CN115550638A - 一种摄像头状态检测系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种摄像头状态检测系统及方法，摄像头状态检测系统包括：检测分析管理模块，检测分析管理模块包括监控视频加载模块、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块，监控视频加载模块用于加载视频流，显示视频监控画面，对于特定的报文进行截取，分析报文返回的数据，可通过返回的值判断视频是否在线，图像采集模块用于抓拍监控过程中的图像，图像预处理模块用于读取采集到的图片，图像分析模块用于分析离线的图片特征；任务管理模块，用于对检测任务进行管理；数据管理模块，用于管理程序运行过程中需要用到的数据；流量监控模块，用于收集程序的流量状态。本发明可对外部监控系统进行实时检测，以检测监控视频是否离线。
Description
技术领域
本发明涉及监控技术领域，具体涉及一种摄像头状态检测系统及方法。
背景技术
对于大型的监控系统，可能有上千路监控视频，但这些视频状态往往很久才会更新一次，无法实现比较准确地实时显示监控状态。且目前市场上仍没有一种用于检测监控视频是否离线的方法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种摄像头状态检测系统及方法，对多路监控视频进行图像采集和数据分析，通过多个维度的数据分析出该路监控是否处于离线状态，并把数据和分析结果发送到服务端存储和显示，从而解决监控状态不准确的问题。
本发明的技术方案如下：
一种摄像头状态检测系统，通过该摄像头状态检测系统对外部监控系统进行实时检测，以检测监控视频是否离线，所述摄像头状态检测系统包括：
检测分析管理模块，检测分析管理模块包括监控视频加载模块、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块，所述监控视频加载模块用于加载视频流，显示视频监控画面，对于特定的报文进行截取，分析报文返回的数据，可通过返回的值判断视频是否在线，所述图像采集模块用于抓拍监控过程中的图像，并通过文件的方式保存到本地，所述图像预处理模块用于读取采集到的图片，通过转换成灰度图片和二值化消除图像中无关的信息，最大限度地简化数据，所述图像分析模块用于分析离线的图片特征，可通过二值化后的黑色像素占比，判断图片是否离线，生成检测结果并由任务管理模块发送到服务端；
任务管理模块，任务管理模块用于对检测任务进行管理；
数据管理模块，数据管理模块用于管理程序运行过程中需要用到的数据；
流量监控模块，流量监控模块用于收集程序的流量状态。
进一步的，所述任务管理模块包括设置任务、控制检测任务的启动、查询任务进度。
进一步的，所述数据管理模块包括读取程序的预设配置、写入监控日志、获取需要监控的视频数据，预设配置包括单个任务的执行时间、流量监控的目标、日志的保存路径、图像处理过程中的阈值，在任务结束时上传检测结果到服务端。
上述摄像头状态检测系统的摄像头状态检测方法，包括程序初始化阶段和任务执行阶段，程序初始化阶段包括以下步骤：
S1、任务管理模块开始监控；
S2、数据管理模块初始化日志系统，读取配置；
S3、流量监控模块进行流量监控设置；
S4、数据管理模块向服务端请求任务数据；
S5、任务管理模块初始化任务列表；
任务执行阶段包括以下步骤：
S6、任务管理模块加载任务；
S7、流量监控模块开启流量监控；
S8、检测分析管理模块进行视频帧加载，图像采集，图像预处理，图像分析；
S9、数据管理模块进行图像保存；
S10、流量监控模块进行流量数据清理，数据分析，最后停止流量监控；
S11、数据管理模块进行结果分析，并上传结果到服务端，记录日志；
S12、通过任务管理模块查询任务进度，查看任务是否完成，若任务已完成则结束，否则返回步骤S6。
步骤S1具体包括以下步骤：
S11、采集任务查询；
S12、请求服务端获取任务列表。
步骤S2具体包括以下步骤：
S21、读取配置文件；
S22、判断配置文件是否存在；
S23、设置运行参数或设置默认参数，若配置文件存在则设置运行参数，若配置文件不存在则设置默认参数；
S24、日志系统初始化。
步骤S7中，若流量监控开启失败则结束，若流量监控开启成功，则进入以下步骤：
S71、获取流量数据；
S72、判断是否为流量数据，若判断不是流量数据，则返回步骤S71；
S73、判断流量数据是否来自目标进程，若判断流量数据不是来自目标进程，则返回步骤S71；
S74、流量统计。
步骤S8具体包括以下步骤：
S81、加载监控视频；
S82、截取返回报文；
S83、采集图片；
S84、灰度处理；
S85、二值化处理；
S86、图像计算；
S87、结果分析。
