CN113971782B - 一种综合监控信息管理方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本说明书实施例提供一种综合监控信息管理方法和系统,该方法包括:获取第一预设区域的光流信息,基于光流信息判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率;当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息;基于光流信息和影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。

Description

一种综合监控信息管理方法和系统
技术领域
本说明书涉及视频监控技术领域,特别涉及一种综合监控信息管理方法和系统。
背景技术
随着人们安全意识的提高,出现了大量提供安全保障的智能安防设备,例如,智能门,智能窗,智能门锁等。智能安防设备可以对设备本身及其周围区域进行监控,并获取相关信息发送给用户。时代与科技不断进步,人们要求智能安防设备的监控信息的种类与监控范围大小也逐步增大。
因此,希望可以提供一种综合监控信息管理方法和系统,增加智能安防设备的监控信息的种类与监控范围大小,以提高用户体验。
发明内容
本说明书实施例之一提供一种综合监控信息管理方法。所述智综合监控信息管理方法包括:获取第一预设区域的光流信息,基于所述光流信息判断所述第一预设区域内存在预设的目标对象的概率;当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息;基于所述光流信息和所述影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。
本说明书实施例之一提供一种综合监控信息管理系统。所述综合监控信息管理系统包括:第一获取模块,用于获取第一预设区域的光流信息,基于所述光流信息判断所述第一预设区域内存在预设的目标对象的概率;第二获取模块,用于当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息;生成模块,用于基于所述光流信息和所述影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。
本说明书实施例之一提供一种综合监控信息管理装置。所述装置包括处理器以及存储器;所述存储器用于存储指令,所述指令被所述处理器执行时,导致所述装置实现上述任一项所述的综合监控信息管理方法对应的操作。
本说明书实施例之一提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时,实现上述任一项所述的综合监控信息管理方法。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的综合监控信息管理系统的应用场景示意图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的处理器150的示例性模块图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的综合监控信息管理方法的示例性流程图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的第一预设区域与第二预设区域的示意图;
图5是根据本说明书一些实施例所示的生成综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图;
图6是根据本说明书一些实施例所示的又一生成综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图;
图7是根据本说明书一些实施例所示的又一生成综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图;
图8是根据本说明书一些实施例所示的确定对安防设备的操作为异常的示意图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
如本说明书和权利要求书中所示,除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的综合监控信息管理系统的应用场景示意图。
如图1所示,本说明书实施例所涉及的应用场景100可以包括智能安防设备110、第一摄像装置120、第二摄像装置130、服务器140、处理器150、目标终端160、网络170和存储设备180。
在一些实施例中,综合监控信息管理系统可以用于监控智能安防设备自身及其周围区域的相关信息并对监控信息进行管理。
智能安防设备110可以是指提供安防功能的设备。在一些实施例中,智能安防设备可以是智能门110-1、智能窗110-2、智能锁110-3等或其他具有安防功能的设备中的一种或其任意组合。智能门110-1可以监控门及其周围的环境。智能窗110-2可以监控窗户及其周围的环境。智能门锁110-3可以用于监控门锁及其周围的环境。
第一摄像装置120可以用于获取第一预设区域的光流信息。关于第一预设区域、光流信息的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
第二摄像装置130可以用于获取第二预设区域的影像信息。关于第二预设区域的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
服务器140可以用于管理资源以及处理来自本系统至少一个组件或外部数据源(例如,云数据中心)的数据和/或信息。
处理器150可以处理从其他设备或系统组成部分中获得的数据、信息和/或处理结果,并基于这些数据、信息和/或处理结果执行程序指令,以执行一个或多个本说明书中描述的功能。
目标终端160可以是与智能安防设备110相关联的终端设备。在一些实施例中,使用目标终端160的可以是一个或多个用户,可以包括直接使用服务的用户,也可以包括其他相关用户。在一些实施例中,目标终端160可以是移动设备160-1、平板计算机160-2、膝上型计算机160-3、台式计算机160-4、门锁室内机160-5等或其他具有输入和/或输出功能的设备中的一种或其任意组合。在一些实施例中,目标终端160可以作为数据接收方的数据接收设备及显示终端,用于接收及显示收到的数据信息。在一些实施例中,用户可以基于目标终端160对系统各组成部分进行操控。例如,用户可以基于目标终端160控制智能门的门锁进行锁定。
