JP2023502816A - On-site monitoring method and device, electronic device, storage medium and program - Google Patents

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Abstract

本開示の実施例は、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供し、該方法は、少なくとも1つの監視ポイントに設置した監視機器により収集した監視ビデオを取得することと、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することと、を含む。このように、本開示の実施例において、決定された人流状態データによって監視イベントの状態を表し、監視ビデオに対する監視を実現する。【選択図】図1Embodiments of the present disclosure provide a field surveillance method and apparatus, an electronic device, a storage medium, and a program, the method comprising acquiring surveillance video collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point; determining, based on the surveillance video, whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point; and if the surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point. obtaining people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period; and determining people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data. Thus, in the embodiments of the present disclosure, the determined crowd flow status data represents the status of the surveillance event and provides surveillance for surveillance video. [Selection drawing] Fig. 1

Description

(関連出願の相互参照)
本特許出願は、2020年10月30日に提出された中国特許出願番号が202011190695.6、出願人が深セン市商湯科技有限公司、出願名称が「現場監視方法、装置、電子機器及び記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張し、この出願の全ての内容が参照によって本願に組み込まれる。
(Cross reference to related applications)
This patent application is filed on October 30, 2020, Chinese Patent Application No. 202011190695.6, Applicant Shenzhen Shangyu Technology Co., Ltd. , the entire content of which is incorporated herein by reference.

本開示は、コンピュータビジョンの技術分野に関し、具体的には現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムに関する。 TECHNICAL FIELD The present disclosure relates to the technical field of computer vision, and specifically to field monitoring methods and devices, electronic devices, storage media, and programs.

人々の生活水準の向上に伴い、各地や各場所内では、大型イベントがますます多く開催されるようになっている。大型イベントを開催するとき、人流が密集するため、大型イベントを開催する地点や場所で雑踏事故、渋滞事故等の事故が発生しやすい。そこで、各地点や各場所の安全性を高めるために、人流に対する効果的な監視はますます重要になっている。 BACKGROUND ART With the improvement of people's living standards, more and more large-scale events are being held in various places and places. When a large-scale event is held, the flow of people is dense, so accidents such as crowd accidents and traffic accidents are likely to occur at the point or place where the large-scale event is held. Therefore, effective monitoring of people flow is becoming more and more important in order to increase the security of each point and each location.

上記に鑑みて、本開示の実施例は少なくとも、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供する。 In view of the above, embodiments of the present disclosure provide at least an on-site monitoring method and apparatus, an electronic device, a storage medium, and a program.

本開示の実施例は現場監視方法を提供し、前記方法は電子機器により実行され、前記方法は、
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することと、を含む。
An embodiment of the present disclosure provides a field monitoring method, the method being performed by an electronic device, the method comprising:
obtaining surveillance video collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video;
when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point, obtaining population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period;
determining people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.

このように、監視機器により収集された監視ビデオを取得し、収集された監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したと検出されるとき、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得し、そして予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定し、決定された人流状態データによって監視イベントの状態を表し、これにより、監視ビデオに対する監視を実現する。 Thus, when the surveillance video collected by the surveillance equipment is acquired and a surveillance event is detected to occur in a surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video acquired, a preset Obtaining people monitoring data matching a monitoring event within a time period, and determining people flow status data of at least one monitoring device based on the people monitoring data matching a monitoring event within a preset time period, and determining The collected people flow status data represents the status of the surveillance event, thereby realizing the surveillance of the surveillance video.

本開示の一部の実施例において、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成すること、をさらに含む。このように、決定された人流状態データが警報条件を満たすとき、人流状態警報情報を生成し、生成された人流状態警報情報に基づいて、目標監視領域をコントロールし、安全事故の発生率を下げ、目標監視領域での人流の安全性を高めることが可能となる。 In some embodiments of the present disclosure, further comprising, after determining the people flow status data of the at least one monitoring device, generating people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alarm condition. In this way, when the determined crowd flow status data satisfies the alarm conditions, the crowd flow status warning information is generated, and based on the generated crowd flow status warning information, the target monitoring area is controlled to reduce the safety accident rate. , it is possible to increase the safety of the flow of people in the target surveillance area.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、前記目標対象が存在する場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を含む。このように、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在すると決定されるとき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生したと決定し、これにより、線跨ぎイベントに対する実時間監視を実現し、線跨ぎイベントの監視の正確性を高める。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a line crossing event, determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video. determining, based on the surveillance video, whether there is a target object within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point that straddles a target location that matches a pre-drawn entry/exit boundary. and determining that the line crossing event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point if the target object is present. Thus, when it is determined based on the surveillance video that there is a target object straddling the target location matching the entry/exit boundary within the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point, the It is determined that a line-crossing event occurs in the monitoring area, thereby realizing real-time monitoring of the line-crossing event and enhancing the accuracy of monitoring the line-crossing event.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、前記入り人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数であり、前記出人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数であること、を含む。このように、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得し、続いて線跨ぎイベントに対応する人流状態データを決定することのためにデータサポートを提供することができる。 In some embodiments of the present disclosure, when the monitoring event is a line crossing event, obtaining people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period includes: Obtaining the number of inflows and the number of outflows of people at different collection points in the zone, wherein the number of inflows is the direction in which a pre-drawn entrance/exit boundary line is drawn in advance at the different collection points. The number of people crossing along the pre-drawn exit direction includes that the number of people crossing the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn exit direction at the different collection time points. In this way, when the monitored event is a line-crossing event, the number of incoming people and the number of outgoing people at different collection points within a preset time period are acquired, and then the people-flow state data corresponding to the line-crossing event is obtained. Data support can be provided for the determination.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定すること、を含み、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、前記入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、前記出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、前記入り人流数の総数が前記第1人流閾値より大きい、又は、前記出人流数の総数が前記第2人流閾値より大きいという条件のいずれかを満たす場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む。このように、監視ポイントが1つである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定する。予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい場合と、予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きい場合との少なくとも一方の場合に、人流状態警報情報を生成し、これにより、該監視ビデオの入り人流数と出人流数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、生成された人流状態警報情報に基づいて人流を誘導し、短時間内で入り人流数が多い、又は出人流数が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 In some embodiments of the present disclosure, when the monitoring point is one, determining the people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes: the number of people flowing in and the number of people flowing out. determining the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point, if the people flow status data satisfies an alarm condition; , generating the people flow status warning information includes the condition that the total number of incoming people is greater than a predetermined first people flow threshold and the total number of outgoing people is greater than a predetermined second people flow threshold; generating the people flow status warning information when either the total number of people flow is greater than the first people flow threshold or the total number of exiting people is greater than the second people flow threshold. . In this way, when there is one monitoring point, based on the number of inflows and outflows at different collection times within the preset time period, the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point is calculated. Determine the total number of inflows and the total number of outflows. A case where the total number of incoming people in a preset time zone is greater than a predetermined first threshold for the flow of people, and a case where the total number of outgoing people for a preset time zone is greater than a predetermined second threshold for people flow. In at least one case, the people flow status warning information is generated, so that early warning of the number of incoming people and the number of outgoing people in the surveillance video can be realized, so that the generated people flow status warning information includes: The flow of people is guided based on the basis, and the occurrence rate of safety accidents caused by a large number of people entering or exiting in a short time is reduced.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定すること、を含む。このように、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定することができ、これにより、入り人流の速度と出人流の速度に対する監視を実現し、入り人流の速度が大きい、又は出人流の速度が大きいことによる安全事故の発生率を下げる。 In some embodiments of the present disclosure, when the monitoring point is one, determining the people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes: the number of people flowing in and the number of people flowing out. determining the velocity of incoming and outgoing people in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the. In this way, it is possible to determine the speed of the inflow of people and the speed of the outflow of people in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of inflows and the number of outflows at different collection points in a preset time period. Therefore, it is possible to monitor the velocity of incoming and outgoing people, and reduce the safety accident rate caused by high velocity of incoming or outgoing people.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、前記監視ポイントごとに、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することと、前記予め設定された時間帯内の目標監視領域の履歴人数、及び前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、前記目標監視領域内の現存在人数を決定することと、を含み、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、前記現存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む。このように、各監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定した後、予め設定された時間帯内の目標監視領域の履歴人数、及び監視ポイントの各々にそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定し、そして目標監視領域内の現存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成することができ、これにより、目標監視領域内の現存在人数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、存在人数が多いとき、生成された人流状態警報情報に基づいて人員を誘導し、目標監視領域内の人員が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 In some embodiments of the present disclosure, when the monitoring points are multiple, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes: for each of the monitoring points, the inbound people flow determining the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time period in the monitoring areas corresponding to each of the monitoring points based on the number and the number of outflows; Based on the historical number of people in the target monitoring area within the specified time period, and the total number of incoming and outgoing people within the preset time period corresponding to each of the monitoring points, said target monitoring area and, if the crowd status data satisfies an alarm condition, generating crowd status warning information includes: if the current population is greater than a predetermined current population threshold, generating the crowd flow status alert information. In this way, after determining the total number of inflows of people and the total number of outflows of people within a preset time period in the monitoring area corresponding to each monitoring point, the history of the target monitoring area within the preset time period is calculated. Based on the number of people and the total number of inflows and outflows within a preset time period corresponding to each monitoring point, determine the number of people present in the target monitoring area, and determine the number of people present in the target monitoring area. is greater than a predetermined threshold for the current population, it is possible to generate crowd flow status warning information, thereby realizing early warning for the current population in the target monitoring area, thereby When there are many people present, guide the people according to the generated people flow status warning information to reduce the occurrence rate of safety accidents caused by too many people in the target monitoring area.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが過密イベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、前記目標対象の個数が前記過密閾値を超えた場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を含む。このように、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたと決定されるとき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定し、これにより、過密イベントに対する実時間監視を実現し、過密イベントの監視の正確性を高めることが可能となる。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a congestion event, determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video. determining, based on the surveillance video, whether a number of target objects within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point exceeds an overcrowding threshold; if so, determining that a congestion event has occurred in a monitoring area corresponding to the at least one monitoring point. Thus, when it is determined based on the surveillance video that the number of target objects in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point exceeds the congestion threshold, an overcrowding event occurs in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point. has occurred, thereby enabling real-time monitoring of congestion events and increasing the accuracy of congestion event monitoring.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での前記目標対象の個数を統計すること、を含む。このように、監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での前記目標対象の個数を統計することができ、これにより、続いて過密イベントに対応する人流状態データを決定することのためにデータサポートを提供することができる。 In some embodiments of the present disclosure, when the surveillance event is an overcrowded event, obtaining people monitoring data matching the surveillance event within a preset time slot includes: statistically counting the number of said target objects at different collection time points within. In this way, if the monitoring event is a congestion event, the number of target objects at different collection times within a preset time period can be statistically determined, thereby subsequently determining the crowd flow conditions corresponding to the congestion event. Data support can be provided for determining data.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定すること、を含み、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、前記平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む。このように、監視ポイントが1つである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定し、そして監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、該監視ビデオの検出領域における平均人数に対する監視を実現することが可能となり、これにより、生成された人流状態警報情報に基づき、検出領域対して人流誘導を行い、検出領域内の人員が密集することによる安全事故の発生率を下げる。 In some embodiments of the present disclosure, when the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes: determining an average number of people within the preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point; generating the people flow status alert information when the number of people is greater than a predetermined first people threshold. Thus, when there is one monitoring point, the average of the monitoring area corresponding to the monitoring point within the preset time period is based on the number of target objects at different collection points within the preset time period. determining the number of people, and if the average number of people within a preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point is greater than a predetermined first people threshold, generating people flow status warning information, thereby displaying the monitoring video; It is possible to monitor the average number of people in the detection area, thereby guiding the flow of people to the detection area based on the generated people flow status warning information, and preventing safety accidents due to the crowding of people in the detection area. Reduce incidence.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、前記監視ポイントごとに、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定することと、前記平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することと、を含み、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、前記リアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む。このように、各監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定した後、複数の前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定し、そして目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きいと決定した場合、人流状態警報情報を生成することができ、これにより、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、リアルタイムな総人数が多いとき、生成された人流状態警報情報に基づいて目標監視領域内の人員を誘導し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 In some embodiments of the present disclosure, when the monitoring points are multiple, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes: for each of the monitoring points, the target object; determining the average number of people within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of; and determining the real-time total number of people in the target monitoring area based on the average number of people. and generating the people flow condition warning information when the people flow condition data satisfies an alarm condition, and generating the people flow condition alarm information when the real-time total number of people is greater than a predetermined second people threshold. ,including. In this way, after determining the average number of people in the monitoring area corresponding to each monitoring point within a preset time period, real-time monitoring in the target monitoring area is performed based on the average number of people corresponding to each of the plurality of monitoring points. Determining the total number of people, and if it is determined that the real-time total number of people in the target monitoring area is greater than a predetermined second people threshold, generating people flow status alert information, thereby indicating the real-time total number of people in the target monitoring area. It is possible to realize early warning of the number of people, so that when the real-time total number of people is large, the people in the target monitoring area will be guided according to the generated people flow status warning information, and the real-time total number in the target monitoring area will be guided. Reduce the incidence of safety accidents due to large numbers of people.

