CN201242799Y - 智能视频监控系统 - Google Patents

Abstract

本实用新型涉及一种智能视频监控系统，包括摄像头、第一报警装置、编码处理器、数据分析处理器、显示器；其中，摄像头和报警器分别与编码处理器连接，编码处理器和显示器分别与数据分析处理器连接；编码处理器用于将摄像头发送的视频流进行压缩编码为视频信号；数据分析处理器用于将编码处理器发送的视频信号发送到显示器进行显示，并进行分析处理，在出现异常情况时，通过编码处理器将报警信号发送到第一报警装置以进行报警。实施本实用新型的智能视频监控系统工程实施简便，系统扩充方便；实现跨区域远程监控，使得图像监控不受距离限制，而且图像清晰，稳定可靠；并且监控现场和监控室可实时进行信息交换。

Description

智能视频监控系统

技术领域

本实用新型涉及监控系统，更具体地说，涉及一种智能视频监控系统。

背景技术

目前在教学、安防、工业生产等各种场合得到广泛使用的视频监控设备，大部分基于闭路有线电视(CCTV)方式进行模拟视频信号传输。该类摄像机具有一定的局限性，表现为：1、采用模拟视频信号传输时，由于信号在传输过程中不可避免地受到各种干扰以及信号的衰减，使得在长距离传输方面存在一定的困难。通常采用中继放大的方式解决这一个问题，但是会增加系统的成本。2、由于模拟信号传输通常采用基带方式进行，使得摄像机和监视终端的结构只能采用一对一的形式。这使得整个系统的拓扑结构变得复杂，增加了综合布线的成本。3、当摄像机接有可控制的云台、镜头或者其他输入输出信号时，通常需要外加控制线路，使得系统的结构更加复杂。特别是在安防场合，由于监控现场和监控室之间传输的图像不够清晰、实时交互性能可靠性不高，导致执勤中哨兵被坏人袭击、枪支被抢和个别哨兵睡岗、携枪离岗等难于及时发现的问题发生。另外，现有的监控系统精确度不高，容易发生由于蚊虫、飞蛾、小猫、小狗等小动物干扰以及树枝摆动，天气变化，阴影光影所产生的误报警。

实用新型内容

本实用新型要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述图像不够情绪、实时交互性差、容易产生误报警等缺陷，提供一种智能视频监控系统。

本实用新型解决其技术问题所采用的技术方案是：构造一种智能视频监控系统，包括摄像头、第一报警装置、编码处理器、数据分析处理器、显示器；其中，摄像头和报警器分别与编码处理器连接，编码处理器和显示器分别与数据分析处理器连接；

编码处理器用于将摄像头发送的视频流进行压缩编码为视频信号；

数据分析处理器用于将编码处理器发送的视频信号发送到显示器进行显示，并进行分析处理，在出现异常情况时，通过编码处理器将报警信号发送到第一报警装置以进行报警。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，所述智能视频监控系统还包括：拾音器和音箱，其中拾音器与编码处理器连接，音箱与数据分析处理器连接；

编码处理器还用于将拾音器发送的音频流进行压缩编码为音频信号；

数据分析处理器还用于将拾音器发送的音频信号发送到音箱进行播放。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，所述智能视频监控系统还包括：脚踏报警器和第二报警装置；其中，脚踏报警器与编码处理器连接，第二报警装置与数据分析处理器连接；

数据分析处理器还用于接收脚踏报警器通过编码处理器发送的报警信号，并控制第二报警装置进行报警。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，所述智能视频监控系统还包括：麦克风和喇叭；其中，麦克风与数据分析处理器连接；喇叭与编码处理器连接；麦克风通过数据分析处理器和编码处理器将采集到的音频流发送到喇叭进行播放。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，第一报警装置和第二报警装置是蜂鸣器、多音报警器、或声光报警器。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，编码处理器对图像信号进行MPEG4、H.263、H.264或M-JPEG压缩编码。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，摄像头包括：至少一个镜头、以及图像传感器。

在本实用新型所述的智能视频监控系统中，图像传感器是CCD图像传感器或CMOS图像传感器。

实施本实用新型的智能视频监控系统，具有以下有益效果：工程实施简便，系统扩充方便；实现跨区域远程监控，使得图像监控不受距离限制，而且图像清晰，稳定可靠；并且监控现场和监控室可实时进行信息交换。并且监控系统精确度高，可避免由于蚊虫、飞蛾、小猫、小狗等小动物干扰以及树枝摆动，天气变化，阴影光影所产生的误报警。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本实用新型作进一步说明，附图中：