网络170可以提供信息交换的渠道。在一些实施例中,智能安防设备110、第一摄像装置120、第二摄像装置130、服务器140、处理器150、目标终端160和存储设备180之间可以通过网络170交换信息。例如,服务器140可以通过网络170接收第一摄像装置120采集的光流信息。在一些实施例中,网络170可以包括一个或以上网络接入点。例如,网络170可以包括有线或无线网络接入点,例如基站和/或网络交换点170-1、170-2、…,通过这些进出综合监控信息管理系统的一个或多个组成部分可连接到网络170上以交换数据和/或信息。
存储设备180可以用于存储数据和/或指令。在一些实施例中,存储设备180可以用于存储从例如智能安防设备110、第一摄像装置120、第二摄像装置130等获得数据和/或指令。在一些实施例中,存储设备180可以储存服务器140用来执行或使用以完成本说明书中描述的示例性方法的数据和/或指令。
上述方式仅为方便理解,本系统亦可以以其他可行的操作方式实施本说明书中的方法。
图2是根据本说明书一些实施例所示的处理器150的示例性模块图。
在一些实施例中,处理器150可以包括第一获取模块210、第二获取模块220、生成模块230。
在一些实施例中,第一获取模块210可以用于获取第一预设区域的光流信息,基于所述光流信息判断所述第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。关于第一预设区域、光流信息、目标对象的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,第二获取模块220可以用于当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息。关于预设条件、第二预设区域、影像信息的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,生成模块230可以用于基于所述光流信息和所述影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。关于综合监控信息、目标终端的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
需要注意的是,以上对于各个模块的描述,仅为描述方便,并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解,对于本领域的技术人员来说,在了解该系统的原理后,可以在不背离这一原理的情况下,对各个模块进行任意组合,或者构成子系统与其他模块连接。在一些实施例中,图2中披露的第一获取模块210、第二获取模块220和生成模块230可以是一个系统中的不同模块,也可以是一个模块实现上述的两个或两个以上模块的功能。例如,各个模块可以共用一个存储模块,各个模块也可以分别具有各自的存储模块。诸如此类的变形,均在本说明书的保护范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的综合监控信息管理方法的示例性流程图。如图3所示,流程300可以包括一个或多个下述步骤。在一些实施例中,流程300可以由处理器150执行。
步骤310,获取第一预设区域的光流信息,基于光流信息判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。在一些实施例中,步骤310可以由第一获取模块210执行。
第一预设区域可以为智能安防设备周围预设范围内的区域,第一预设区域的位置与安防设备的位置相关。例如,智能安防设备可以是智能门,第一预设区域可以为门框前后周围为60cm*60cm的区域。又例如,智能安防设备可以是智能窗,第一预设区域可以是窗户前后周围为60cm*60cm的区域。
在一些实施例中,第一预设区域可以根据智能安防设备状态的变化而变化。例如,智能安防设备为智能门,当门打开时,第一预设区域可以包括门外部分区域(如,门前区域)和门内部分区域(如,室内的玄关区域);当门关闭时,第一预设区域可以仅包括门外部分区域。
光流信息可以是包括物体运动信息的视频信息。例如,在光流信息中可以包含物体的移动路线信息。又例如,在光流信息中可以包含有人体的手部的移动轨迹信息。
在一些实施例中,光流信息可以由第一摄像装置获取。在一些实施例中,第一摄像装置可以是光流摄像仪。例如,当智能安防设备为智能门时,将光流摄像仪器设置于智能门的门框顶部,以获取第一预设区域的光流信息。在一些实施例中,第一摄像装置还可以是其他装置。例如,普通的摄像装置,通过内置的处理器对该摄像装置拍摄的视频进行处理,得到光流信息。
在一些实施例中,第一摄像装置可以设置于墙体上。在一些实施例中,第一摄像装置还可以设置于其他能够拍摄到第一预设区域的位置。
在一些实施例中,第一摄像装置可以保持开启状态,以持续获取光流信息。在一些实施例中,可以基于其他的监测信息,开启第一摄像装置以获取光流信息。其他的监测信息可以为其他装置监测到的与安防相关的信息。例如,其他装置可以为移动侦测装置。移动侦测装置可以侦查到智能安防设备的周围区域物体的运动信息。移动侦测装置可以包括但不限于红外感应器、摄像头、光流摄像仪等。当移动侦测装置侦查到智能安防设备周围区域存在运动的物体时,可以开启第一摄像装置以获取光流信息。
目标对象可以指光流信息中存在的对象。在一些实施例中,预设的目标对象可以是人体。在一些实施例中,预设的目标对象还可以是其他对象,例如,猫、狗等其他动物。
在一些实施例中,可以通过各种可行的方式对光流信息进行分析,基于分析的结果,判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。例如,预设的目标对象可以为人体,可以通过图像识别技术识对光流信息进行分析,确定该光流信息中存在人体的概率。具体的,可以通过图像识别技术确定光流信息中存在人体的四肢、五官等人体特征的概率,将该概率确定为第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。在一些实施例中,还可以通过其他方式确定第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。例如,通过动作识别技术识别光流信息中动作变化为预设的目标对象所特有的动作变化的概率,将该概率确定为第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。
