息并存储到MySQL数据库中，在三维地图界面用户通过车特征信息检索车信息，并将车的轨迹动态可视化展示，具体地：

本发明实施例是采用socket技术监听并不断接收视频结构化解析产品解析的车结构化信息，同时存储到MySQL数据库中，图3为存储字段信息；

并基于所存储的车结构化信息，在三维地图界面输入时间段、监控视频名称，车特征信息包括车牌号、车颜色、品牌等,返回满足检索条件的车信息，按照与检索条件匹配度由高到低的顺序排列展示检索结果；

同时基于所检索出的车信息列表，点击展示其中一辆车的轨迹信息，视角切换到三维地图场景中，并动态绘制车辆的轨迹，每个轨迹点都支持点击查看当前状态时的结构化信息。

总体来说，本发明实施例是将人工智能技术与三维实景地图相结合，充分利用三维实景地图的强有力的立体可视化特点，将基于实时视频流的人异常行为检测及车结构化解析产品得到的智能分析结果更直观地展示给用户；同时辅以三维实景地图的通视分析、距离测量、面积测量等空间分析功能，为突发事件应急、交通智能管控等提供了智能便捷的分析方式，可以更好地提供科学辅助决策信息。并且本发明实施例的前端展示不需要依赖复杂三维插件，三维场景浏览流畅；以动静结合方式，全方位展示了城市真实场景，便于跨越摄像头全景事件在场景中追溯和研判，决策者一览全局、所见即所得，同时基于已有的人工智能分析成果(人员异常行为、车辆结构化数据)，可大大降低人力管控成本，同时提高视频管控效率。

尽管为示例目的，已经公开了本发明的优选实施例，本领域的技术人员将意识到各种改进、增加和取代也是可能的，因此，本发明的范围应当不限于上述实施例。

Claims (10)

1.一种基于三维实景地图的智能视频管控方法，其特征在于，包括：

对实时视频流进行监测，将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，并根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，如果是，则将所述异常行为进行上报。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，包括：

将监测到的异常行为的视频流映射到三维实景地图场景中，并根据经纬度、俯仰角和方位角将监测到的异常行为的视频流与所述三维实景地图场景进行融合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将监测到的异常行为的视频流与三维实景地图进行融合，包括：

将监测到的异常行为周围的缓冲区半径范围内的实时视频流与三维实景地图进行融合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

通过调整缓冲区半径来设置异常行为的监控范围。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

根据当前场景中视频融合效果，基于用户指示调整融合参数，包括视频融合的俯仰角及方位角，直到达到预设的可视化效果。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据融合后的视频流确定所述异常行为是否是真正的异常行为，包括：

对融合后的视频流进行整体的分析，以确定融合后的视频流的行为是否是真正的异常行为。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，

将所确定的异常行为的分析结果存储到数据库中。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，将所述异常行为进行上报之后，所述方法还包括：

通过三维实景地图的通视分析、视域分析、距离测量和面积测量，为确认为异常行为的事件进行及时的科学处置提供辅助决策信息。

9.根据权利要求1-7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于websocket技术，接收实时视频流中的车结构化解析数据，并将解析得到的车结构化信息存储到数据库中。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据接收到的待检测的车信息，在所述数据库中检索该车的行驶轨迹，并在三维实景地图中动态绘制所述行驶轨迹。

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