本開示の一部の実施例において、前記方法は、直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化して、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、前記人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、前記予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、をさらに含む。このように、将来の日付での人流状態データの予測データに基づき、人流誘導計画を生成することが可能となる。 In some embodiments of the present disclosure, the method includes averaging people flow status data at the same collection time point within a plurality of recent historical dates to obtain people flow forecast data corresponding to each collection time point; further comprising constructing forecast data of people flow status data at a future date based on the forecast people flow status data, wherein the forecast data is used to generate a people flow guidance plan. In this way, it is possible to generate a people flow guidance plan based on forecast data of people flow state data for future dates.

以下の装置、電子機器等の効果の説明は上記方法の説明を参照し、ここで重複説明を省略する。 For the explanation of the effects of the following devices, electronic devices, etc., refer to the explanation of the above method, and duplicate explanations will be omitted here.

本開示の実施例はさらに、現場監視装置を提供し、
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得するように構成される第1取得モジュールと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定するように構成される検出モジュールと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得するように構成される第2取得モジュールと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定するように構成される決定モジュールと、を含む。
Embodiments of the present disclosure further provide an on-site monitoring device, comprising:
a first acquisition module configured to acquire surveillance video acquired by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
a detection module configured to determine, based on the surveillance video, whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point;
a second acquisition module configured to acquire population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point; ,
a determination module configured to determine people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.

本開示の一部の実施例において、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、前記現場監視装置は、前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成するように構成される警報モジュール、をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, after determining people flow status data of the at least one monitoring device, the site monitoring device generates people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alarm condition. an alarm module configured in a.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、検出モジュールは、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、前記目標対象が存在する場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a line crossing event, the detection module detects a pre-drawn entry/exit within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video. Determining whether there is a target object that straddles a target location matching a boundary line, and if so, the line-crossing event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point. and is configured to perform:

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、第2取得モジュールは、前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、前記入り人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数であり、前記出人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数であること、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the monitoring event is a line-crossing event, the second obtaining module obtains the number of inflows and outflows at different collection time points within the preset time period. In this case, the number of people flowing in is the number of people who straddle a pre-drawn entrance/exit boundary line along the entrance direction drawn in advance at the different collection time points, and the number of people flowing in is the different At the time of collection, the number of people crossing the pre-drawn entry/exit boundary line along the pre-drawn exit direction.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、決定モジュールは、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定するように構成され、
警報モジュールは、前記入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、前記出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、前記入り人流数の総数が前記第1人流閾値より大きい、又は、前記出人流数の総数が前記第2人流閾値より大きいという条件のいずれかを満たす場合、前記人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there is one monitoring point, the determination module determines the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of inflows and the number of outflows. configured to determine the total number of inflows and the total number of outflows within the
The alarm module sets the condition that the total number of incoming people flow is greater than a predetermined first human flow threshold and the total number of outgoing human flow is greater than a predetermined second human flow threshold; The crowd flow status warning information is generated when either the condition that the number of people flowing out is greater than the threshold of one flow or the total number of people flowing out is greater than the threshold of the second crowd flow.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、決定モジュールは、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if there is one monitoring point, the decision module determines the velocity of incoming and outgoing people in a monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of incoming people and the number of outgoing people. is configured to determine the velocity of

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが複数の場合、決定モジュールは、前記監視ポイントごとに、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することと、前記予め設定された時間帯内の目標監視領域の履歴人数、及び前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、前記目標監視領域内の現存在人数を決定することと、を実行するように構成され、
警報モジュールは、前記現存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there are multiple monitoring points, the determining module determines, for each of the monitoring points, monitoring corresponding to each of the monitoring points based on the number of inflows and the number of outflows. Determining the total number of inflows and the total number of outflows in the area within the preset time period, and the historical number of people in the target monitoring area within the preset time period and each of the monitoring points. Determining the current number of people in the target monitoring area based on the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time period respectively corresponding to
The alert module is configured to generate the crowd flow status alert information when the current population is greater than a predetermined current population threshold.

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが過密イベントである場合、検出モジュールは、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、前記目標対象の個数が前記過密閾値を超えた場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is an overcrowding event, the detection module determines, based on the surveillance video, that the number of target objects within a surveillance region corresponding to the at least one surveillance point exceeds a congestion threshold. and if the number of target objects exceeds the congestion threshold, then determining that a congestion event has occurred in the surveillance region corresponding to the at least one surveillance point. configured to

本開示の一部の実施例において、前記監視イベントが過密イベントである場合、第2取得モジュールは、前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での前記目標対象の個数を統計するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the monitoring event is an overcrowding event, the second acquisition module is configured to statistically count the number of target objects at different collection time points within the preset time period. Configured.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが1つの場合、決定モジュールは、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定するように構成され、
警報モジュールは、前記平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if the monitoring point is one, the determination module calculates the average number of people in the monitoring area corresponding to the monitoring point within the preset time period based on the number of target objects. configured to determine the
The alert module is configured to generate the people flow status alert information when the average number of people is greater than a predetermined first people threshold.

本開示の一部の実施例において、前記監視ポイントが複数の場合、決定モジュールは、前記監視ポイントごとに、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定することと、前記平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することと、を実行するように構成され、
警報モジュールは、前記リアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there are multiple monitoring points, the determination module determines, for each monitoring point, the preset monitoring region corresponding to the monitoring point based on the number of target objects. determining an average number of people in a time period; and determining a real-time total number of people in a target monitoring area based on the average number of people;
The alert module is configured to generate the people flow status alert information when the real-time total number of people is greater than a second predetermined threshold number of people.

本開示の一部の実施例において、前記現場監視装置は、直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化して、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、前記人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、前記予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、を実行するように構成される早期警報モジュール、をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, the site monitoring device averages people flow status data at the same collection time point within the most recent historical dates to obtain people flow status prediction data corresponding to each collection time point. and constructing prediction data of people flow state data at a future date based on said people flow state prediction data, wherein said prediction data is used to generate a people flow guidance plan. an early warning module configured to:

本開示の実施例はさらに、電子機器を提供し、電子機器はプロセッサ、メモリ及びバスを含み、前記メモリに前記プロセッサによって実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶されており、前記電子機器が運行するとき、前記プロセッサと前記メモリとがバスを介して通信し、前記機械読み取り可能な命令が前記プロセッサに実行されるとき、上記いずれかの実施例に記載の現場監視方法を実行する。 Embodiments of the present disclosure further provide an electronic device comprising a processor, a memory and a bus, wherein machine-readable instructions executable by the processor are stored in the memory and the electronic device operates. The processor and the memory then communicate over a bus and the machine-readable instructions, when executed by the processor, perform the method of site monitoring described in any of the above embodiments.

本開示の実施例はさらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、該コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されており、該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されるとき上記いずれかの実施例に記載の現場監視方法を実行する。 An embodiment of the present disclosure further provides a computer-readable storage medium having a computer program stored thereon, which, when executed by a processor, performs any of the above embodiments. Perform the site monitoring method described in .

本開示の実施例はさらに、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムはコンピュータ読み取り可能なコードを含み、前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器において実行される場合、前記電子機器のプロセッサは上記いずれかの実施例に記載の現場監視方法を実行する。 Embodiments of the present disclosure further provide a computer program product, the computer program product comprising computer readable code, wherein when the computer readable code is executed in an electronic device, the processor of the electronic device performs any of the above. Perform the site monitoring method described in the example of .

本開示の実施例は少なくとも、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供し、監視機器により収集された監視ビデオを取得し、収集された監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したと検出されるとき、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得し、そして人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定し、決定された人流状態データによって監視イベントの状態を特徴付け、これにより、監視ビデオに対する監視を実現する。 Embodiments of the present disclosure provide at least a site monitoring method and apparatus, an electronic device, a storage medium, and a program for acquiring surveillance video collected by a surveillance device, and determining at least one monitoring point based on the collected surveillance video. obtaining people monitoring data corresponding to the monitoring event within a preset time period when a monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the monitoring area; Determining people flow status data and characterizing the status of the surveillance event by the determined people flow status data, thereby realizing surveillance for surveillance video.

本開示の上記目的、特徴及び利点をより分かりやすくするために、以下において、特に好ましい実施例を挙げて、添付の図面を参照しながら詳細に説明する。 In order to make the above objects, features and advantages of the present disclosure more comprehensible, particularly preferred embodiments will be described in detail below with reference to the accompanying drawings.

本開示の実施例により提供される現場監視方法の模式的フローチャートである。4 is a schematic flow chart of a site monitoring method provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例の現場監視方法を適用可能なシステムアーキテクチャの模式図である。1 is a schematic diagram of a system architecture to which an on-site monitoring method of an embodiment of the present disclosure can be applied; FIG. 本開示の実施例により提供される監視標識を描画したビデオ画面スクリーンショットを表示するインタフェースの模式図である。1 is a schematic diagram of an interface displaying a video screen screenshot depicting surveillance signs provided by an embodiment of the present disclosure; FIG. 本開示の実施例により提供される監視標識を描画した別のビデオ画面スクリーンショットを表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface displaying another video screen screenshot depicting surveillance signs provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例に示した人流データに対応する早期警報情報のインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface of early warning information corresponding to people flow data shown in an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface displaying detailed information of people flow condition alert provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface displaying detailed information of people flow condition alert provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される人流状態警報の詳細情報を表示する別のインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of another interface displaying detailed information of people flow condition alert provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される警報詳細を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface for displaying alarm details provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface displaying detailed information of people flow condition alert provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface displaying detailed information of people flow condition alert provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される警報詳細を表示するインタフェースの模式図である。FIG. 4 is a schematic diagram of an interface for displaying alarm details provided by an embodiment of the present disclosure; 本開示の実施例により提供されるリアルタイムな総人数及び人流の総存在人数が時間の経過とともに変化するインタフェースの模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram of an interface in which real-time headcount and crowd flow headcount changes over time provided by embodiments of the present disclosure; 本開示の実施例により提供される将来の時間帯での人流データを予測するインタフェースの模式図である。1 is a schematic diagram of an interface for forecasting people flow data in future time periods provided by embodiments of the present disclosure; FIG. 本開示の実施例により提供される現場監視装置900のアーキテクチャの模式図である。9 is a schematic diagram of the architecture of a field monitoring device 900 provided by embodiments of the present disclosure; FIG. 本開示の実施例により提供される電子機器1900の構造的模式図である。19 is a structural schematic diagram of an electronic device 1900 provided by an embodiment of the present disclosure; FIG.

本開示の実施例の技術的解決手段をより明確に説明するために、以下において、実施例に必要とされる図面について簡単に紹介し、ここでの図面は明細書に組み込まれて本明細書の一部を構成し、これらの図面は本開示に合致する実施例を示し、明細書と共に本開示の実施例の技術的解決手段を説明するために用いられる。以下の図面は単に本開示のいくつかの実施例を示すものであり、従って、範囲を制限すると見なされるべきでなく、当業者にとっては、、創造的な労力を要することなく、これらの図面に基づいて他の関連する図面を取得することもできることを理解すべきである。 In order to describe the technical solutions of the embodiments of the present disclosure more clearly, the following briefly introduces the drawings required for the embodiments, and the drawings here are incorporated into the specification to These drawings show embodiments consistent with the present disclosure and are used together with the specification to describe the technical solutions of the embodiments of the present disclosure. The following drawings merely illustrate some embodiments of the present disclosure and are therefore not to be considered limiting in scope, and those skilled in the art will be able to adapt these drawings without creative effort. It should be understood that other related drawings may also be obtained based on.

本開示の実施例の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下に本開示の実施例における図面を参照しながら本開示の実施例における技術的解決手段を明確かつ完全に説明し、当然ながら、説明される実施例は本開示の実施例の一部に過ぎず、全ての実施例ではない。通常、ここでの図面に説明及び図示された本開示の実施例の構成要素は、様々な異なる構成で配置及び設計されてもよい。従って、以下の図面にて提供される本開示の実施例に対する詳細な説明は、保護請求する本開示の範囲を限定することを意図するものではなく、本開示の特定の実施例を示すものに過ぎない。本開示の実施例に基づき、当業者が創造的な労力を要することなく、得られた全ての他の実施例は、いずれも本開示の保護範囲に属する。 In order to make the objectives, technical solutions and advantages of the embodiments of the present disclosure clearer, the following clearly and completely describes the technical solutions in the embodiments of the present disclosure with reference to the drawings in the embodiments of the present disclosure. It should be understood that the described implementations are only some, but not all implementations of the present disclosure. In general, the components of the embodiments of the disclosure described and illustrated in the drawings herein may be arranged and designed in a variety of different configurations. Accordingly, the detailed descriptions of embodiments of the present disclosure provided in the following drawings are not intended to limit the scope of the claimed disclosure, but are intended to illustrate particular embodiments of the disclosure. Not too much. Based on the embodiments of the present disclosure, all other embodiments obtained by persons skilled in the art without creative efforts are within the protection scope of the present disclosure.