步骤320,当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息。在一些实施例中,步骤330可以由第二获取模块220执行。
预设条件可以指预先设置的判断第一预设区域内存在预设的目标对象时应满足的条件。例如,预设条件可以为大于80%,即当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率大于80%时,第一预设区域内存在预设的目标对象;当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率小于或等于80%时,第一预设区域内不存在预设的目标对象。
第二预设区域可以为智能安防设备附近另一预设范围内的区域。例如,当智能安防设备为智能门时,第二预设区域可以为门框外部走廊位置100cm*100cm的区域。在一些实施例中,第二预设区域与第一预设区域可能存在重合区域。
影像信息可以是拍摄的视频信息。在一些实施例中,可以通过第二摄像装置获取影像信息。第二摄像装置可以包括但不限于光学摄像头、红外线摄像头等。
在一些实施例中,第二摄像装置还可以用于获取其他监测信息。例如,还可以用于拍摄第二预设区域的物体的运动信息。
在一些实施例中,第二摄像装置可以安装于任何能够拍摄到第二预设区域的位置上。例如,当智能安防设备为智能门时,第二摄像装置可以安装在智能门的门锁上,也可以安装在门铃上。
第二预设区域可以包括第一预设区域的监控盲区,或第一预设区域可以包括第二预设区域的监控盲区。如图4所示,智能安防设备可以为智能门410,第一摄像装置420可以设置在门框顶部,以获取门框周围的第一预设区域440的光流信息。第二摄像装置430可以设置在门铃上,以获取走廊区域的第二预设区域450的影像信息。由图4可以看出,如果仅存在第一摄像装置420,那么走廊区域为监控盲区,无法获取到该区域的情况,如果仅存在第二摄像装置430,那么门框周围区域为监控盲区,无法获取到该区域的情况。由于第二摄像装置430安装平行于墙面,因此即使将第二摄像装置430移动安装到智能门410上,仍将无法拍摄到门框周围区域。
本说明书的一些实施例通过设置两个不同的摄像装置以分别对第一预设区域和第二预设区域进行拍摄,可以获取智能安防设备周围各区域的具体情况。通过设置第一预设区域和第二预设区域进行互补,形成完整的拍摄区域,避免了监控盲区的存在,提高了监控的安全性和准确度。
在一些实施例中,当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率满足预设条件时,处理器还可以对智能安防设备的开关装置进行控制,以防止开关装置自身或目标对象在对智能安防设备进行操作时,碰撞、夹伤目标对象,对目标对象造成伤害。例如,当智能安防设备为智能门,预设的目标对象为人体,第一预设区域内存在预设的目标对象的概率满足预设条件时,处理器可以对开关门机进行控制,防止操作时对人体造成伤害。
在一些实施例中,当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率不满足预设条件时,第一摄像装置可以持续获取第一预设区域的光流信息。在一些实施例中,当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率不满足预设条件时,还可以获取安防设备的安防信息。关于获取安防设备的安防信息的更多内容参见图5及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,可以在获取光流信息的同时,持续判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。具体的,可以对光流信息的每一帧进行实时处理,以判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。在一些实施例中,可以将光流信息按获取的时间分为多个子时间段,持续地对各子时间段内获取的光流信息进行判断。具体的,当第一摄像装置每拍摄5S的光流信息,处理器即可基于该部分光流信息进行判断第一预设区域内存在预设的目标对象的概率。
在一些实施例中,可以设置持续获取影像信息的时长,以关闭第二摄像装置。
步骤330,基于光流信息和影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。在一些实施例中,步骤330可以由生成模块230执行。
目标终端可以是与智能安防设备相关联的终端。目标终端可以是手机、平板电脑等移动终端,所述移动终端中安装有与智能安防设备相关的应用程序。目标终端还可以是其他设备,例如,当智能安防设备为智能门锁时,目标终端还可以是与智能门锁相关联的室内机。
在一些实施例中,目标终端可以接收处理器发送的综合监控信息,并展示给用户。在一些实施例中,用户可以通过目标终端发出指令以控制智能安防设备或其他相关装置。例如,当智能安防设备为智能门锁时,用户可以通过目标终端发出反锁指令以控制门锁进行反锁。
综合监控信息为与安防相关的信息。在一些实施例中,综合监控信息可以包括一种或多种监控视频。例如,光流信息。再例如,光流信息和影像信息。在一些实施例中,可以将监控视频直接作为综合监控信息发送至目标终端。在一些实施例中,可以将监控视频进行处理后作为综合监控信息发送至目标终端。关于处理监控视频的更多细节,参见图6及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,综合监控信息还可以包括提醒信息,例如,当智能安防设备为智能门锁时,综合监控信息可以包括门锁反锁成功的提醒信息。