图1是本实用新型智能视频监控系统的结构框图。

具体实施方式

如图1所示，在本实用新型的智能视频监控系统中，包括摄像头31、第一报警装置33、编码处理器2、数据分析处理器1、显示器42；其中，摄像头31和第一报警装置33分别与编码处理器2连接，编码处理器2和显示器42分别与数据分析处理器1连接；编码处理器2用于将摄像头31发送的视频流进行压缩编码为视频信号，特别地，编码处理器2对图像信号进行MPEG4、H.263、H.264或M-JPEG压缩编码；数据分析处理器1用于将编码处理器2发送的视频信号发送到显示器42进行显示，并进行分析处理，在出现异常情况时，通过编码处理器2将报警信号发送到第一报警装置33以进行报警。另外对于摄像头31、第一报警装置33以及显示器42的数量可根据实际需要和用户要求灵活配置。

数据分析处理器1是利用计算机视觉技术，对视频画面进行分析、处理、应用的过程，一般包括以下四个层次：移动目标提取、移动目标的跟踪、目标识别、以及行为分析；其中，移动目标提取的目的是有效地排除外界干扰，找到并抽取出画面中移动的物体，换句话说，它是一个取证的过程，取得我们视频分析所需的证据。正是因为如此，他的稳定性与鲁棒性直接决定了后面的跟踪、识别，以及行为分析的表现，可以说它是数据分析分析处理器1的最基础数据分析。从技术实现的角度讲，它可以分成三个层次：视频画面的变化分析、过滤噪声、以及区域提取。视频画面的变化分析是对原始视频流(压缩或非压缩)进行简单的视频分析，得到一些随着时间发生相对变化的区域。通常采用的算法包括相邻帧做差或建立背景模型做差，以及光流法等等。过滤噪声的目的在于排除光线变化以及自然与非自然环境变化的扰动，因此如何消除这些噪声的干扰是有效抽取移动目标的一项重要任务。大体上，噪声出现的原因可以分为三种。其一，摄像头自噪声，信号干扰，摄像机抖动，如前景图中的一些细小而又不是很连续的亮点基本属于这一类。其二，光线变化包括室内，外光线的变化。室外的光线变化变化包括天气变化(由阴天转晴天，晴转阴，太阳位置移动)、昼夜变化、阴影(云、建筑等)的移动；室内光线变化包括灯光的明暗变化、光源的位置及方向的变化。而光线变化所造成的噪声往往比较明显，在前景图中会表现成大片面积的误报。其三，自然环境干扰。它包括树叶的摇动水面的波纹、海浪、浮动的云朵、雨、雪；还有一些非自然的环境的干扰包括旗子、条幅、窗帘的飘动，以及建筑物玻璃墙的反射等等。因此经去噪处理过的前景图，与源前景图相比较将有很大的改善，特别是行人和车的大体形状已经趋于明显，整体的噪声也小了很多。在区域提取步骤，由上两个环节处理过所得到的前景图像往往是以像素为单位的，没有一个“物体”的整体概念。另一方面，这样处理过的前景区域内部很可能存在许多空隙，给描述物体的形状带来不便。在这一环节，区域提取的主要目的就好似利用一些基本的二值图像(黑与白)的处理算法对得到的前景图进行加工，填补空隙，并将连接好的区域区分，最后作为一个整体，其内容可以包括区域大小、位置、形状、颜色、图案等等关键特征描述信息，供下一步有针对性的分析。经过这一步骤物体里面包含的大部分空隙将被添上，而且物体的整体形状变得更加平滑。