人々の生活水準の向上に伴い、各地や各場所内では、大型イベントがますます多く開催されるようになっている。大型イベントを開催するとき、人流が密集するため、大型イベントを開催する地点や場所で事故が発生しやすく、また、人流密集領域では、ビデオによって群集密度をリアルタイムで解析し、人流量、領域における存在人数を予測する需要が高まってきている。群集解析は日常生活の多くの分野において重要な応用があり、群集解析によって、領域内のリアルタイムな人数をリアルタイムに把握し、雑踏等の重大事故を減らし、人々の安全を保障することができるほか、商業現場にも適用でき、企業の顧客行動解析に役立つ。 BACKGROUND ART With the improvement of people's living standards, more and more large-scale events are being held in various places and places. When a large-scale event is held, the flow of people is concentrated, so accidents are likely to occur at the point or place where the large-scale event is held. There is a growing demand for predicting the number of people present. Crowd analysis has important applications in many areas of daily life. Crowd analysis can grasp the real-time number of people in an area in real time, reduce serious accidents such as crowds, and ensure people's safety. , can also be applied to commercial sites, and is useful for corporate customer behavior analysis.

しかし、既存の群集解析の関連応用は、ビデオ領域内の人数推算や領域侵入等の行為に対する早期警報により重点を置いており、このようなメカニズムはリアルタイムな状況の確認や処理のみ可能であり、予測を行って安全上の問題を予防することができず、データ解析を行ってさらに人流規律を要約することもできない。 However, the related applications of existing crowd analysis are more focused on people estimation in the video area and early warning for actions such as area intrusion. Predictions cannot be made to prevent safety problems, and data analysis cannot be performed to further summarize people flow discipline.

上記問題を解決し、地点や場所の安全性を高めるために、本開示の実施例は、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供する。 In order to solve the above problems and improve the safety of points and places, the embodiments of the present disclosure provide field monitoring methods and devices, electronic devices, storage media, and programs.

本開示の実施例の理解を容易にするために、まず、本開示の実施例に開示される現場監視方法を詳細に説明する。本開示の実施例により提供される現場監視方法の実行主体は一般に、一定の演算能力を有するコンピュータデバイスであり、該コンピュータデバイスは、例えば、端末装置やサーバ又はほかの処理装置を含み、端末装置は、ユーザ側装置(User Equipment:UEと略称)、モバイルデバイス、ユーザ端末、端末、セルラー電話、コードレス電話機、パーソナルデジタルアシスタント(Personal Digital Assistant:PDAと略称)、携帯型デバイス、計算装置、車載装置、ウェアラブル装置等であってもよい。本開示の一部の実施例において、該現場監視方法は、プロセッサによりメモリに記憶されたコンピュータ読み取り可能な命令を呼び出すことで実現されてもよい。 In order to facilitate understanding of the embodiments of the present disclosure, first, the site monitoring method disclosed in the embodiments of the present disclosure will be described in detail. The execution body of the site monitoring method provided by the embodiments of the present disclosure is generally a computing device with a certain computing power, which includes, for example, a terminal device, a server or other processing device, and a terminal device User equipment (abbreviated as UE), mobile device, user terminal, terminal, cellular telephone, cordless telephone, personal digital assistant (abbreviated as PDA), portable device, computing device, vehicle-mounted device , a wearable device, or the like. In some embodiments of the present disclosure, the site monitoring method may be implemented by a processor invoking computer readable instructions stored in memory.

図1は、本開示の実施例により提供される現場監視方法の模式的フローチャートであり、該方法は下記S101~S104を含む。 FIG. 1 is a schematic flowchart of a site monitoring method provided by an embodiment of the present disclosure, which method includes S101-S104 as follows.

S101で、少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得する。 At S101, surveillance videos collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point are obtained.

S102で、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定する。 At S102, it is determined whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video.

S103で、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得する。 In S103, when a monitoring event occurs in a monitoring area corresponding to at least one monitoring point, the number monitoring data matching the monitoring event within a preset time period is acquired.

S104で、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定する。 At S104, determine people flow status data of at least one monitoring device based on the people monitoring data.

上記方法において、監視機器により収集された監視ビデオを取得することで、収集された監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したと検出される場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得し、そして人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定し、決定された人流状態データによって監視イベントの状態を表し、これにより、監視ビデオに対する監視を実現し、例えば、人流状態データは入り人流数の総数としてもよく、入り人流数の総数が大きい場合、監視イベントが頻繁に発生することを特徴付ける。 In the above method, by acquiring the surveillance video collected by the surveillance equipment, if it is detected that a surveillance event has occurred in the surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the gathered surveillance video, the preset obtaining people monitoring data matching the monitoring event within the determined time period; determining people flow status data of at least one monitoring device based on the people monitoring data; determining the status of the monitoring event based on the determined people flow status data; For example, the crowd flow status data can be the total number of incoming traffic, and when the total number of incoming traffic is large, it is characterized by the frequent occurrence of surveillance events.

図2は、本開示の実施例の現場監視方法を適用可能なシステムアーキテクチャの模式図である。図2に示すように、該システムアーキテクチャは、監視ビデオ取得端末201、ネットワーク202及び現場監視端末203を含む。例示的な一応用をサポートすることを実現するために、監視ビデオ取得端末201と現場監視端末203はネットワーク202を介して通信接続を確立し、監視ビデオ取得端末201はネットワーク202を介して現場監視端末203へ監視ビデオを報告し、現場監視端末203は監視ビデオに応答し、そして監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定し、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得し、そして人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定する。最後に、現場監視端末203は監視ビデオの人流状態データをネットワーク202にアップロードし、ネットワーク202を介して監視ビデオ取得端末201に送信する。 FIG. 2 is a schematic diagram of a system architecture to which the field monitoring method of the embodiment of the present disclosure can be applied. As shown in FIG. 2, the system architecture includes a surveillance video acquisition terminal 201 , a network 202 and a field monitoring terminal 203 . To provide support for one exemplary application, the surveillance video acquisition terminal 201 and the scene monitoring terminal 203 establish a communication connection via the network 202, and the surveillance video acquisition terminal 201 communicates with the scene monitoring terminal 201 via the network 202. reporting the surveillance video to the terminal 203, the field surveillance terminal 203 responding to the surveillance video, and based on the surveillance video, determining whether a surveillance event occurred in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point; When a monitoring event occurs in a monitoring area corresponding to one monitoring point, people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period is obtained, and based on the people monitoring data, at least one monitoring device is operated. Determine crowd flow data. Finally, the site monitoring terminal 203 uploads the monitoring video crowd flow data to the network 202 and transmits it to the monitoring video acquisition terminal 201 via the network 202 .

例として、監視ビデオ取得端末201は、ビデオ収集装置を含んでもよく、現場監視端末203は、視覚情報処理能力を有する視覚処理装置又は遠隔サーバを含んでもよい。ネットワーク202は、有線又は無線の接続方式を採用し得る。現場監視端末203が視覚処理装置である場合、監視ビデオ取得端末201は、有線接続の方式で視覚処理装置と通信接続することができ、例えば、バスを介してデータ通信を行い、現場監視端末203が遠隔サーバである場合、監視ビデオ取得端末201は、無線ネットワークを介して遠隔サーバとデータインタラクションを行うことができる。 By way of example, surveillance video acquisition terminal 201 may include a video gathering device, and site monitoring terminal 203 may include a visual processing device or remote server having visual information processing capabilities. Network 202 may employ wired or wireless connectivity schemes. If the field monitoring terminal 203 is a visual processing device, the monitoring video acquisition terminal 201 can be connected to the visual processing device via a wired connection. is a remote server, the surveillance video acquisition terminal 201 can perform data interaction with the remote server through a wireless network.

或いは、一部の現場では、監視ビデオ取得端末201は、ビデオ収集モジュールを備える視覚処理装置であってもよく、具体的にはカメラ付きホストとして実現されてもよい。この場合、本開示の実施例の現場監視方法は、監視ビデオ取得端末201によって実行され得、上記システムアーキテクチャは、ネットワーク202と現場監視端末203を含まなくてもよい。 Alternatively, in some sites, the surveillance video acquisition terminal 201 may be a vision processing device with a video acquisition module, specifically implemented as a host with a camera. In this case, the site monitoring method of the embodiments of the present disclosure may be performed by the surveillance video acquisition terminal 201 and the above system architecture may not include the network 202 and the site monitoring terminal 203 .

以下、S101~S104を説明する。 S101 to S104 will be described below.

S101について、
本開示の一部の実施例において、該方法で目標監視領域を検出することができ、該目標監視領域は、現実の現場におけるいずれかの領域であってもよく、例えば、該目標監視領域は、デパート、砂浜、公園及び地下鉄駅等であってもよい。
About S101,
In some embodiments of the present disclosure, the method can detect a target monitoring region, and the target monitoring region can be any region in a real scene, for example, the target monitoring region is , department stores, beaches, parks and subway stations.

例示的には、監視機器が対応する監視領域を監視し、目標監視領域に対する監視を実現できるように、目標監視領域に複数の監視ポイントを設置し、各監視ポイントに1つの監視機器を取り付けることができる。監視ポイントの設置は実際の要件に応じて決定されることができ、例えば、目標監視領域がデパートである場合、デパートの各ドアにそれぞれ1つの監視ポイントを設置し、及び各エレベーターの乗降口の少なくとも1箇所に1つの監視ポイントを設置すること等ができる。 Illustratively, a plurality of monitoring points are installed in the target monitoring area, and one monitoring device is attached to each monitoring point so that the monitoring device can monitor the corresponding monitoring area and realize monitoring of the target monitoring area. can be done. The installation of monitoring points can be determined according to actual requirements. For example, if the target monitoring area is a department store, each door of the department store should have a monitoring point, and each elevator door should have a monitoring point. One monitoring point can be installed in at least one location, and the like.

本開示の一部の実施例において、監視機器は、監視カメラ等の装置であってもよい。各監視ポイントに1つの監視機器を設置し、監視機器によって対応する監視領域内の監視ビデオを収集することで、各監視機器により収集された監視ビデオを取得することができ、つまり、少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することができる。 In some embodiments of the present disclosure, the surveillance equipment may be a device such as a surveillance camera. By installing one monitoring device at each monitoring point and collecting the monitoring video in the corresponding monitoring area by the monitoring device, the monitoring video collected by each monitoring device can be obtained, that is, at least one Surveillance videos collected by surveillance equipment installed at surveillance points can be obtained.

S102について、
ここで、各監視機器により収集された監視ビデオについて、該監視ビデオに基づき、該監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することができ、さらに、少なくとも1つの監視ポイントのうちの各監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することができる。監視イベントは、過密イベントと線跨ぎイベントの少なくとも1つを含んでもよく、過密イベントとは、領域内の人数密度が所定の値より大きいこと、即ち、領域内の人員密度が大きいことを指し、線跨ぎとは、領域内に、所定の基準線を跨ぐ歩行者がいることを指す。
Regarding S102,
Here, for the monitoring video collected by each monitoring device, it is possible to determine whether a monitoring event has occurred in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the monitoring video; It can be determined whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to each surveillance point of the points. The monitoring event may include at least one of an overcrowding event and a line-crossing event, and the overcrowding event means that the density of people in the area is greater than a predetermined value, that is, the density of people in the area is high, Line-crossing means that there is a pedestrian crossing a predetermined reference line in the area.

具体的な現場により線跨ぎイベントと過密イベントを説明すると、例えば、線跨ぎイベントについて、地下鉄駅内のプラットホーム上で、地下鉄と予め設定される距離(例えば、1メートル)を隔てる位置に基準線を設定し、該基準線を跨ぐ人がいるか否か(つまり、基準線を跨って地下鉄に乗る又は地下鉄を降りる人がいるか否か)を監視することができ、そうである場合、跨ぎイベントが発生した。例えば、過密イベントについて、砂浜で目標監視領域を設定することができ、該目標監視領域内の人数が所定の人数値より大きくなると、過密イベントが発生したと決定する。 To explain the line-crossing event and the overcrowded event in terms of a specific site, for example, for the line-crossing event, on the platform in the subway station, a reference line is placed at a predetermined distance (for example, 1 meter) from the subway. can be set to monitor whether there is a person crossing the reference line (that is, whether there is a person crossing the reference line to get on or off the subway), and if so, a crossing event occurs bottom. For example, for an overcrowding event, a target monitoring area can be set at a beach, and when the number of people in the target monitoring area is greater than a predetermined number of people, it is determined that the overcrowding event has occurred.