在一些实施例中,综合监控信息还可以包括事件标签。事件标签可以指与综合监控信息中所包含的安全信息事件相对应的标签。安全信息事件可以指智能安防设备及其周围区域发生的与安全相关的事件。例如,当智能安防设备是智能门或智能门锁时,安全信息事件可以包括进门、出门、门锁未锁定、撬锁、胁迫开门、多次开锁试错等事件。对应的,综合监控信息中的事件标签也可以包括进门、出门、门锁未锁定、撬锁、胁迫开门、多次开锁试错等。当智能安防设备可以是智能窗时,安全信息事件可以包括开窗、关窗、窗户未锁定、撬窗等事件。对应的,综合监控信息中的事件标签也可以包括开窗、关窗、窗户未锁定、撬窗等。
在一些实施例中,处理器可以基于智能安防设备的安防信息确定事件标签的类型。例如,将安防信息的类型确定为事件标签的类型。关于安防信息的更多细节,参见图5及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,事件标签中还可以包括安全信息事件发生的时间。基于安全信息事件的发生时间和综合监控信息的时间信息,确定综合监控信息对应的事件标签。例如,智能安防设备为智能门锁,门锁的内置程序反馈的进门的发生时间为2033年10月12日08:01:00,而综合监控信息中监控视频的开始时间2033年10月12日08:00:00,结束时间为2033年10月12日08:03:10,则可以为该综合监控信息添加事件标签为进门。关于综合监控信息的更多细节,参见图6及其相关描述,此处不再赘述。
在一些实施例中,还可以基于其他方式确定综合监控信息对应的事件标签。例如,可以对综合监控信息中的监控视频的内容进行分析,基于分析结果确定综合监控信息对应的事件标签。
在一些实施例中,可以将综合监控信息分为多个安全级别。其中,安全级别可以用于体现该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域的安全状态。安全级别越高,表示该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域的越安全。
在一些实施例中,安全级别可以包括1级、2级和3级。其中,1级可以表示该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域为高风险状态、2级可以表示该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域为中等风险状态、3级可以表示该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域为低风险状态。在一些实施例中,安全级别还可以包括其他级别,例如,还可以包括4级,4级可以表示该综合监控信息所对应智能安防设备及周围区域无安全隐患。
在一些实施例中,综合监控信息对应的安全级别可以基于事件标签确定。例如,智能安防设备为智能门,当综合监控信息的事件标签为撬锁时,可以确定该综合监控信息对应的安全级别为1级。再例如,当综合监控信息的事件标签为门锁未锁定时,可以确定该综合监控信息对应的安全级别为2级。再例如,当综合监控信息的事件标签为门锁进门时,可以确定该综合监控信息对应的安全级别为3级。
在一些实施例中,综合监控信息对应的安全级别可以基于综合监控信息中监控视频的内容确定。例如,可以对综合监控信息中的监控视频进行人像识别,确定监控视频中的人物是否为家人,其中,家人的面孔可以预先录入。当监控视频中的人物未包括家人时,确定该综合监控信息的安全级别为1级。
在一些实施例中,可以基于综合监控信息的安全级别,确定需要向目标终端发送的监控信息的内容。例如,当综合监控信息的安全级别为1级时,监控信息可以包括监控视频和提醒信息;当综合监控信息的安全级别为2级时,监控信息可以包括监控视频;当综合监控信息的安全级别为3级时,监控信息可以仅包括提醒信息或不发送任何信息。
在一些实施例中,基于综合监控信息的安全级别,可以确定目标终端接收到综合监控信息后提醒方式。提醒方式可以指目标终端接收到综合监控信息时提醒用户的方式。例如,提醒方式可以包括振动、响铃、推送至通知栏等。示例性地,当综合监控信息的安全级别为1级时,提醒方式可以为振动并响铃;当综合监控信息的安全级别为2级时,提醒方式可以为振动;当综合监控信息的安全级别为3级时,提醒方式可以为推送至目标终端的通知栏。
在一些实施例中,基于综合监控信息的安全级别,还可以将该综合监控信息发送至其他终端。例如,当综合监控信息的安全级别为1级时,还可以将该综合监控信息发送至警方的报警终端。例如,当综合监控信息的安全级别为1级时,可以将该综合监控信息发送至警方电脑的110接警中心网页中。
在一些实施例中,处理器可以确定智能安防设备的监控模式。监控模式可以是智能安防设备用于监控门锁及其周围区域的运行模式。
在一些实施例中,监控模式可以包括强安全模式和弱安全模式。强安全模式可以指监控智能安防设备及周围区域是否安全的需求较高时,智能安防设备及相关装置(例如,第一摄像装置、第二摄像装置等)的运行模式。弱安全模式可以指监控智能安防设备及周围区域是否安全的需求较低时,智能安防设备及相关装置的运行模式。在一些实施例中,监控模式还可以包括其他模式,例如,普通模式。普通模式可以指监控智能安防设备及周围区域是否安全的需求较一般时,智能安防设备及相关装置的运行模式。
在一些实施例中,不同监控模式下,智能安防设备的运行方式可以不同。以智能门为例,当监控模式为强安全模式时,门锁关闭后会自动反锁。在强安全模式下需开启门锁时,需要输入开锁密码并验证指纹才能成功解锁。而当监控模式为弱安全模式时,门锁关闭后不会自动反锁,在弱安全模式下需开启门锁时,仅需要输入开锁密码或输入指纹即可解锁。
在一些实施例中,不同的监控模式下,需要向目标终端发送的综合监控信息的安全级别也可以不同。可以基于监控模式与综合监控信息的安全级别,判断是否需要向目标终端发送综合监控信息。当监控模式为强安全模式时,需要将所有安全级别的综合监控信息均发送至目标终端。当监控模式为弱安全模式时,只需要将部分安全级别的综合监控信息发送至目标终端。例如,只有当综合监控信息的安全级别为1级时,才需要将综合监控信息发送至目标终端。