相对于现有技术，本发明的有益效果在于：本发明共有4种方式可用于检测视频是否离线。1、通过加载监控视频后检测网络流量的大小，离线视频一般流量占用很低；2、分析请求报文，大部分监控视频在开始播放视频前有一些http请求，可以从中观察在线和离线视频的报文是否有差异进行分析；3、使用图像处理技术，离线视频若是基本同一颜色，通过图像预处理后使用合适的阈值二值化，可以通过像素占比得出是否离线；4、使用图像处理技术-特征匹配，采集离线视频的图像特征，分析出特征点，对待检测的视频通用分析出特征点，两两匹配，若能匹配上则判断为该监控视频为离线。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明提供的一种摄像头状态检测系统的系统框图；
图2为本发明提供的一种摄像头状态检测系统的摄像头状态检测方法流程图；
图3为本发明所述任务管理模块的工作流程图；
图4为本发明所述检测分析管理模块的工作流程图；
图5为本发明所述数据管理模块的工作流程图；
图6为本发明所述流程监控模块的工作流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图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，并不用于限定本发明。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
实施例
请参阅图1，本实施例提供一种摄像头状态检测系统，通过该摄像头状态检测系统对外部监控系统进行实时检测，以检测监控视频是否离线，该摄像头状态检测系统包括检测分析管理模块、任务管理模块、数据管理模块和流量监控模块。
检测分析管理模块包括监控视频加载模块、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块。监控视频加载模块用于加载视频流，显示视频监控画面，对于特定的报文进行截取，分析报文返回的数据，可通过返回的值判断视频是否在线；图像采集模块用于抓拍监控过程中的图像，并通过文件的方式保存到本地；图像预处理模块用于读取采集到的图片，通过转换成灰度图片和二值化消除图像中无关的信息，最大限度地简化数据，其中二值化的阈值通过配置文件获取，在此系统中设置为40可获得较高的准确率；图像分析模块用于分析离线的图片特征，可通过二值化后的黑色像素占比，判断图片是否离线，生成检测结果并由任务管理模块发送到服务端。
任务管理模块用于对检测任务进行管理，包括设置任务、控制检测任务的启动、查询任务进度等。
数据管理模块用于管理程序运行过程中需要用到的数据，包括读取程序的预设配置、写入监控日志、获取需要监控的视频数据，预设配置包括单个任务的执行时间、流量监控的目标、日志的保存路径、图像处理过程中的阈值，在任务结束时上传检测结果到服务端。
流量监控模块用于收集程序的流量状态，通过流量监控设置可以筛选出必要的信息，这里我们只需要tcpip的接收流量，单位是字节，收集监控期间程序的流量并进行累加。流量数据查询可以获取当前状态下的应用程序的网络流量数据，当任务结束时整理出任务过程中的流量数据总量。通过这个流量就能知道监控视频是否处于离线状态，监控视频离线在本系统一般的流量是在400万字节左右，程序设置流量阈值为500万，当流量少于阈值500万时，则判定为该监控视频离线，大于阈值则判定为监控视频在线。
该摄像头状态检测系统的摄像头状态检测方法，如图2～6所示，包括程序初始化阶段和任务执行阶段，程序初始化阶段包括以下步骤：
S1、任务管理模块开始监控；
具体包括以下步骤：
S11、采集任务查询；
S12、请求服务端获取任务列表；
S2、数据管理模块初始化日志系统，读取配置；
具体包括以下步骤：
S21、读取配置文件；
S22、判断配置文件是否存在；
S23、设置运行参数或设置默认参数，若配置文件存在则设置运行参数，若配置文件不存在则设置默认参数；
S24、日志系统初始化；
S3、流量监控模块进行流量监控设置；
S4、数据管理模块向服务端请求任务数据；
S5、任务管理模块初始化任务列表；
任务执行阶段包括以下步骤：
S6、任务管理模块加载任务；
S7、流量监控模块开启流量监控，若流量监控开启失败则结束，若流量监控开启成功，则进入以下步骤：
S71、获取流量数据；
S72、判断是否为流量数据，若判断不是流量数据，则返回步骤S71；
S73、判断流量数据是否来自目标进程，若判断流量数据不是来自目标进程，则返回步骤S71；
S74、流量统计；
S8、检测分析管理模块进行视频帧加载，图像采集，图像预处理，图像分析；
具体包括以下步骤：
S81、加载监控视频；
S82、截取返回报文；
S83、采集图片；
S84、灰度处理；
S85、二值化处理；
S86、图像计算；
S87、结果分析；
S9、数据管理模块进行图像保存；
S10、流量监控模块进行流量数据清理，数据分析，最后停止流量监控；
S11、数据管理模块进行结果分析，并上传结果到服务端，记录日志；
S12、通过任务管理模块查询任务进度，查看任务是否完成，若任务已完成则结束，否则返回步骤S6。