本開示の一部の実施例において、監視ビデオごとに、機能ボタンを設定し、機能ボタンのトリガによって、監視ポイントの監視領域に対する監視イベントの監視の実行を確定することができる。例えば、線跨ぎイベントに対応する第1機能ボタン(単一の監視ビデオに対して線跨ぎイベントの監視を行う)を設定し、監視ビデオAに対応する第1機能ボタンがトリガされると、監視ビデオAに対して線跨ぎイベントを監視するように確定するようにしてもよいし、或いは、線跨ぎイベントに対応する第2機能ボタン(監視ビデオグループに対して線跨ぎイベントの監視を行う)を設定し、監視ビデオA、監視ビデオB等からなる監視ビデオグループAに対応する第2機能ボタンがトリガされると、該監視ビデオグループAに対して線跨ぎイベントを監視するように確定するようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, a function button can be set for each surveillance video, and the trigger of the function button can determine the execution of surveillance event surveillance for the surveillance area of the surveillance point. For example, if a first function button corresponding to a line-crossing event (monitoring a single surveillance video for a line-crossing event) is set, and the first function button corresponding to surveillance video A is triggered, then the surveillance You may decide to monitor for line crossing events for video A, or you may press the second function button corresponding to line crossing events (monitor video group for line crossing events). so that when a second function button corresponding to a surveillance video group A consisting of surveillance video A, surveillance video B, etc. is triggered, the surveillance video group A is determined to monitor for line crossing events. may

本開示の一部の実施例において、過密イベントに対応する第3機能ボタン(単一の監視ビデオに対して過密イベントの監視を行う)を設定し、監視ビデオAに対応する第3機能ボタンがトリガされると、監視ビデオAに対して過密イベントを監視ように確定するようにしてもよいし、或いは、過密イベントに対応する第4機能ボタン(監視ビデオグループに対して過密イベントの監視を行う)を設定し、監視ビデオA、監視ビデオB等からなる監視ビデオグループAに対応する第4機能ボタンがトリガされると、該監視ビデオグループAに対して過密イベントを監視するように確定するようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, a third function button corresponding to the congestion event is configured (congestion event monitoring for a single surveillance video), and the third function button corresponding to surveillance video A is set to When triggered, it may be determined to monitor congestion events for Surveillance Video A, or the fourth function button corresponding to Congestion Events (Monitor Congestion Events for Surveillance Video Group ) so that when the fourth function button corresponding to a surveillance video group A consisting of Surveillance Video A, Surveillance Video B, etc. is triggered, the Surveillance Video Group A is determined to monitor congestion events. can be

本開示の一部の実施例において、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定する前に、該監視ビデオに対応する監視標識を描画することができる。線跨ぎイベントについて、該監視標識は、予め描かれた出入り境界線、入り方向及び出方向としてもよい。過密イベントについて、該監視標識は、予め描かれた任意の多角形としてもよいし、又は、過密イベントについて、対応する監視標識を設定しなくてもよい。異なる監視ビデオに対応する監視標識は異なり、つまり、監視ビデオごとに、該監視ビデオに対応する監視標識(線跨ぎイベントに対応する監視標識と過密イベントに対応する監視標識の少なくとも1つ)を描画することができる。 In some embodiments of the present disclosure, prior to determining whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video, rendering surveillance signs corresponding to the surveillance video. can do. For a line-crossing event, the surveillance markers may be pre-drawn entry/exit boundaries, entry directions, and exit directions. For congestion events, the watchdog may be any pre-drawn polygon, or for congestion events, no corresponding watchdog may be set. The surveillance signs corresponding to different surveillance videos are different, that is, the surveillance signs corresponding to the surveillance videos (at least one of the surveillance signs corresponding to the line crossing event and the surveillance sign corresponding to the overcrowding event) are drawn for each surveillance video. can do.

本開示の一部の実施例において、各監視ビデオについて、該監視ビデオから1フレームのビデオ画面スクリーンショットを収集し、該ビデオ画面スクリーンショットを表示することができ、これにより、ユーザは実際の要求に応じてビデオ画面スクリーンショットで監視標識を描画することができる。さらに、監視標識を予め描画したビデオ画面スクリーンショットを取得することで、ビデオ画面スクリーンショット内の監視標識の、ビデオ画面スクリーンショットにおける位置情報を決定することもでき、該位置情報は、ビデオ画面スクリーンショットに対応する画素座標系での監視標識の座標集合であってもよく、例えば、出入り境界線の位置情報等であってもよい。さらに、該監視ビデオのビデオ画面において監視標識に合致する目標位置情報を決定することができる。監視機器の位置、向き等の取り付け情報が変化しない場合、ビデオ画面スクリーンショットにおける監視標識の位置情報は、監視ビデオのビデオ画面における監視標識の目標位置情報としてもよい。さらに、該監視機器により収集された監視ビデオ及び決定された目標位置情報に基づき、該監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することができる。 In some embodiments of the present disclosure, for each surveillance video, a one-frame video screen screenshot can be collected from the surveillance video, and the video screen screenshot can be displayed so that the user can see the actual request. Depending on the video screen screenshot can be drawn surveillance signs. Further, by taking a video screen screenshot with a pre-rendered surveillance sign, it is also possible to determine location information in the video screen screenshot of the surveillance sign in the video screen screenshot, wherein the location information is displayed on the video screen screenshot. It may be a set of coordinates of surveillance signs in a pixel coordinate system corresponding to the shot, or, for example, positional information of entry/exit boundaries. In addition, target location information matching surveillance signs in the video screen of the surveillance video can be determined. If the mounting information such as the position, orientation, etc. of the surveillance equipment does not change, the position information of the surveillance sign in the video screen screenshot may be the target position information of the surveillance sign in the video screen of the surveillance video. Further, based on the surveillance video collected by the surveillance equipment and the determined target location information, it can be determined whether a surveillance event has occurred in the surveillance area corresponding to the surveillance point.

本開示の一部の実施例において、監視標識が線跨ぎイベントに対応する監視標識を含む場合、図3Aに示される監視標識を描画したビデオ画面スクリーンショットを表示するインタフェースの模式図を参照し、この図3Aには予め描かれた監視標識31を含み、監視標識は、描画された出入り境界線と出入り方向を指示する矢印標識を含む。監視標識を描画する際に、表示されるインタフェースに入り人流の閾値(即ち、第1人流閾値)と出人流の閾値(即ち、第2人流閾値)の少なくとも1つを設定することもでき、これにより、所定の入り人流の閾値と出人流の閾値の少なくとも1つに基づいて監視ビデオを監視する。この図3Aには、ビデオ画面スクリーンショットの上方にある線跨ぎイベントの設定の案内情報も含まれることによって、ユーザは表示される線跨ぎ事象の設定の案内情報に従って、監視標識を描画することができる。監視標識を描画する際に、「再描画」のボタンをトリガし、描画された監視標識を削除し、新しい監視標識を描画し直すことも可能である。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance signs include surveillance signs corresponding to a line crossing event, referring to the schematic diagram of an interface displaying a video screen screenshot depicting surveillance signs shown in FIG. 3A, This FIG. 3A includes a pre-drawn surveillance sign 31, which includes a drawn entry/exit boundary and an arrow sign indicating the entry/exit direction. When drawing the surveillance sign, it is also possible to set at least one of the threshold for entering the flow of people (i.e. the first threshold of people flow) and the threshold for the threshold of exiting the flow of people (i.e. the second threshold of people flow) in the displayed interface, which monitors the surveillance video based on at least one of predetermined thresholds of incoming and outgoing traffic. This FIG. 3A also includes guide information for setting the line-crossing event above the video screen screenshot, so that the user can draw a surveillance sign according to the guide information for setting the line-crossing event displayed. can. When drawing a watchdog, it is also possible to trigger a "redraw" button to delete the drawn watchdog and redraw a new watchdog.

本開示の一部の実施例において、監視標識が過密イベントに対応する監視標識を含む場合、図3Bに示される監視標識を描画した別のビデオ画面スクリーンショットのインタフェースの模式図を参照し、この図3Bは予め描かれた監視標識32を含み、監視標識は検出領域を指示する多角形を含み、検出領域の数は複数でもよい。監視標識を描画する際に、表示されるインタフェースに早期警報のレベル別の人数、即ち、一般リスクに対応する早期警報の人数、大きなリスクに対応する早期警報の人数及び重大リスクに対応する早期警報の人数を設定することによって、設定した早期警報の各レベル別の人数に基づき、監視ビデオを監視することもできる。この図3Bには、ビデオ画面スクリーンショットの上方にある過密イベントの設定のヒント情報も含まれることによって、ユーザは表示される線跨ぎ事象の設定の案内情報に従って、検出領域を指示する監視標識を描画することができる。監視標識を描画する際に、「再描画」のボタンをトリガし、描画された監視標識を削除し、新しい監視標識を描画し直すこともできる。監視ビデオに対応する監視標識を描画した後、描画された監視標識を多重化領域内に記憶することができ、これにより、次回、監視標識を決定する際に、多重化領域の機能ボタンを直接トリガし、監視標識の再利用を実現することができる。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance signs include surveillance signs corresponding to congestion events, refer to the schematic diagram of the interface of another video screen screenshot depicting the surveillance signs shown in FIG. FIG. 3B includes a pre-drawn surveillance marker 32, the surveillance marker including polygons indicating detection areas, which may be multiple in number. When drawing monitoring signs, the number of people by level of early warning is displayed on the interface, that is, the number of early warnings corresponding to general risks, the number of early warnings corresponding to major risks, and the early warnings corresponding to serious risks. By setting the number of people, you can also monitor the surveillance video based on the number of people for each level of early warning you have set. This FIG. 3B also includes hint information for setting the overcrowding event above the video screen screenshot, so that the user can follow the displayed guide information for setting the line crossing event to set the surveillance sign indicating the detection area. can be drawn. When drawing a watchdog, a "redraw" button can also be triggered to delete the drawn watchdog and redraw a new watchdog. After drawing the surveillance signs corresponding to the surveillance video, the drawn surveillance signs can be stored in the multiplexing area, so that the next time the surveillance signs are determined, the function buttons in the multiplexing area can be directly pressed. It can be triggered and reuse of surveillance signs can be realized.

図3Bにおける人体マークの機能ボタンは、人体マークの設定情報を表示するために用いられる。監視ビデオ画面における人体の面積の大きさは、監視機器の高さ及び角度に関連し、且つ同一の人体であっても、監視ビデオ画面における面積の大きさは、監視機器との距離によって異なり、つまり、監視機器との距離が近いと、人体の面積は大きく、このことを考慮すると、人体マークは線跨ぎイベント、過密イベントの基本設定である。 The human body mark function button in FIG. 3B is used to display the setting information of the human body mark. The size of the area of the human body on the monitoring video screen is related to the height and angle of the monitoring equipment, and even for the same human body, the size of the area on the monitoring video screen varies depending on the distance from the monitoring equipment, That is, when the distance to the monitoring equipment is short, the area of the human body is large, and considering this fact, the human body mark is the basic setting for the line-crossing event and the overcrowded event.

本開示の一部の実施例において、図3Aと図3Bに示されるビデオ画面スクリーンショットにおいて、異なる深さ位置で複数の歩行者の人体枠をマークし、各歩行者の人体枠の面積及び位置する深さ情報を推定することができ、これにより、アルゴリズム(例えば、人体を認識するための画像認識アルゴリズム)は人体マークの結果を利用して、異なる場合での異なる監視機器に対して人体認識を行い、認識精度を高めることができ、ここで、人体枠が多いほど、精度は高くなり、本開示の一部の実施例において、マークされる歩行者枠の数は必要に応じて設定されることができ、例えば、マークされる歩行者枠の数量範囲を3個から10個と設定することができる。さらに、複数の歩行者の人体枠の面積及び各歩行者の位置する深さ情報を利用して、監視ビデオの1秒あたりのビデオ画面の検出領域に含まれるリアルタイムな人数を検出することができる。 In some embodiments of the present disclosure, in the video screen screenshots shown in FIGS. 3A and 3B, multiple pedestrian body frames are marked at different depth positions, and the area and position of each pedestrian body frame are depth information can be estimated, so that an algorithm (e.g., an image recognition algorithm for recognizing a human body) can use the results of the human body mark to perform human body recognition for different monitoring devices in different cases. to improve the recognition accuracy, where the more human body frames, the higher the accuracy, and in some embodiments of the present disclosure, the number of marked pedestrian frames is set according to needs. For example, the number of marked pedestrian frames can range from 3 to 10. Furthermore, by using the area of the body frame of multiple pedestrians and the depth information of each pedestrian's position, it is possible to detect the real-time number of people included in the detection area of the video screen per second of the surveillance video. .

過密イベントでは、検出領域(監視標識)を描画した後、人体マークでマークされた人体サンプルに基づき、描画領域の現実の現場での予測面積を算出し、予測面積を図3Bの下方の「領域面積予測」に表示することができ、そして後続のポイント過密警報、ビデオグループ過密警報等において、検出領域内の人員密度を算出することもできる。また、この図3Bには「面積更正」の機能ボタンも含まれ、「面積更正」の機能ボタンをトリガした後、「領域面積予測」に表示される予測面積を更正することができる。 In the overcrowding event, after drawing the detection area (surveillance sign), based on the human body sample marked with the human body mark, the predicted area of the drawing area in the real scene is calculated, and the predicted area is the "Region Area Prediction", and can also calculate the population density within the detection area in subsequent point congestion alarms, video group congestion alarms, etc. Also included in this FIG. 3B is a "Correct Area" function button, after which the "Correct Area" function button is triggered, the predicted area displayed in "Region Area Prediction" can be corrected.