在一些实施例中,可以对智能安防设备的监控模式进行调整。在一些实施例中,监控模式可以由用户进行调整。例如,智能安防设备为智能门锁,当用户需要全家出门远游时,可以将门锁的监控模式调整为强安全模式。在一些实施例中,智能安防设备为智能门,可以通过对监控视频进行人像识别,根据监控视频中进出门的情况确定家中是否有人,当家中有人时,处理器可以将门锁的监控模式自动调整为弱安全模式。在一些实施例中,可以基于用户离智能安防设备的距离自动调整监控模式。例如,当监测到用户离智能安防设备距离小于30m时将监控模式自动调整为弱安全模式。当监测到用户离智能安防设备距离大于或等于30m时将监控模式自动调整为强安全模式在一些实施例中,还可以基于综合监控信息的安全级别,自动调整智能安防设备的监控模式。例如,智能安防设备为智能门锁,当综合监控信息的安全级别为1级时,可以将门锁的监控模式自动调整为强安全模式。在另一些实施例中,还可以通过其他各种可行的方式确定智能安防设备的监控模式,例如,根据预先设置的用户作息时间自动调整。
在一些实施例中,还可以基于监控模式调整综合监控信息的安全级别。例如,当监控模式为强安全模式时,除安全级别1级的综合监控信息外,可以将各安全级别的综合监控信息在原安全级别的基础上,调低一级。例如,某综合监控信息的安全级别为2级,当监控模式为强安全模式时,将该综合监控信息的安全级别调整为1级。
本说明书的一个实施例实现了根据其他的监测信息判断是否需要获取光流信息,避免了不必要的使用,降低了能源消耗。本说明书的一些实施例通过设置不同的安全级别的综合监控信息,不同安全级别的综合监控信息设置不同的综合监控信息的内容与提醒方式,能够在不同的安全情况下,以不同的方式提醒用户,提高了用户体验。另外,通过设置不同的监控模式,使得用户可以根据需求对监控模式进行调整,避免不需要时的资源浪费,提升了用户使用时的安全感。本说明书的一个实施例通过结合光流信息和影像信息,使得用户可以从不同角度更加清楚地了解相关情况。本说明书的一个实施例还通过光流信息的内容判断是否需要通过第二摄像装置进行拍摄,避免了不必要的使用,降低了能源消耗。
图5是根据本说明书一些实施例所示的确定综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图。如图5所示,流程500包括下述一个或多个步骤。在一些实施例中,流程500可以由处理模块执行。
步骤510,当第一预设区域内存在预设的目标对象的概率不满足所述预设条件时,获取安防设备的安防信息。
关于第一预设区域内存在预设的目标对象的概率不满足所述预设条件的具体细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
安防信息可以指智能安防设备反馈的安防的信息。以智能门为例,安防信息可以包括但不限于开锁、反锁、撬锁、开锁失败、胁迫开锁等。
在一些实施例中,处理器可以通过智能安防设备中的传感器获取安防信息。例如,智能安防设备可以是智能门锁,智能门锁通过门锁中的传感器获取到门锁正在被外部工具撬开,此时,处理器可以获取安防信息为撬锁。具体的,门外门锁背部设置有传感器,该传感器紧贴于门体。当外部工具尝试撬开门外门锁时,会导致门外门锁背部传感器与门体分离,一旦传感器与门体分离,门锁可以判定外部工具存在撬锁动作。由此,处理器可以确定安防信息为撬锁。在一些实施例中,处理器可以通过智能安防设备的内置程序获取安防信息。例如,智能安防设备可以是智能门锁,处理器可以基于智能门锁中内置程序确定对安防设备的操作为进门、出门、门锁未锁定、胁迫开门、多次开锁试错等,从而确定对应的安防信息为进门、出门、门锁未锁定、胁迫开门、多次开锁试错等。示例性的,可以基于智能门锁的内置程序反馈的用户进行的指纹解锁动作,确定对安防设备的操作及其对应的安防信息为进门。示例的,还可以基于智能门锁的内置程序反馈从室内门锁锁体打开门锁,从室外门锁锁体关闭的动作,确定对智能安防设备的操作及其对应的安防信息为出门。示例的,还可以将用户用无名指进行指纹解锁预先设定为胁迫开锁,当门锁内程序获取到用户用无名指进行指纹解锁时,获取安防信息为胁迫开锁。在一些实施例中,还可以通过其他可行的方式获取安防信息。
步骤520,当安防信息存在异常时,获取第二预设区域的影像信息。在一些实施例中,可以根据预设条件确定安防信息是否存在异常。例如,智能安防设备是智能门锁,根据预设条件可以确定当安防信息为撬锁、多次开锁失败或胁迫开锁时,该安防信息存在异常。
步骤530,基于光流信息与影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端。
步骤530与本说明书中步骤330一致,关于步骤530的具体细节,参见本说明书上文步骤330,此处不再赘述。
在一些实施例中,当安防信息为正常时,可以将相关提醒信息发送至目标终端。例如,智能安防设备为智能门锁,当安防信息为开锁时,可以在开锁成功后将开锁成功的提醒信息发送至目标终端。在一些实施例中,安防信息为正常时,也可以不进行操作。
本说明书的一个实施例可以在即使智能安防设备未获取到人体的情况下,也能够通过安防信息确定智能安防设备是否存在异常,对智能安防设备进行监测,以保障其安全性。
图6是根据本说明书一些实施例所示的又一确定综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图。如图6所示,流程600可以包括一个或多个下述步骤。在一些实施例中,流程600可以由处理器150执行。
步骤610,获取光流信息的第一时间信息和影像信息的第二时间信息。
第一时间信息可以指光流信息的时间信息。例如,第一时间信息中可以包括光流信息的开始时间、持续时间、终止时间等。
在一些实施例中,第一时间信息可以是第一摄像装置获取第一预设区域的光流信息时自动生成的。
第二时间信息可以指影像信息的时间信息。与第一时间信息类似,第二时间信息中也可以包括影像信息的开始时间、持续时间、终止时间等。
在一些实施例中,第二时间信息可以是第二摄像装置获取第二预设区域的影像信息时自动生成的。
步骤620,基于光流信息的第一时间信息和影像信息的第二时间信息,组合光流信息和影像信息以生成监控视频。
在一些实施例中,可以基于所述第一时间信息和所述第二时间信息之间的差值,关联光流信息和影像信息。
第一时间信息和所述第二时间信息之间的差值可以指第一时间信息中的某个特定时间信息与第二时间信息中的某个特定时间信息的时间差。在一些实施例中,第一时间信息中的某个特定时间信息的类型与第二时间信息中的某个特定时间信息的类型可以相同。例如,第一时间信息和第二时间信息中的时间信息可以均为开始时间。第一时间信息中开始时间为2033年10月12日08:00:00,第二时间信息中开始时间为2033年10月12日08:00:10,那么此时第一时间信息和所述第二时间信息之间的差值为10S。