以上仅为本发明的较佳实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种摄像头状态检测系统，其特征在于，通过该摄像头状态检测系统对外部监控系统进行实时检测，以检测监控视频是否离线，所述摄像头状态检测系统包括：
检测分析管理模块，检测分析管理模块包括监控视频加载模块、图像采集模块、图像预处理模块、图像分析模块，所述监控视频加载模块用于加载视频流，显示视频监控画面，对于特定的报文进行截取，分析报文返回的数据，可通过返回的值判断视频是否在线，所述图像采集模块用于抓拍监控过程中的图像，并通过文件的方式保存到本地，所述图像预处理模块用于读取采集到的图片，通过转换成灰度图片和二值化消除图像中无关的信息，最大限度地简化数据，所述图像分析模块用于分析离线的图片特征，可通过二值化后的黑色像素占比，判断图片是否离线，生成检测结果并由任务管理模块发送到服务端；
任务管理模块，任务管理模块用于对检测任务进行管理；
数据管理模块，数据管理模块用于管理程序运行过程中需要用到的数据；
流量监控模块，流量监控模块用于收集程序的流量状态。
2.根据权利要求1所述的一种摄像头状态检测系统，其特征在于，所述任务管理模块包括设置任务、控制检测任务的启动、查询任务进度。
3.根据权利要求1所述的一种摄像头状态检测系统，其特征在于，所述数据管理模块包括读取程序的预设配置、写入监控日志、获取需要监控的视频数据，预设配置包括单个任务的执行时间、流量监控的目标、日志的保存路径、图像处理过程中的阈值，在任务结束时上传检测结果到服务端。
4.根据权利要求1～3任一项所述的一种摄像头状态检测系统的摄像头状态检测方法，其特征在于，包括程序初始化阶段和任务执行阶段，程序初始化阶段包括以下步骤：
S1、任务管理模块开始监控；
S2、数据管理模块初始化日志系统，读取配置；
S3、流量监控模块进行流量监控设置；
S4、数据管理模块向服务端请求任务数据；
S5、任务管理模块初始化任务列表；
任务执行阶段包括以下步骤：
S6、任务管理模块加载任务；
S7、流量监控模块开启流量监控；
S8、检测分析管理模块进行视频帧加载，图像采集，图像预处理，图像分析；
S9、数据管理模块进行图像保存；
S10、流量监控模块进行流量数据清理，数据分析，最后停止流量监控；
S11、数据管理模块进行结果分析，并上传结果到服务端，记录日志；
S12、通过任务管理模块查询任务进度，查看任务是否完成，若任务已完成则结束，否则返回步骤S6。
5.根据权利要求4所述的一种摄像头状态检测方法，其特征在于，步骤S1具体包括以下步骤：
S11、采集任务查询；
S12、请求服务端获取任务列表。
6.根据权利要求4所述的一种摄像头状态检测方法，其特征在于，步骤S2具体包括以下步骤：
S21、读取配置文件；
S22、判断配置文件是否存在；
S23、设置运行参数或设置默认参数，若配置文件存在则设置运行参数，若配置文件不存在则设置默认参数；
S24、日志系统初始化。
7.根据权利要求4所述的一种摄像头状态检测方法，其特征在于，步骤S7中，若流量监控开启失败则结束，若流量监控开启成功，则进入以下步骤：
S71、获取流量数据；
S72、判断是否为流量数据，若判断不是流量数据，则返回步骤S71；
S73、判断流量数据是否来自目标进程，若判断流量数据不是来自目标进程，则返回步骤S71；
S74、流量统计。
8.根据权利要求4所述的一种摄像头状态检测方法，其特征在于，步骤S8具体包括以下步骤：
S81、加载监控视频；
S82、截取返回报文；
S83、采集图片；
S84、灰度处理；
S85、二值化处理；
S86、图像计算；
S87、结果分析。
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Cited By (1)
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|---|---|---|---|---|
| CN117579811A (zh) * | 2023-11-14 | 2024-02-20 | 镁佳(武汉)科技有限公司 | 一种车辆摄像头故障检测与恢复方法、系统及装置 |
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2022
- 2022-09-27 CN CN202211178641.7A patent/CN115550638A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN117579811B (zh) * | 2023-11-14 | 2024-05-28 | 镁佳(武汉)科技有限公司 | 一种车辆摄像头故障检测与恢复方法、系统及装置 |
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