本開示の一部の実施例において、ビデオ画面の監視標識が過密イベントに対応する監視標識及び線跨ぎイベントに対応する監視標識の両方を含む場合、図3Cを参照し、図3Cは本開示の実施例に示した人流データに対応する早期警報情報のインタフェースの模式図であり、この図3Cには過密イベント及び線跨ぎイベントの各々に対応する早期警報のレベル及び人数が含まれる。つまり、過密イベントの、一般リスクに対応する早期警報の人数、大きなリスクに対応する早期警報の人数及び重大リスクに対応する早期警報の人数、線跨ぎイベントの、存在人数上昇に対応する早期警報の人数、存在人数警戒に対応する早期警報の人数及び存在人数過多に対応する早期警報の人数が含まれ、これにより、設定した早期警報の各レベル別の人数に基づき、監視ビデオを監視することができる。この図3Cには、ビデオ画面で過密イベントと線跨ぎイベントを開始開始する有効期間に関する2つのボタン、即ち「長期間有効」と「ユーザ定義」も含まれ、これにより、ユーザは関連の監視パラメータ及び時間情報を柔軟に設定可能である。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance markings on the video screen include both surveillance markings corresponding to congestion events and monitoring markings corresponding to line crossing events, please refer to FIG. Figure 3C is a schematic diagram of an interface for early warning information corresponding to people flow data in the example, including early warning levels and numbers corresponding to each of the overcrowding event and the line crossing event; That is, for congestion events, the number of early warnings corresponding to general risks, the number of early warnings corresponding to large risks and the number of early warnings corresponding to severe risks, and the number of early warnings corresponding to the increase in the number of people present for crossing events. It includes the number of people, the number of people with early warning corresponding to the number of people present, and the number of people with early warning corresponding to overcrowding, so that the surveillance video can be monitored based on the number of people at each level of early warning set. can. Also included in this FIG. 3C are two buttons for validity periods, namely "Long Term Valid" and "User Defined", which initiate congestion and line crossing events on the video screen, allowing the user to set the relevant monitoring parameters. and time information can be flexibly set.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、目標対象が存在する場合、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a line crossing event, then based on the surveillance video, determining whether the surveillance event occurred in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point includes: determining, based on the surveillance video, whether there is a target object within the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point that straddles the target location matching the pre-drawn entry/exit boundary; If so, determining that a line crossing event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、各監視ポイントで収集された監視ビデオについて、監視ビデオに基づき、該監視ポイントに対応する監視領域内に、出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することができ、例えば、監視ビデオにおいて、描画された出入り境界線を跨ぐ歩行者がいるか否かを検出することができ、存在する場合、該監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生したと決定し、存在しない場合、該監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生していないと決定する。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a line-crossing event, for the surveillance video collected at each surveillance point, an entry/exit boundary line is added to the surveillance area corresponding to the surveillance point based on the surveillance video. For example, in a surveillance video, it can detect whether there is a pedestrian straddling a drawn entry/exit boundary, and the existence If so, it is determined that a line-crossing event has occurred in the monitoring area corresponding to the monitoring point, and if not, it is determined that a line-crossing event has not occurred in the monitoring area corresponding to the monitoring point.

監視ポイントに対応する監視領域は、該監視ポイントに設置される監視機器の監視可能な検出領域であってもよく、監視ポイントに対応する監視領域は、監視機器の取り付け位置、取り付け角度に関連し、異なる取り付け位置及び取り付け角度は異なる監視領域に対応する。 The monitoring area corresponding to the monitoring point may be a detection area that can be monitored by the monitoring equipment installed at the monitoring point, and the monitoring area corresponding to the monitoring point is related to the mounting position and mounting angle of the monitoring equipment. , different mounting positions and mounting angles correspond to different monitoring areas.

本開示の一部の実施例において、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在すると決定されるとき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生したと決定し、これにより、線跨ぎイベントに対するリアルタイムな監視を実現し、線跨ぎイベントの監視の正確性を高めることができる。 In some embodiments of the present disclosure, at least one It is determined that a line-crossing event has occurred in a monitoring area corresponding to one monitoring point, thereby realizing real-time monitoring of the line-crossing event and increasing the accuracy of monitoring the line-crossing event.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが過密イベントである場合、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、目標対象個数が過密閾値を超えた場合、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a congestion event, determining based on the surveillance video whether the surveillance event has occurred in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point is the surveillance event. determining, based on the video, whether a target number of objects within a surveillance area corresponding to at least one surveillance point exceeds an overcrowding threshold; determining that a congestion event has occurred in the corresponding monitored area.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが過密イベントである場合、各監視ポイントで収集された監視ビデオについて、監視ビデオに基づき、該監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の数が過密閾値を超えたか否かを決定することができ、例えば、監視ビデオにおいて監視領域内の人の数を決定し、該人の数が予め設定された過密閾値より大きいか否かを判断し、そうである場合、該監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定し、そうでない場合、該監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生していないと決定する。監視イベントが過密イベントである場合、監視ポイントに対応する監視領域は描画された多角形に合致する検出領域としてもよく、監視標識を描画していない場合、監視ポイントに対応する監視領域は、該監視ポイントに設置される監視機器の監視可能な検出領域である(つまり、監視ビデオの監視インタフェースに対応する領域は全て監視領域となる)。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a congestion event, for the surveillance video collected at each surveillance point, based on the surveillance video, the number of target objects in the surveillance area corresponding to the surveillance point is: determining whether the overcrowding threshold is exceeded, for example, determining the number of people in the surveillance area in the surveillance video, determining whether the number of people is greater than the preset overcrowding threshold; If so, it is determined that a congestion event has occurred in the monitoring area corresponding to the monitoring point; otherwise, it is determined that no congestion event has occurred in the monitoring area corresponding to the monitoring point. If the surveillance event is an overcrowding event, the surveillance area corresponding to the surveillance point may be the detection area matching the drawn polygon, and if no surveillance sign is drawn, the surveillance area corresponding to the surveillance point is It is the detection area that can be monitored by the monitoring equipment installed at the monitoring point (that is, the area corresponding to the monitoring interface of the monitoring video is all the monitoring area).

上記方法において、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象個数が過密閾値を超えたと決定されるとき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定し、これにより、過密イベントに対するリアルタイムな監視を実現し、過密イベントの監視の正確性を高めることが可能となる。 In the above method, when it is determined based on the surveillance video that the target number of objects in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point exceeds the congestion threshold, an overcrowding event occurs in the surveillance area corresponding to the at least one surveillance point. This makes it possible to implement real-time monitoring of congestion events and increase the accuracy of congestion event monitoring.

S103とS104について、
本開示の一部の実施例において、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したと決定される場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得することができ、人数監視データは、線跨ぎイベントに対応する人数監視データと過密イベントに対応する人数監視データの少なくとも1つを含む。さらに、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定し、人流状態データは、線跨ぎイベントに対応する人流状態データと過密イベントに対応する人流状態データの少なくとも1つを含む。予め設定された時間帯は必要に応じて設定されることができ、例えば、予め設定された時間帯は、監視イベントが発生したと決定される時刻から1時間後までの時間帯としてもよく、監視イベントが発生したと決定される時刻が13時10分00秒であると、予め設定された時間帯は、13時10分00秒から14時10分00秒までの時間帯とする。別の例として、予め設定された時間帯は、監視イベントが発生したと決定される時刻から1分後までの時間帯としてもよく、監視イベントが発生したと決定される時刻が13時10分00秒であると、予め設定された時間帯は13時10分00秒から13時11分00秒までの時間帯とする。
Regarding S103 and S104,
In some embodiments of the present disclosure, when it is determined that a monitoring event has occurred in a monitoring area corresponding to at least one monitoring point, obtaining people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period. and the people monitoring data includes at least one of people monitoring data corresponding to a line crossing event and people monitoring data corresponding to an overcrowded event. Further, the people flow state data of at least one monitoring device is determined based on the people monitoring data matching the monitoring event within the preset time period, and the people flow state data and the people flow state data corresponding to the line crossing event are congested. At least one of crowd flow status data corresponding to the event is included. The preset time period can be set as needed, for example, the preset time period may be a time period from the time when it is determined that the monitoring event occurred to one hour later, If the time at which the monitoring event is determined to have occurred is 13:10:00, the preset time period is from 13:10:00 to 14:10:00. As another example, the preset time period may be a time period from the time when it is determined that the monitoring event has occurred until one minute later, and the time when it is determined that the monitoring event has occurred is 13:10. If it is 00 seconds, the preset time period is from 13:10:00 to 13:11:00.

線跨ぎイベントについて、予め設定された時間帯内の線跨ぎイベントに合致する人数監視データを取得し、そして予め設定された時間帯内の線跨ぎイベントに合致する人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の、線跨ぎイベントに合致する人流状態データを決定することができる。 For the line-crossing event, obtaining people-monitoring data matching the line-crossing event within a preset time period; and obtaining at least one people-monitoring data matching the line-crossing event within the preset time period. People flow status data for monitoring equipment consistent with a line crossing event can be determined.

過密イベントについて、予め設定された時間帯内の過密イベントに合致する人数監視データを取得し、そして予め設定された時間帯内の過密イベントに合致する人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の、過密イベントに合致する人流状態データを決定することができる。 For the overcrowding event, obtaining people monitoring data matching the overcrowding event within a preset time period, and operating at least one monitoring device based on the people monitoring data matching the overcrowding event within the preset time period. , people flow status data that matches the congestion event can be determined.

本開示の一部の実施例において、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成すること、をさらに含む。 Some embodiments of the present disclosure further include, after determining the people flow status data of the at least one monitoring device, generating people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alert condition.

ここで、少なくとも1つの監視機器の人流状態データが警報条件を満たすか否かを判断し、満たす場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、ユーザは人流状態警報情報に基づき、誘導計画を生成することができ、よって、目標監視領域での雑踏、渋滞等の事故の発生確率を下げる。 Here, it is determined whether the crowd flow status data of at least one monitoring device satisfies the alarm condition, and if it satisfies, the crowd flow status alarm information is generated, so that the user can make a guidance plan based on the crowd flow status alarm information. can be generated, thus reducing the probability of accidents such as crowds and traffic jams in the target monitoring area.

ここで、決定された人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成し、生成された人流状態警報情報に基づき、目標監視領域をコントロールし、安全事故の発生率を下げ、目標監視領域での人流の安全性を高めることが可能となる。 Here, if the determined people flow state data satisfies the alarm conditions, the people flow state warning information is generated, and based on the generated people flow state warning information, the target monitoring area is controlled, the safety incident rate is reduced, and the target monitoring area is reduced. It is possible to improve the safety of the flow of people in the surveillance area.

以下、線跨ぎイベントの警報プロセスと過密イベントの警報プロセスをそれぞれ詳細に説明する。 In the following, the line crossing event warning process and the congestion event warning process will be described in detail respectively.

まず、線跨ぎイベントの警報プロセスを説明する。 First, the warning process for a line-crossing event will be described.

監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、入り人流数とは、異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数であり、出人流数とは、異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数であること、を含む。 If the monitoring event is a line-crossing event, obtaining the people monitoring data matching the monitoring event within the preset time period means the number of people flowing in and the number of people leaving at different collection points within the preset time period. It is to acquire the number of people flow, and the number of people flow is the number of people who cross the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn entry direction at different collection points, and the number of people flow is different. At the time of collection, the number of people crossing the pre-drawn entry/exit boundary line along the pre-drawn exit direction.

ここで、線跨ぎイベントに対応する監視標識は、予め設定された出入り境界線及び出入り方向(入り方向と出方向の少なくとも1つであり、出方向は入り方向の逆方向である)を含むことができ、出入り境界線によって監視ビデオに対応する監視領域を進入領域と進出領域に分けるようにしてもよく、出入り方向のうちの入り方向は、進出領域から進入領域に入る方向としてもよく、出入り方向のうちの出方向は、進入領域から進出領域に入る方向としてもよい。 Here, the monitoring sign corresponding to the line-crossing event includes a preset entry/exit boundary line and an entry/exit direction (at least one of an entry direction and an exit direction, and the exit direction is the opposite direction of the entry direction). , the monitoring area corresponding to the surveillance video may be divided into an entrance area and an exit area by the entrance/exit boundary line, and the entrance direction of the entrance/exit directions may be the direction from the entrance area to the entrance area. Of the directions, the exit direction may be the direction from the entrance area to the exit area.

さらに、設定された出入り境界線、出入り方向及び監視ビデオに基づき、監視ビデオにおける予め設定された時間帯内の各収集時点での入り人流数(即ち、入る人流の数)と出人流数を決定することができ、異なる収集時点での入り人流数とは、異なる収集時点で、入り方向に沿って出入り境界線を跨ぐ人数であり、異なる収集時点での出人流数とは、異なる収集時点で、出方向に沿って出入り境界線を跨ぐ人数である。 Further, based on the set entry/exit boundary line, entry/exit direction and surveillance video, determine the number of inflows (that is, the number of inflows) and the number of outflows at each collection point within the preset time period in the surveillance video. The number of inflows at different collection points is the number of people crossing the entrance/exit boundary along the direction of entry at different points of collection, and the number of outflows at different points of collection is , is the number of people crossing the entrance/exit boundary along the exit direction.