在一些实施例中,获取的第一时间信息和第二时间信息可以是多个。可以基于光流信息的第一时间信息和预设阈值,从多个第二时间信息中筛选出差值小于预设阈值的第二时间信息,基于该第二时间信息确定对应的影像信息,再将光流信息和筛选出的影像信息进行关联。例如,某光流信息的第一时间信息中开始时间为2033年10月12日08:00:00,预设阈值为15S,筛选出开始时间为2033年10月12日08:00:10的第二时间信息,基于该第二时间信息确定对应的影像信息,将上述光流信息与影像信息进行关联。
应当理解的是,在一些实施例中,也可以基于影像信息的第二时间信息筛选出光流信息,筛选方法与基于光流信息的第一时间信息筛选出影像信息类似,此处不再赘述。例如,某影像信息的第二时间信息中结束时间为2033年10月11日10:00:00,预设阈值为20S,筛选出结束时间为2033年10月11日10:00:15的第一时间信息,基于该第一时间信息确定对应的光流信息,将上述光流信息与影像信息进行关联。
在一些实时例中,可以将关联后的光流信息和影像信息进行组合,并将组合后的视频作为所述监控视频。
在一些实施例中,光流信息与影像信息的组合方式可以是将光流信息与影像信息放置于一个视频中,将该视频的显示画面分隔为不同窗口,光流信息与影像信息在不同窗口进行显示。在一些实施例中,光流信息与影像信息的组合方式还可以是将光流信息与影像信息进行分割再组合为一个视频。例如,视频的前5S为光流信息的前5S,视频的第6S~第10S为影像信息的前5S,视频的第11S~第15S为光流信息的第6S~第10S,并以此类推直至将光流信息与影像信息组合完成。在一些实施例中,还可以通过其他方式对光流信息与影像信息进行组合,例如,还可以利用全景视频拼接技术将光流信息与影像信息拼接为一个新的视频。
本说明书的一些实施例基于第一时间信息和第二时间信息之间的差值,关联光流信息和影像信息,并将关联后的光流信息和影像信息进行组合,可以准确地从多个视频中快速找出与同一事件相关的光流信息与影像信息。同时,通过对组合相关联的光流信息和影像信息以生成监控视频,便于用户进行查看。
在一些实施例中,还可以基于光流信息的第一时间信息和影像信息的第二时间信息的其他信息,组合光流信息和影像信息以生成监控视频。例如,可以基于第一时间信息和第二时间信息中视频持续时间长度,对光流信息和影像信息进行组合。具体的,先第一时间信息和第二时间信息中视频持续时间较长的视频作为监控视频的前一段,前一段视频结束后,再将第一时间信息和第二时间信息中视频持续时间较短的视频作为监控视频的后一段。
在一些实施例中,监控视频中可以包含有时间信息,监控视频的时间信息可以基于第一时间信息和第二时间信息确定。例如,第一时间信息开始时间为2033年10月12日08:00:00,结束时间为2033年10月12日08:03:00。第二时间信息开始时间为2033年10月12日08:00:10结束时间为2033年10月12日08:03:10。此时,监控时间中的时间信息可以为开始时间2033年10月12日08:00:00,结束时间为2033年10月12日08:03:10。
在一些实施例中,还可以通过其他方式组合光流信息和影像信息。例如,基于第一预设区域和第二预设区域的空间位置关系拼接光流信息和影像信息。具体的,对第一预设区域和第二预设区域的重叠区域进行拼接,从而使光流信息和影像信息拼接为一个视频。
步骤630,将监控视频作为综合监控信息发送至目标终端。
关于综合监控信息、目标终端的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
本说明书的一些实施例通过对光流信息和影像信息进行组合,有利于用户在查看的同时掌握不同角度的相关监控视频,对相关事件的有更全面的了解。
应当注意的是,上述有关各个流程的描述仅仅是为了示例和说明,而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说,在本说明书的指导下可以对各个流程进行各种修正和改变。然而,这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图7是根据本说明书一些实施例所示的又一确定综合监控信息并发送至目标终端的示例性流程图。如图7所示,流程700可以包括下述步骤。在一些实施例中,流程700可以由处理器150执行。
步骤710,处理器获取第一预设区域的光流信息。关于第一预设区域、光流信息的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
步骤720,处理器基于光流信息,判断对安防设备的操作是否异常。例如,智能安防设备可以是智能门,对安防设备的操作可以包括开门、关门等操作。在一些实施例中,安防设备可以基于光流信息中显示的安防设备的状态,确定操作是否异常。例如,智能安防设备为智能门,当对安防设备的操作为关门时,处理器可以基于光流信息查看门体与门框的状态。当门体与门框达到预设状态时,门体操作正常;当门体与门框未达到预设状态时,门体操作异常。其中,预设状态可以是预先设定的关门时门体与门框的状态。
在一些实施例中,还可以基于第一预设区域的运动监测信息,判断对安防设备的操作是否异常。关于第一预设区域、安防设备的更多细节,参见图3及其相关描述;关于基于运动监测信息判断对安防设备的操作是否异常的更多细节,参见图8及其相关描述,此处不再赘述。
步骤730,当操作为异常时,处理器将光流信息作为综合监控信息发送至目标终端。关于综合监控信息、目标终端的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
步骤740,当操作为正常时,处理器获取安防设备的锁定信息。
锁定信息可以是指智能安防设备是否锁定的信息。例如,当智能安防设备是智能门锁,智能门锁的锁定信息可以指门锁是否锁定的信息。锁定信息可以根据多种方式获取,例如,智能安防设备中的传感器或内置程序。
步骤750,安防设备的锁定信息为未锁定。
步骤760,处理器将光流信息作为综合监控信息发送至目标终端。
关于综合监控信息、目标终端的更多细节,参见图3及其相关描述,此处不再赘述。
本说明书的一些实施例对智能安防设备的操作进行监控,判断该操作是否异常,同时还获取智能安防设备的锁定信息,能够避免用户对智能安防设备存在关闭动作,但是实际上未关闭严实的意外发生。