接着，对目标的跟踪是实现任何一项智能视频分析功能(越界、入侵、遗留、盗窃、徘徊、流量统计等等)所需要的前提，因为我们必须知道是哪个物体，在什么时间，什么地点出现过，出现了多久，运动的方向怎样，等等信息，而这些都只能通过跟踪得到。通过区域提取得到了移动目标的一系列与表象相关的静态描述，如形状、颜色等等。然而，要跟踪目标以及了解他们的运动信息，必须利用这些描述建立运动模型，即进行目标表示，建立运动模型的方法有很多，要根据不同需要而定。最简单的可以是目标的中心点或质心点，它的好处是可以很明确的地观察到目标运动的周期性。另外还可以将目标边缘的外接图形(矩形，椭圆等等)，用来简单描述目标物体的形状、大小和位置，这样分解成许多相接的矩形，从而能够很好地描述肢体的运动情况，用来分析个体的动作行为。具体说，移动目标的提取与跟踪其实是两个互惠互利的过程。一方面，如果提取做的很精确，跟踪就会变得很简单，只要选择目标的中心就可以；另一方面，如果跟踪做的很理想，我们就可以在移动目标在下一个时间点可能出现的地方着重提取，这样得到的结果会更加精确。然而，正是由于这方面都存在很大的不确定性，我们需要权衡双方已得到最好的表现。当然，一个稳定的跟踪算法是得到最好表现的前提。跟踪的算法有很到，有基于物体颜色位置的，有根据物体运动方向，有级联其他物体辅助跟踪的，还有采用模板的等等。但言而总之，目的只有一个，那就是根据移动物体以前的运动状态(包括速度，加速度，方向等)来推测它可能的下一个位置。再通过前面提取到的移动区域信息进行更正补偿，然后确认最终位置并更新物体的运动状态以供下一个时间点处理。

以上是一些跟踪的简单情况，往往只涉及到对一个或者几个独立目标的跟踪。然而，现实情况要复杂很多。这包括单个目标的遮挡、消失、重现、以及多个目标的聚合、和分离等等。我们不仅需要实现个体的稳定跟踪，而且需要对这些复杂情况做出判断，从而采取相应的措施以保证不会出现混淆、纰漏、重复等错误现象。前面所涉及到的视频监控的大前提是单个的静止摄像头，另外，把视频分析技术应用于多个或者是PTZ摄像机也是一个很热门的方向。其中，自主式PTZ跟踪能够实现对感兴趣目标的自主对焦、移动及拉伸，而不需要其它摄像机的辅助。用到的算法与前面我们介绍过的非常相似，只是需要额外地调节PTZ参数以及考虑PTZ马达移动所需的延时等等。此外，还有多个摄像机的接力式跟踪和主从式摄像机跟踪等等，这里不再一一赘述。

对移动目标的识别是重要的过程，它不仅可以增强系统的稳定性、减少误报率、提高效率，而且为下一步的行为分析打下基础。识别包括两个过程，一个是机器学习的过程，另一个是基于学习后的结果对新出现的目标的辨识过程。机器学习包括训练和测试。训练是利用已经知道的信息来指导机器，使其具有分辨物体的能力。而测试是利用已知的结果测试学习好的机器，评价其表现并在必要时经过调整后再重新学习。例如车和人的识别(归类)，首先我们需要车和人的样本集，从样本中在分出训练集合测试集分别做训练和测试。机器学习的方法有很多，包括神经网络、支撑向量机、数据分类(线性的和非线性的)、概率(贝叶斯、贝叶斯网络、马尔可夫模型、CRF、graphical model等等)。分类的依据可以是目标物体的形状、大小、颜色、图案、对称性，也可以是目标物体的运动方向、速度、加速度，运动的刚性、周期性。经过学习的机器会构建出相应的模型、模板、分布或子空间以供辨识使用。

在辨识过程中，对于给定一个新的物体，系统将它与已经建立的模型进行比对，选择最接近的匹配作为它的标签(人、车等)。或者可以把它映射到学好的空间或者分布之中，选择概率最大或者距离最近的类别做标签。行为分析的目的是利用识别的结果，对于不同的目标(人，车等)，进行有针对性的行为判断。它是依照一个或者多个目标的出现时间、方向、位置、速度、大小、目标间距离与相对方向等，通过不同的规则实现不同的功能。其可以实现的基本功能包括越界，潜伏，超速，遗失，遗留，滞留等等；高级功能包括流量统计，人的个体行为例如速摔倒，弯腰，坐下；以及一些人与其他人或物体的交互，例如交接物品、交通事故、上下车等。行为分析没有一个固定的实现模式。简单的可以是一条规则，如速度上限、方向限制复杂的可以是一个模型，如人的肢体模型，多人交互模型。

以上的系统结构实现了监控室对监控现场传输的视频进行分析处理，一方面可以通过显示器42将监控现场的视频图像显示后，由有关人员进行判断；另一方面通过数据分析处理器1进行智能分析后进行判断；然后如果是有关人员或数据分析处理器1判断出现异常情况时，可向监控现场的第一报警装置33发送控制信号，以启动报警。