本開示の一部の実施例において、訓練された目標追跡アルゴリズムを利用して、設定された監視標識に基づいて監視ビデオを検出し、予め設定された時間帯内で、予め設定された時間ごとに検出結果を1回出力することができ、予め設定された時間帯内の複数回の検出結果は、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数としてもよく、各検出結果に出力時間(該出力時間は収集時点である)が関連付けられ、さらに、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することができる。 In some embodiments of the present disclosure, a trained target tracking algorithm is utilized to detect surveillance video based on set surveillance signs, and within a preset time period, at preset time intervals. The detection result can be output once in a preset time period, and the multiple detection results within the preset time period may be the number of inflows and the number of outflows at different collection points within the preset time period. , each detection result is associated with an output time (the output time is the time of collection), and furthermore, the number of inflows and the number of outflows at different collection times within a preset time period can be obtained.

上記方法において、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することができ、続いて線跨ぎイベントに対応する人流状態データを決定することのためにデータサポートを提供することができる。 In the above method, if the monitoring event is a line-crossing event, it is possible to obtain the number of incoming people and the number of outgoing people at different collection times within a preset time period, and then obtain the number of people-flowing people corresponding to the line-crossing event. Data support can be provided for determining state data.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定すること、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, when there is one monitoring point, determining the people flow status data of at least one monitoring device based on the people monitoring data is based on the number of people entering and leaving the monitoring point. determining the total number of inflows and the total number of outflows within a preset time period in the monitoring area corresponding to .

人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい、又は、出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件のいずれか1つを満たす場合、人流状態警報情報を生成すること、を含む。 If the crowd flow status data satisfies the alarm condition, generating crowd status warning information means that the total number of incoming crowds is greater than a predetermined first crowd flow threshold, and the total number of outgoing crowds is greater than a predetermined second crowd flow threshold. and the total number of incoming people is greater than a first predetermined threshold of people flow, or the total number of outgoing people is greater than a second predetermined threshold of people flow, people flow status alarm. generating information.

予め設定された時間帯内の監視イベント(線跨ぎイベント)に合致する人数監視データを取得した後、つまり、線跨ぎイベントについて、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得した後、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、該監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することができる。 After acquiring the monitoring data of the number of people matching the monitoring event (line-crossing event) within the preset time zone, that is, the number of people entering the line-crossing event at different collection points within the preset time zone and After obtaining the number of outflows, based on the number of inflows at different collection points in the preset time period and the number of outflows, the flow of inflows within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point is determined. A total number and a total number of outflows can be determined.

上記実施例について引き続き説明し、訓練された目標追跡アルゴリズムは3秒ごとに検出結果を1回出力するようにしてもよく(3秒ごとに1つの収集時点を決定する)、該検出結果は、この3秒内の入り人流数と出人流数としてもよく、例えば、検出結果は、08時10分01秒から08時10分03秒(10分01秒と10分03秒を含む)までの入り人流数が20であり、出人流数が50であり、関連付けられた出力時間(収集時点)が08時10分03秒であるようにしてもよく、さらに、予め設定された時間帯内の複数回の検出結果を得ることができ、つまり、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を得ることができる。 Continuing with the above example, the trained target tracking algorithm may output a detection result once every 3 seconds (determines one collection time point every 3 seconds), and the detection result is: The number of inflows and the number of outflows of people within these three seconds may also be used. The number of inflows of people is 20, the number of outflows is 50, and the associated output time (collection time) may be 08:10:03. A plurality of detection results can be obtained, that is, the number of inflows and the number of outflows at different collection times within a preset time period can be obtained.

予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を得た後、異なる収集時点での入り人流数を加算して、予め設定された時間帯内の入り人流数の総数を得ることができ、そして異なる収集時点での出人流数を加算して、予め設定された時間帯内の出人流数の総数を得ることができる。 After obtaining the number of inflows and outflows at different collection times within the preset time period, add the number of inflows at different collection times to obtain the number of inflows within the preset time period. The total number of people can be obtained, and the number of people flowing at different collection times can be added to obtain the total number of people flowing within a preset time period.

ここで、第1人流閾値、第2人流閾値は予め設定されたものであり、第1人流閾値と第2人流閾値は実際の要件に応じて設定されることができる。予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を得た後、該予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きいかを判断する、及び/又は、該予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいかを判断することができる。
該予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きいか、及び、該予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいか、を判断する際に、予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい場合、及び/又は、予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成する。生成された人流状態警報情報は、文字、音声、ビデオ等の形式の情報であってもよく、例えば、生成された人流状態警報情報は、「入り人流数が大きいことにご留意を」としてもよい。この場合、人流状態警報情報の警報イベントのタイプは、ポイントにおける線跨ぎ警報である。
Here, the first crowd flow threshold and the second crowd flow threshold are preset, and the first crowd flow threshold and the second crowd flow threshold can be set according to actual requirements. After obtaining the total number of inflows and the total number of outflows in the preset time period, determine whether the total number of inflows in the preset time period is greater than a first predetermined threshold for the flow of people. and/or determine whether the total number of outflows within the preset time period is greater than a predetermined second flow threshold.
The total number of incoming people in the preset time period is greater than a predetermined first people flow threshold, and the total number of outgoing people in the preset time period is greater than a second predetermined people flow threshold. When determining whether or not the total number of inflows of people within the preset time period is greater than a predetermined first threshold for the flow of people, and/or the total number of outflows of people within the preset time period is If it is greater than a predetermined second crowd flow threshold, generate crowd flow status warning information. The generated people flow state warning information may be information in the form of text, voice, video, etc. good. In this case, the type of alarm event in the people flow condition alarm information is the line crossing alarm at the point.

本開示の一部の実施例において、生成された人流状態警報情報がトリガされた後、該人流状態警報の詳細情報を表示するようにしてもよく、詳細情報は、警報ポイント(即ち、警報を発する監視機器の名称等)、警報時間、警報イベントのタイプを含むが、これらに限定されず、警報イベントのタイプがポイントにおける線跨ぎ警報である場合、詳細情報は、該単位時間内の入り人流数、出人流数等をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, after the generated people flow condition alarm information is triggered, the detailed information of the people flow condition alarm may be displayed, and the detailed information may indicate the alarm point (i.e., the alarm point). name of the monitoring equipment emitting), alarm time, type of alarm event, but not limited to these, if the type of alarm event is a line crossing alarm at a point, the detailed information will include the number of incoming people in the unit time It further includes number, turnout, etc.

ここで、監視ポイントが1つである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定する。予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい場合、及び/又は、予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、該監視ビデオの入り人流数と出人流数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、生成された人流状態警報情報に基づいて人流を誘導し、短時間内で入り人流数が多い、又は出人流数が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 Here, if there is one monitoring point, based on the number of inflows and outflows at different collection points within the preset time period, determine the total number of inflows and the total number of outflows. When the total number of incoming people in a preset time period is greater than a first predetermined threshold of people flow and/or the total number of outgoing people in a preset time period is greater than a second predetermined threshold of people flow In this case, the people flow status warning information is generated, so that early warning of the number of incoming people and the number of outgoing people in the surveillance video can be realized, so that the people flow can be controlled based on the generated people flow status warning information. Reduce the occurrence rate of safety accidents caused by a large number of people entering or exiting in a short time.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定すること、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, when there is one monitoring point, determining the people flow status data of at least one monitoring device based on the people monitoring data is based on the number of people entering and leaving the monitoring point. determining the velocity of incoming and outgoing people flow in the monitored area corresponding to .

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定することもできる。 In some embodiments of the present disclosure, the speed of inflow and outflow of people in the monitoring area corresponding to the monitoring point is based on the number of inflows and outflows at different collection times within a preset time period. can also be determined.

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を得た後、複数回の検出結果を出力時間(収集時点)によって分類して整理し、単位時間内(例えば1分内)の入り人流数と出人流数を得ることができ、これにより、入り人流の速度と出人流の速度を得ることができる。 In some embodiments of the present disclosure, after obtaining the number of inflows and outflows at different collection times within a preset time period, the multiple detection results are classified according to the output time (collection time). to obtain the number of inflows and the number of outflows within a unit time (for example, within one minute), thereby obtaining the velocity of inflows and outflows.

例えば、出力時間が08時10分00秒から08時11分00秒まで(08時10分00秒を含まず、08時11分00秒を含む)の出力結果を分類して整理し、即ち、08時10分03秒、08時10分06秒、……、08時10分57秒、08時11分00秒の出力時間で得られた出力結果を1類に分類し、この類内の検出結果を整理し、08時10分00秒から08時11分00秒までの1分内(単位時間内)の入り人流数と出人流数を得ることができ、つまり、08時10分に対応する入り人流の速度(単位:人/分)と出人流の速度(単位:人/分)を得た。 For example, classify and organize the output results for the output time from 08:10:00 to 08:11:00 (excluding 08:10:00 but including 08:11:00), , 08:10:03, 08:10:06, ..., 08:10:57, and 08:11:00 are classified into category 1. By arranging the detection results of 08:10:00 to 08:11:00, it is possible to obtain the number of inflows and outflows within one minute (within the unit time). We obtained the inflow velocity (unit: person/min) and the outflow velocity (unit: person/min) corresponding to .

上記方法において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定することができ、これにより、入り人流の速度と出人流の速度に対する監視を実現し、入り人流の速度が大きい、又は出人流の速度が大きいことによる安全事故の発生率を下げる。 In the above method, the speed of the inflow of people and the speed of the outflow of people in the monitoring area corresponding to the monitoring point can be determined based on the number of inflows and the number of outflows at different collection points in a preset time period. Therefore, it is possible to monitor the velocity of incoming and outgoing people, and reduce the safety accident rate caused by high velocity of incoming or outgoing people.

図4に示す人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図を参照し、この図4には警報詳細、当日の線跨ぎイベントの時間帯別の統計が含まれ、警報詳細は警報ポイント、イベントのタイプ、警報時間、持続時間長(線跨ぎイベントの持続時間)、入り人流のピーク値、出人流のピーク値等を含み、現在の線跨ぎイベントの時間帯別の統計は、当日の零点から統計の現時点までの線跨ぎイベント警報を含む。この図にはビデオ画面スクリーンショットも含まれ、該ビデオ画面スクリーンショットには、現時刻に対応する出人流情報(出人流数及び出人流の速度)と入り人流情報(入り人流数及び入り人流の速度)が表示され、ビデオ画面スクリーンショットの下方に複数フレームの警報画像が表示され、警報画像の数は警報の持続時間長に関連し、例えば、線跨ぎイベントの持続時間長が17分である場合、1分ごとに1フレームの警報画像を警報記録として抽出するようにしてもよく、つまり、ビデオ画面スクリーンショットの下方に17フレームの警報画像を表示するようにしてもよい。 Please refer to the schematic diagram of the interface that displays the detailed information of the crowd flow status warning shown in FIG. 4. This FIG. Current line-crossing event time zone statistics, including event type, alarm time, duration (duration of line-crossing event), peak inflow, peak outflow, etc. to the current point in the statistic, including line crossing event alerts. This figure also includes a video screen screenshot, in which the outflow information (the number of outflows and the speed of the outflow) and the inflow information (the number of inflows and the speed of the inflow) corresponding to the current time. speed) is displayed, and multiple frames of alarm images are displayed below the video screen screenshot, and the number of alarm images is related to the duration of the alarm, e.g., the duration of a line crossing event is 17 minutes. In this case, one frame of alarm image may be extracted as alarm record every minute, that is, 17 frames of alarm image may be displayed below the video screen screenshot.

本開示の一部の実施例において、以後の検索照会のために、監視機器の名称、取り付け位置、収集された監視ビデオ等のポイント情報、及び単位時間あたりの出人流数、入り人流数等の情報を検索サーバ(例えば、elasticsearch)に恒久的に記憶するようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, point information such as the name of surveillance equipment, installation location, and collected surveillance video, and the number of people flowing in and out per unit time, the number of people flowing in, etc. for subsequent search queries. Information may be permanently stored on a search server (eg, elasticsearch).

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが複数の場合、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
監視ポイントごとに、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントの各々にそれぞれ対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定するステップ1と、
予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数、及び監視ポイントの各々にそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定するステップ2と、を含む。
In some embodiments of the present disclosure, for multiple monitoring points, determining people flow status data for at least one monitoring device based on people monitoring data includes:
A step 1 of determining the total number of incoming and outgoing people in a monitoring area corresponding to each monitoring point for each monitoring point based on the number of incoming and outgoing people within a preset time period. When,
Within the target monitoring area based on the historical number of people in the target monitoring area within a preset time period and the total number of people entering and exiting within the preset time period corresponding to each monitoring point and step 2 of determining the current number of people in the .

人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成すること、を含む。 Generating people flow status alert information if the people flow status data satisfies the alert condition includes generating people flow status alert information if the presence population is greater than a predetermined current presence threshold.