图8是根据本说明书一些实施例所示的判断对安防设备的操作是否异常的示例性流程图。如图8所示,流程800包括下述步骤。在一些实施例中,流程800可以由处理器150执行。
步骤810,基于光流信息,获取第一预设区域的运动监测信息,第一预设区域的运动监测信息至少包括运动对象以及运动对象在各时间点对应的位置信息。
运动监测信息可以是指检测到第一预设区域中物体的运动信息。在一些实施例中,运动监测信息可以包括运动对象的属性信息以及运动对象在各时间点对应的位置信息。运动对象可以指光流信息中的运动的对象。在一些实施例中,运动对象至少包括安防设备自身。在一些实施例中,运动对象还可以包括其他物体,例如,人体。
运动对象的属性信息可以包括运动对象的种类以及运动对象的名称。例如,运动对象的属性信息可以包括运动对象为门以及该门的名称。再例如,运动对象的属性可以包括运动对象为人以及该人的名称。运动对象的种类可以通过对光流信息进行图像识别确定,运动对象的名称可以基于图像识别技术提取出所述运动对象的特征,再与数据库中的特征进行比对,以确定运动对象的名称。
在确定运动对象的属性信息后,可以基于光流信息中不同时刻运动对象在画面中的位置,确定运动对象在各时间点对应的位置信息。在一些实施例中,运动监测信息还可以包括其他内容,例如,运动对象的运动速度。
示例性的,运动监测信息可以包括:运动对象1:种类为人、名称为王某,运动对象2:种类为门、名称为门;08:03:10王某处于A位置,门处于B位置;08:03:15王某和门均处于C位置。
步骤820,基于运动监测信息,判断是否存在人体和/或异物导致安防设备关闭异常。
在一些实施例中,当安防设备在某一位置突然停止运动,且该位置并非为预设的关闭点位置时,可以确定存在异物导致安防设备关闭异常。关闭点位置可以指安防设备关闭时应该处于的位置,例如,当智能安防设备为智能门时,关闭点位置可以为当智能门关闭时,门体应该处于的位置。在一些实施例中,人体和安防设备的位置在某一时刻重叠,且在该时刻后,安防设备停止运动或朝上一时刻的位置移动,且安防设备最终停止非关闭点位置的位置,可以确定存在人体导致安防设备关闭异常。
步骤830,当存在人体和/或异物导致安防设备关闭异常时,确定对安防设备的操作为异常。
本说明书的一个实施例通过运动监测信息确定安防设备是否存在异常,提高了监测结果的准确性。
本说明书实施例还提供一种综合监控信息管理装置。装置包括处理器以及存储器;所述存储器用于存储指令,所述指令被所述处理器执行时,导致所述装置实现前述的综合监控信息管理方法对应的操作。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质。所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机实现前述的综合监控信息管理方法。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (10)

1.一种综合监控信息管理方法,其特征在于,包括:
获取第一预设区域的光流信息,基于所述光流信息判断所述第一预设区域内存在预设的目标对象的概率;
当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息,其中,所述第二预设区域中的至少部分区域为所述第一预设区域的监控盲区;
基于所述光流信息和所述影像信息,生成综合监控信息,所述综合监控信息分为多个安全级别;
基于监控模式的类型将符合要求的安全级别的所述综合监控信息发送至目标终端。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率不满足所述预设条件时,获取安防设备的安防信息;
当所述安防信息存在异常时,获取所述第二预设区域的所述影像信息;
基于所述光流信息与所述影像信息,生成所述综合监控信息并发送至所述目标终端。
3.如权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述基于所述光流信息与所述影像信息,生成综合监控信息并发送至目标终端包括:
获取所述光流信息的第一时间信息和所述影像信息的第二时间信息;
基于所述光流信息的第一时间信息和所述影像信息的第二时间信息,组合所述光流信息和所述影像信息以生成监控视频;
将所述监控视频作为所述综合监控信息发送至所述目标终端。
4.如权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述光流信息的第一时间信息和所述影像信息的第二时间信息,组合所述光流信息和所述影像信息以生成监控视频包括:
基于所述第一时间信息和所述第二时间信息之间的差值,关联所述光流信息和所述影像信息;
将关联后的所述光流信息和所述影像信息进行组合,并将组合后的视频作为所述监控视频。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
基于所述光流信息,判断对安防设备的操作是否异常;
当所述操作为异常时,将所述光流信息作为所述综合监控信息发送至所述目标终端。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,还包括:
当所述操作为正常时,获取所述安防设备的锁定信息;
当所述锁定信息为未锁定时,将所述光流信息作为所述综合监控信息发送至所述目标终端。
7.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于所述光流信息,判断对所述安防设备的操作是否异常包括:
基于所述光流信息,获取所述第一预设区域的运动监测信息,所述第一预设区域的运动监测信息至少包括运动对象的属性信息以及所述运动对象在各时间点对应的位置信息;
基于所述运动监测信息,判断是否存在人体和/或异物导致安防设备关闭异常;
当存在所述人体和/或异物导致所述安防设备关闭异常时,确定对所述安防设备的操作信息为异常。
8.一种综合监控信息管理系统,其特征在于,包括:
第一获取模块,用于获取第一预设区域的光流信息,基于所述光流信息判断所述第一预设区域内存在预设的目标对象的概率;
第二获取模块,用于当所述第一预设区域内存在所述预设的目标对象的概率满足预设条件时,获取第二预设区域的影像信息,其中,所述第二预设区域中的至少部分区域为所述第一预设区域的监控盲区;