另外，为了进一步增强本系统的功能，还可根据实际需要或用户要求进行外围设备的扩展，例如，智能视频监控系统还包括：拾音器32和音箱43，其中拾音器32与编码处理器2连接，音箱43与数据分析处理器1连接；编码处理器2还用于将拾音器32发送的音频流进行压缩编码为音频信号；数据分析处理器1还用于将拾音器32发送的音频信号发送到音箱43进行播放。在这种配置情况下，不仅可以对现场的视频进行采集分析，还可以对音频进行采集分析，从而避免了摄像头未捕捉到视频图像而实际却发生事故的情形，从而进一步完善了本系统。

在另一实施例中，智能视频监控系统还包括：脚踏报警器35和第二报警装置44；其中，脚踏报警器35与编码处理器2连接，第二报警装置44与数据分析处理器1连接；数据分析处理器1还用于接收脚踏报警器35通过编码处理器2发送的报警信号，并控制第二报警装置44进行报警。在该配置情况下，进一步增强了监控现场在出现异常情况时，主动向监控室进行报警，从而进一步增强系统的智能性能。

在进一步的实施例中，该智能视频监控系统还包括：麦克风41和喇叭34；其中，麦克风41与数据分析处理器1连接；喇叭34与编码处理器2连接；麦克风41通过数据分析处理器1和编码处理器2将采集到的音频流发送到喇叭34进行播放。在该实施例中，如果监控室的有关人员发现特别紧急的情况时，可以通过麦克风提醒监控现场的人员，以采取相关的措施，从而避免事故发生。

另外，对于系统中各种配件的设置，第一报警装置33和第二报警装置44是蜂鸣器、多音报警器、或声光报警器。摄像头31包括：至少一个镜头、以及图像传感器，并且图像传感器是CCD图像传感器或CMOS图像传感器。编码处理器2对图像信号进行MPEG4、H.263、H.264或M-JPEG压缩编码。

本实用新型是通过几个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本实用新型范围的情况下，还可以对本实用新型进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或具体情况，可以对本实用新型做各种修改，而不脱离本实用新型的范围。因此，本实用新型不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本实用新型权利要求范围内的全部实施方式。

Claims (8)

1、一种智能视频监控系统，其特征在于，包括摄像头、第一报警装置、编码处理器、数据分析处理器、显示器；其中，摄像头和第一报警装置分别与编码处理器连接，编码处理器和显示器分别与数据分析处理器连接；

编码处理器用于将摄像头发送的视频流进行压缩编码为视频信号；

数据分析处理器用于将编码处理器发送的视频信号发送到显示器进行显示，并进行分析处理，在出现异常情况时，通过编码处理器将报警信号发送到第一报警装置以进行报警。

2、根据权利要求1所述的智能视频监控系统，其特征在于，所述智能视频监控系统还包括：拾音器和音箱，其中拾音器与编码处理器连接，音箱与数据分析处理器连接；

编码处理器还用于将拾音器发送的音频流进行压缩编码为音频信号；

数据分析处理器还用于将拾音器发送的音频信号发送到音箱进行播放。

3、根据权利要求1或2所述的智能视频监控系统，其特征在于，所述智能视频监控系统还包括：脚踏报警器和第二报警装置；其中，脚踏报警器与编码处理器连接，第二报警装置与数据分析处理器连接；

数据分析处理器还用于接收脚踏报警器通过编码处理器发送的报警信号，并控制第二报警装置进行报警。

4、根据权利要求3所述的智能视频监控系统，其特征在于，所述智能视频监控系统还包括：麦克风和喇叭；其中，麦克风与数据分析处理器连接；喇叭与编码处理器连接；麦克风通过数据分析处理器和编码处理器将采集到的音频流发送到喇叭进行播放。

5、根据权利要求4所述的智能视频监控系统，其特征在于，第一报警装置和第二报警装置是蜂鸣器、多音报警器、或声光报警器。

6、根据权利要求4所述的智能视频监控系统，其特征在于，编码处理器对图像信号进行MPEG4、H.263、H.264或M-JPEG压缩编码。

7、根据权利要求4所述的智能视频监控系统，其特征在于，摄像头包括：至少一个镜头、以及图像传感器。

8、根据权利要求7所述的智能视频监控系统，其特征在于，图像传感器是CCD图像传感器或CMOS图像传感器。