ここで、1つの用地又は場所に複数の監視機器を設置し得ることを考慮すると、複数の監視機器の各々により収集された監視ビデオに対して人流解析を行い、複数の監視ビデオの人流状態データを得ることができる。複数の監視機器の各々により収集された監視ビデオはビデオグループを構成し、つまり、ビデオグループに対して人流解析を行い、該ビデオグループに対応する人流状態データを得ることができる。本開示の一部の実施例において、表示インタフェースに設定されるビデオグループに対応する線跨ぎイベントの有効化ボタンをトリガすることで、ビデオグループにおける各監視ビデオの線跨ぎ解析の機能をオンにすることができる。また、表示インタフェースに人流の総存在人数のレベル分けの早期警報の具体的な情報を設定することもでき、例えば、存在人数上昇に対応するレベル1の早期警報の人数、存在人数警戒に対応するレベル2の早期警報の人数、及び存在人数過多に対応するレベル3の早期警報の人数を記入することができる。 Here, considering that a plurality of monitoring devices can be installed in one site or place, people flow analysis is performed on the surveillance videos collected by each of the plurality of monitoring devices, and people flow state data from the plurality of monitoring videos is obtained. can be obtained. Surveillance videos collected by each of a plurality of surveillance devices form a video group, that is, people flow analysis can be performed on a video group to obtain people flow status data corresponding to the video group. In some embodiments of the present disclosure, triggering an enable line-cross event button corresponding to the video group configured in the display interface turns on the line-cross analysis feature for each surveillance video in the video group. be able to. In addition, it is also possible to set the specific information of the early warning by level of the total number of people present in the display interface. A level 2 early warning headcount and a level 3 early warning headcount corresponding to overcrowding can be entered.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントごとに、該監視ポイントに対応する予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得した後、異なる収集時点での入り人流数を加算して、該監視ポイントに対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数を得ることができ、そして、異なる収集時点での出人流数を加算して、該監視ポイントに対応する予め設定された時間帯内の出人流数の総数を得ることができる。本開示の一部の実施例において、監視ポイントの各々にそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を得ることができる。 In some embodiments of the present disclosure, for each monitoring point, after obtaining the number of inflows and outflows at different collection time points within a preset time period corresponding to the monitoring point, can be added to obtain the total number of inflows within a preset time period corresponding to the monitoring point, and the number of outflows at different collection points can be added to obtain the It is possible to obtain the total number of outflows within a preset time period corresponding to the monitoring point. In some embodiments of the present disclosure, the total number of inflows and the total number of outflows within a preset time period corresponding to each of the monitoring points can be obtained.

本開示の一部の実施例において、各監視機器に対応する08時11分00秒の時点から08時12分00秒の時点までの入り人流数の総数と出人流数の総数を得ることができ、08時11分00秒の時点から08時12分00秒の時点までの時間帯は、予め設定された時間帯である。 In some embodiments of the present disclosure, it is possible to obtain the total number of inflows and the total number of outflows from 08:11:00 to 08:12:00 corresponding to each monitoring device. The time period from 08:11:00 to 08:12:00 is a preset time period.

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数、及び監視ポイントの各々にそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定する。例えば、ビデオグループにおける各監視ビデオについて、該監視ビデオの各々に対応する予め設定された時間帯の入り人流数の総数から出人流数の総数を減算し、該予め設定された時間帯内における該監視ビデオの人流変化量を得、各監視ビデオにそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の人流変化量を加算し、ビデオグループに対応する人流の総変化量(即ち、ビデオグループに対応する用地や場所に対応する人流の総変化量)を得、その後、ビデオグループに対応する人流の総変化量と予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数を加算し、目標監視領域内の現存在人数を得る(即ち、ビデオグループに対応する用地や場所に対応する現時点の現在人数を得る)。 In some embodiments of the present disclosure, the historical number of people in the target monitoring area within a preset time period, and the total number of incoming and outgoing flows within a preset time period respectively corresponding to each of the monitoring points Based on the total number of numbers, determine the number of people currently present in the target surveillance area. For example, for each surveillance video in the video group, subtract the total number of outflows from the total number of inflows in a preset time slot corresponding to each of the surveillance videos, and The amount of change in people flow in the surveillance videos is obtained, the amount of change in people flow within a preset time period corresponding to each surveillance video is added, and the total change in people flow corresponding to the video group (that is, the site corresponding to the video group and place), then add the total change in people flow corresponding to the video group and the historical number of people in the target monitoring area within the preset time period to obtain the total number of people in the target monitoring area Obtaining the current population (ie, obtaining the current current population corresponding to the site or location corresponding to the video group).

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯は、08時11分00秒の時点から08時12分00秒の時点までの時間帯としてもよく、さらに、08時11分00秒の時点に対応する現在人数(即ち、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数)を得ることができ、そして、ビデオグループにおける各監視ビデオに対応する08時11分00秒から08時12分00秒まで(予め設定された時間帯)の入り人流数の総数と出人流数の総数を得ることができ、さらに、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数(即ち、得られた08時11分00秒の時点での存在人数)、及びビデオグループにおける各監視ビデオに対応する08時11分00秒から08時12分00秒までの入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域における08時12分00秒での存在人数を決定する。 In some embodiments of the present disclosure, the preset time period may be the time period from 08:11:00 to 08:12:00; It can obtain the current number of people corresponding to the time of the second (that is, the historical number of people in the target surveillance area within the preset time period), and from 08:11:00 corresponding to each surveillance video in the video group It is possible to obtain the total number of inflows of people and the total number of outflows until 08:12:00 (preset time period), and furthermore, the historical number of people ( That is, the number of people present at 08:11:00 obtained), and the total number of people flowing in from 08:11:00 to 08:12:00 corresponding to each surveillance video in the video group Based on the total number of people flowing out, the number of people present in the target monitoring area at 08:12:00 is determined.

目標監視領域内の現存在人数を得た後、目標監視領域内の現存在人数を監視し、目標監視領域内の現存在人数が予め設定された現存在人数閾値より大きいと監視されるとき、人流状態警報情報を生成する。例えば、生成された人流状態警報情報は、「現在、用地xxの存在人数が多いことにご留意を」としてもよい。この場合、人流状態警報情報の警報イベントのタイプは、ビデオグループの線跨ぎ警報である。 After obtaining the number of people present in the target monitoring area, monitoring the number of people present in the target monitoring area, and when the number of people present in the target monitoring area is monitored as being greater than the preset threshold number of people present, Generate people flow status warning information. For example, the generated people flow status warning information may be "please note that there are currently many people in site xx". In this case, the type of alarm event in the crowd condition alarm information is the line crossing alarm of the video group.

本開示の一部の実施例において、ビデオグループの線跨ぎ警報について、複数レベルの警報リスクを設定することができ、例えば、複数レベルの警報リスクは、存在人数上昇、存在人数警戒、存在人数過多を含み、異なる警報リスクついて異なる現存在人数閾値を設定し、例えば、存在人数上昇に対応する現存在人数閾値を100とし、存在人数警戒に対応する現存在人数閾値を200とし、存在人数過多に対応する現存在人数閾値を500とするようにしてもよい。異なる警報リスクについて、異なる人流状態警報情報を設定することができる。例えば、存在人数上昇に対応する人流状態警報情報を文字形式の警報情報とし、存在人数警戒に対応する人流状態警報情報を音声形式の警報情報とし、存在人数過多に対応する人流状態警報情報をビデオ形式の警報情報とするようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, multiple levels of warning risks can be set for video group crossing warnings, for example, multiple levels of warning risks include population increase, population warning, overpopulation set different thresholds for the number of people present for different warning risks, for example, the number threshold for the number of people present is set to 100, the number threshold for the number of people present is 200, and the number threshold for the number of people present is 200; The corresponding current population threshold may be set to 500. Different people flow status warning information can be set for different warning risks. For example, the people flow state warning information corresponding to an increase in the number of people present is made into text format warning information, the people flow state warning information corresponding to the number of people present warning is made into voice format warning information, and the people flow state warning information corresponding to an excessive number of people is made into a video format. It is also possible to use a form of alarm information.

本開示の一部の実施例において、生成された人流状態警報情報がトリガされた後、該人流状態警報の詳細情報を表示するようにしてもよく、詳細情報は、警報ポイント(即ち、警報を発する監視機器の名称等)、警報時間、警報イベントのタイプを含むが、これらに限定されず、警報イベントのタイプがビデオグループの線跨ぎ警報である場合、詳細情報は、現時点の存在人数をさらに含んでもよい。 In some embodiments of the present disclosure, after the generated people flow condition alarm information is triggered, the detailed information of the people flow condition alarm may be displayed, and the detailed information may indicate the alarm point (i.e., the alarm point). name of monitoring equipment emitting), alarm time, type of alarm event, and if the type of alarm event is a video group crossover alarm, the detailed information may also include the current number of people present. may contain.

ここで、各監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定した後、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数、及び複数の監視ポイントの各々に対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定し、そして目標監視領域内の現存在人数が設定された現存在人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成することができ、これにより、目標監視領域内の現存在人数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、存在人数が多いとき、生成された人流状態警報情報に基づいて人員を誘導し、目標監視領域内の人員が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 Here, after determining the total number of inflows of people and the total number of outflows within a preset time period in the monitoring area corresponding to each monitoring point, , and the total number of inflows and outflows within a preset time period corresponding to each of the plurality of monitoring points, determine the current number of people in the target monitoring area, and If the current population is greater than the set current population threshold, the crowd flow status warning information can be generated, so that early warning of the current population in the target monitoring area can be realized. Therefore, when there are many people present, the people are guided based on the generated people flow state warning information, and the occurrence rate of safety accidents caused by many people in the target monitoring area is reduced.

図5Aと図5Bを参照し、図5Aは、人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図であり、図5Aにおいて、地図の形で人流状態警報の詳細情報を表示する。図5Bは、人流状態警報の詳細情報を表示する別のインタフェースの模式図であり、図5Bにおいて、リストの形で人流状態警報の詳細情報を表示し、図5Bに表示されるリストには過密イベントと線跨ぎイベントを含む。本開示の一部の実施例において、図5Aに表示される線跨ぎイベントの情報がトリガされた後、又は、図5Bに表示される線跨ぎイベントの情報がトリガされた後、図5Cに表示される警報詳細を表示することができ、図5Cに表示される警報詳細は、グループ名称(即ち、ビデオグループに対応する名称)、イベントのタイプ、警報時間、持続時間長、人流の総存在人数のピーク値、当日人流の総存在人数の統計を含む。 Please refer to FIGS. 5A and 5B, FIG. 5A is a schematic diagram of an interface for displaying detailed information of people flow state warning, and in FIG. 5A, displaying detailed information of people flow state warning in the form of a map. FIG. 5B is a schematic diagram of another interface for displaying detailed information of people flow state alerts, in FIG. Includes events and line crossing events. In some embodiments of the present disclosure, after the line crossing event information displayed in FIG. 5A is triggered, or after the line crossing event information displayed in FIG. 5B is triggered, the display in FIG. 5C The alarm details displayed in FIG. 5C include the group name (i.e., the name corresponding to the video group), the type of event, the alarm time, the duration, and the total number of people present in the crowd. including the peak value of , and the statistics of the total number of people present in the day's flow.

次に、過密イベントの警報プロセスを詳細に説明する。 Next, the congestion event alert process will be described in detail.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数を統計すること、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is an overcrowding event, obtaining people monitoring data matching the surveillance event within the preset time period may be performed at different people within the preset time period. Statistically counting the number of target subjects at the time of collection.

ここで、監視ビデオに過密イベントに対応する監視標識が存在する場合、過密イベントに対応する監視標識及び監視ビデオに基づき、監視標識に対応する検出領域内の目標対象(人)を検出し、各収集時点での検出領域内の目標対象の数を得ることができる。監視ビデオに過密イベントに対応する監視標識が存在しない場合、監視ビデオの監視画面全体は全て検出領域であるとみなし、監視ビデオを検出し、各収集時点での検出領域内の目標対象の数を得ることができる。 Here, if there is a surveillance sign corresponding to the congestion event in the surveillance video, the target object (person) in the detection area corresponding to the surveillance sign is detected based on the surveillance sign corresponding to the congestion event and the surveillance video, and each The number of target objects in the detection area at the time of collection can be obtained. If there is no surveillance sign corresponding to the overcrowding event in the surveillance video, the entire surveillance screen of the surveillance video is regarded as the detection area, the surveillance video is detected, and the number of target objects in the detection area at each collection time is calculated. Obtainable.