生成模块,用于基于所述光流信息和所述影像信息,生成综合监控信息,所述综合监控信息分为多个安全级别;
基于监控模式的类型将符合要求的安全级别的所述综合监控信息发送至目标终端。
9.一种综合监控信息管理装置,所述装置包括处理器以及存储器;所述存储器用于存储指令,其特征在于,所述指令被所述处理器执行时,导致所述装置实现如权利要求1~7中任一项所述综合监控信息管理方法对应的操作。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时,实现如权利要求1~7任一项所述的方法。
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2023280273A1 (zh) * 2021-07-08 2023-01-12 云丁网络技术(北京)有限公司 一种控制方法和系统
CN114205565B (zh) * 2022-02-15 2022-07-29 云丁网络技术(北京)有限公司 一种监控视频分发方法和系统
CN115240300A (zh) * 2022-03-14 2022-10-25 云丁网络技术(北京)有限公司 智能安防系统的控制方法、系统、装置及存储介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006146378A (ja) * 2004-11-17 2006-06-08 Hitachi Ltd 複数カメラを用いた監視システム
US8311275B1 (en) * 2008-06-10 2012-11-13 Mindmancer AB Selective viewing of a scene
CN108133172A (zh) * 2017-11-16 2018-06-08 北京华道兴科技有限公司 视频中运动对象分类的方法、车流量的分析方法及装置
CN111405243A (zh) * 2020-02-28 2020-07-10 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院 基于多摄像机的目标监控方法及系统
CN111614935A (zh) * 2020-04-30 2020-09-01 深圳市椰壳信息科技有限公司 一种智能监控方法、装置、终端设备及可读存储介质
CN112950979A (zh) * 2019-12-10 2021-06-11 奥迪股份公司 停车位推荐方法、装置、计算机设备和存储介质

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010199865A (ja) * 2009-02-24 2010-09-09 Nec Corp 異常検知システム、異常検知方法及び異常検知プログラム
CN101572804B (zh) * 2009-03-30 2012-03-21 浙江大学 多摄像机智能控制方法及装置
CN105095847A (zh) * 2014-05-16 2015-11-25 北京天诚盛业科技有限公司 用于移动终端的虹膜识别方法和装置
EP3241179B1 (en) * 2014-12-29 2020-11-18 Nokia Corporation Method, apparatus and computer program product for motion deblurring of images
CN107979741B (zh) * 2016-10-25 2021-03-23 杭州萤石网络有限公司 一种安防监控方法、自主行动装置及安防监控系统
CN109636763B (zh) * 2017-10-09 2022-04-01 小元感知(北京)科技有限公司 一种智能复眼监控系统
CN107978051B (zh) * 2017-12-15 2020-10-30 湖北联城通科技股份有限公司 一种基于人脸识别的门禁系统及方法
CN110472458A (zh) * 2018-05-11 2019-11-19 深眸科技(深圳)有限公司 一种无人店铺秩序管理方法及系统
CN111178116A (zh) * 2018-11-12 2020-05-19 杭州海康威视数字技术股份有限公司 无人售货方法、监控摄像机及系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006146378A (ja) * 2004-11-17 2006-06-08 Hitachi Ltd 複数カメラを用いた監視システム
US8311275B1 (en) * 2008-06-10 2012-11-13 Mindmancer AB Selective viewing of a scene
CN108133172A (zh) * 2017-11-16 2018-06-08 北京华道兴科技有限公司 视频中运动对象分类的方法、车流量的分析方法及装置
CN112950979A (zh) * 2019-12-10 2021-06-11 奥迪股份公司 停车位推荐方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111405243A (zh) * 2020-02-28 2020-07-10 北京大学(天津滨海)新一代信息技术研究院 基于多摄像机的目标监控方法及系统
CN111614935A (zh) * 2020-04-30 2020-09-01 深圳市椰壳信息科技有限公司 一种智能监控方法、装置、终端设备及可读存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Distributed intelligence for multi-camera visual surveillance;P.Remagnino 等;《Pattern Recognition》;20040430;第37卷(第4期);675-689 *
基于Qt和OpenCV视觉库的智能监控系统研究;刘哲;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑》;20160615(第6期);I138-1398 *

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