本開示の一部の実施例において、目標対象を認識するための訓練された深層学習アルゴリズムを利用して、監視ビデオにおける検出領域を検出し、検出結果をリアルタイムに出力するようにしてもよく、検出結果は、監視ビデオにおける各収集時点での検出領域内の人数としてもよい。深層学習アルゴリズムは、検出結果を周期的に出力するようにしてもよく、例えば、深層学習アルゴリズムは、1秒ごとに検出結果を1回出力するようにしてもよく、又は、2秒ごとに検出結果を1回出力する等のようにしてもよい。例えば、検出結果は、08時10分00秒(収集時点)で、検出領域内の人数が50であり、08時10分01秒で、検出領域内の人数が54である等のようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, a trained deep learning algorithm for target object recognition may be used to detect the detection area in the surveillance video and output the detection result in real time; The detection result may be the number of people in the detection area at each collection point in the surveillance video. The deep learning algorithm may output the detection result periodically, for example, the deep learning algorithm may output the detection result once every second, or may output the detection result every two seconds. For example, the result may be output once. For example, the detection result shows that the number of people in the detection area is 50 at 08:10:00 (at the time of collection), and the number of people in the detection area is 54 at 08:10:01. good too.

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数を統計することができ、例えば、予め設定された時間帯は08時10分00秒から08時11分00秒までの時間帯であり、予め設定された時間帯内の各秒を1回の収集時点とし、つまり、08時10分00秒(収集時点1)の目標対象の個数、08時10分01秒(収集時点2)の目標対象の個数、……、08時10分59秒(収集時点60)の目標対象の個数等を統計することができる。 In some embodiments of the present disclosure, the number of target objects at different collection time points within a preset time period can be statisticated, for example, the preset time period is from 08:10:00 It is a time period until 08:11:00, and each second within the preset time period is set as one collection time point, that is, the number of target objects at 08:10:00 (collection time 1), The number of target objects at 08:10:01 (collection time 2), .

上記方法において、監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数を統計することができ、これにより、続いて過密イベントに対応する人流状態データを決定することのためにデータサポートを提供することができる。 In the above method, if the monitoring event is an overcrowding event, the number of target objects at different collection time points within a preset time period can be statistically obtained, thereby subsequently obtaining crowd flow status data corresponding to the overcrowding event. Data support can be provided for determining

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定すること、を含む。 In some embodiments of the present disclosure, when there is one monitoring point, determining people flow status data of at least one monitoring device based on people monitoring data corresponds to the monitoring point based on the number of target objects. Determining the average number of people within a preset time period of the monitored area.

人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、平均人数が設定された第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成すること、を含む。 If the crowd flow condition data satisfies the alarm condition, generating crowd flow condition warning information includes generating crowd flow condition warning information if the average number of people is greater than a set first crowd threshold.

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数を平均化し、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を得ることができる。そして、該予め設定された時間帯内の平均人数を監視し、該平均人数が設定された第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成する。予め設定された時間帯の長さは、要件に応じて設定されることができ、例えば、予め設定された時間帯の長さは、5秒、10秒、60秒、5分等としてもよい。線跨ぎイベントに対応する予め設定された時間帯と、過密イベントに対応する予め設定された時間帯は長さが同じであってもよいし、異なっていてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, the number of target subjects at different collection times within a preset time period is averaged, and the average number of people within the preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point is Obtainable. Then, the average number of people within the preset time period is monitored, and when the average number of people is greater than a first threshold number of people, crowd flow status warning information is generated. The length of the preset time period can be set according to requirements, for example, the length of the preset time period may be 5 seconds, 10 seconds, 60 seconds, 5 minutes, etc. . The preset time period corresponding to the line-crossing event and the preset time period corresponding to the overcrowding event may be the same or different in length.

本開示の一部の実施例において、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数として、例えば、08時10分01秒での目標対象の個数が50であり、08時10分02秒での目標対象の個数が53であり、08時10分03秒での目標対象の個数が52であり、08時10分04秒での目標対象の個数が51であり、08時10分05秒での目標対象の個数が54であるようなものが含まれ、この場合、5回の検出結果を平均化し、52という平均値を得て、08時10分01秒から08時10分05秒まで、監視ポイントに対応する監視領域の平均人数が52であると決定することができる。 In some embodiments of the present disclosure, the number of target objects at different collection time points within a preset time period, for example, the number of target objects at 08:10:01 is 50, and the number of target objects at 08:00 The number of target objects at 10:02 is 53, the number of target objects at 08:10:03 is 52, the number of target objects at 08:10:04 is 51, and the number of target objects is 08 One such target target count at 08:10:05 is 54, in which case the five detections are averaged to get an average value of 52, and By 10:05, it can be determined that the average number of people in the surveillance area corresponding to the surveillance point is 52.

本開示の一部の実施例において、該監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を監視し、該平均人数が設定された第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成するようにしてもよい。例えば、生成された人流状態警報情報は、「現時点、xx領域の人数が多いことにご留意を」としてもよい。この場合、人流状態警報情報の警報イベントのタイプは、ポイントにおける過密警報である。 In some embodiments of the present disclosure, monitoring the average number of people within a preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point, and if the average number of people is greater than a first threshold of people, the state of people flow You may make it generate|occur|produce warning information. For example, the generated people flow state warning information may be "please note that there are many people in the xx area at this time". In this case, the type of alarm event of the crowd condition alarm information is overcrowding alarm at the point.

本開示の一部の実施例において、生成された人流状態警報情報がトリガされた後、該人流状態警報の詳細情報を表示するようにしてもよく、詳細情報は、警報ポイント(即ち、警報を発する監視機器の名称等)、警報時間、警報イベントのタイプを含むが、これらに限定されず、警報イベントのタイプがポイントにおける過密警報である場合、詳細情報は、現時点の検出領域内のリアルタイムな人数をさらに含んでもよい。 In some embodiments of the present disclosure, after the generated people flow condition alarm information is triggered, the detailed information of the people flow condition alarm may be displayed, and the detailed information may indicate the alarm point (i.e., the alarm point). name of the monitoring equipment emitting), alarm time, type of alarm event, and if the type of alarm event is overcrowding alarm at the point, detailed information will be available in real-time within the current detection area. It may further include the number of people.

図6に示される人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図を参照し、この図6には警報詳細、当日過密イベントの時間帯別の統計が含まれ、警報詳細は、警報ポイント、イベントのタイプ、警報時間、過密の時間長、人数ピーク値、密度ピーク値等を含み、現在の過密イベントの時間帯別の統計は、当日の零点から統計の現時点までの過密イベントの警報を含む。この図6にはビデオ画面スクリーンショットも含まれ、そしてビデオ画面スクリーンショットの下方に複数フレームの警報画像が表示され、警報画像の数は過密イベントの持続時間長に関連し、例えば、過密イベントの持続時間長が17分である場合、1分ごとに1フレームの警報画像を警報記録として抽出するようにしてもよく、つまり、ビデオ画面スクリーンショットの下方に17フレームの警報画像を表示するようにしてもよい。 Please refer to the schematic diagram of the interface for displaying the detailed information of the people flow status warning shown in FIG. Including event type, warning time, overcrowding duration, number of people peak value, density peak value, etc. Current overcrowding event hourly statistics, including overcrowding event warnings from the zero point of the day to the present time of statistics . Also included in this FIG. 6 is a video screen screenshot, and multiple frames of alarm images are displayed below the video screen screenshot, the number of alarm images being related to the duration of the congestion event, e.g. If the duration length is 17 minutes, one frame of alarm image may be extracted as the alarm record every minute, i.e. 17 frames of alarm image are displayed below the video screen screenshot. may

本開示の一部の実施例において、後続の検索照会のために、監視機器の名称、取り付け位置、収集された監視ビデオ等のポイント情報、及び該監視機器の1分当たりのリアルタイムな人数、リアルタイムな人数の最大値、リアルタイムな人数の最小値等の情報を関連付けて検索サーバ(例えば、elasticsearch)に恒久的に記憶するようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, point information such as surveillance equipment name, mounting location, surveillance video collected, and real-time count of the surveillance equipment per minute, real-time for subsequent search queries. Information such as the maximum number of people in real time and the minimum number of people in real time may be associated and permanently stored in a search server (for example, elasticsearch).

上記方法において、監視ポイントが1つである場合、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定し、そして監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数が設定された第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、該監視ビデオの検出領域における平均人数に対する監視を実現することが可能となり、これにより、生成された人流状態警報情報に基づき、検出領域対して人流導きを行い、検出領域内の人員が密集することによる安全事故の発生率を下げる。 In the above method, if there is one monitoring point, the average of the monitoring area corresponding to the monitoring point within the preset time period is based on the number of target objects at different collection times within the preset time period. determining the number of people, and if the average number of people in a preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point is greater than a first threshold of people, generating people flow status warning information, thereby displaying the monitoring video; This makes it possible to monitor the average number of people in the detection area, thereby guiding the flow of people to the detection area based on the generated people flow status warning information, and preventing safety accidents due to the crowding of people in the detection area. reduce the incidence of

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが複数の場合、人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
監視ポイントごとに、目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定するステップ1と、
平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定するステップ2と、を含む。
In some embodiments of the present disclosure, for multiple monitoring points, determining people flow status data for at least one monitoring device based on people monitoring data includes:
Step 1 of determining, for each monitoring point, the average number of people within a preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target objects;
and determining the real-time total number of people in the target surveillance area based on the average number of people.

人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、リアルタイムな総人数が設定された第2人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成すること、を含む。 If the crowd flow status data satisfies the warning condition, generating crowd flow status warning information includes: generating crowd flow status warning information if the real-time total number of people is greater than a set second crowd threshold.

ここで、監視ポイントごとに、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数に基づき、該監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定することができ、さらに、複数の監視ポイントの各々に対応する平均人数を加算し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することができる。 Here, for each monitoring point, based on the number of target objects at different collection points within the preset time period, the average number of people within the preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point is determined. Furthermore, the average number of people corresponding to each of the plurality of monitoring points can be added to determine the real-time total number of people in the target monitoring area.

目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定した後、該リアルタイムな総人数を監視し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が設定された第2人数閾値より大きいと決定した場合、人流状態警報情報を生成するようにしてもよい。 After determining the real-time total number of people in the target monitoring area, monitor the real-time total number of people, and if it is determined that the real-time total number of people in the target monitoring area is greater than the second set threshold of people, the people flow status warning information is generated. may be generated.

本開示の一部の実施例において、表示インタフェースに設定されるビデオグループに対応する過密イベントの開始ボタンをトリガすることで、ビデオグループにおける各監視ビデオの人流過密解析の機能をオンにすることができる。また、表示インタフェースにリアルタイムな総人数のレベル分けの早期警報の具体的な情報を設定することができ、例えば、一般リスクに対応するレベル1の早期警報の人数、大きなリスクに対応するレベル2の早期警報の人数、及び重大リスクに対応するレベル3の早期警報の人数を記入することができる。 ここで、監視機器が複数の場合、複数の監視機器の各々により収集された監視ビデオはビデオグループを構成する。各監視機器により収集された監視ビデオ(即ち、ビデオグループにおける各監視ビデオ)について、目標対象を認識するための訓練された深層学習アルゴリズムを利用して、監視ビデオにおける監視標識により示される検出領域を検出し、検出結果をリアルタイムに出力するようにしてもよく、検出結果は、監視ビデオにおける収集時点での検出領域内の目標対象の個数としてもよい。本開示の一部の実施例において、周期的に得られる検出結果に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定することができる。 In some embodiments of the present disclosure, the crowd congestion analysis feature for each surveillance video in a video group may be turned on by triggering the start congestion event button corresponding to the video group configured in the display interface. can. In addition, it is possible to set the specific information of the real-time early warning of the total number of people on the display interface. The number of early warnings and the number of level 3 early warnings corresponding to critical risks can be entered. Here, when there are multiple monitoring devices, the monitoring videos collected by each of the multiple monitoring devices form a video group. For each surveillance video collected by each surveillance device (i.e., each surveillance video in a video group), a deep learning algorithm trained to recognize target objects is used to determine the detection area indicated by the surveillance signs in the surveillance video. It may be detected and the detection result may be output in real time, and the detection result may be the number of target objects in the detection area at the time of acquisition in the surveillance video. In some embodiments of the present disclosure, based on periodically obtained detection results, the average number of people within a preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point can be determined.

ビデオグループにおける各監視ビデオに対応する平均人数を得た後、ビデオグループに含まれる各監視ビデオに対応する平均人数を加算し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することができる。さらに、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を監視し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が設定された第2人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成することができる。例えば、生成された人流状態警報情報は、「現時点、xx現場の総人数が多いことにご留意を」としてもよい。この場合、人流状態警報情報の警報イベントのタイプは、ビデオグループの過密警報である。 After obtaining the average number of people corresponding to each surveillance video in the video group, the average number of people corresponding to each surveillance video included in the video group can be added to determine the real-time total number of people in the target surveillance area. Further, the real-time total number of people in the target monitoring area can be monitored, and when the real-time total number of people in the target monitoring area is greater than a set second threshold, crowd flow status warning information can be generated. For example, the generated people flow status warning information may be "please note that the total number of people at the xx site is large at this time". In this case, the type of alarm event in the crowd alert information is video group congestion alert.

本開示の一部の実施例において、ビデオグループの過密警報について、複数レベルの警報リスクを設定することができ、例えば、複数レベルの警報リスクは、レベル1のリスク、大きなリスク、重大リスクを含み、異なる警報リスクについて異なる第2人数閾値を設定し、例えば、レベル1のリスクに対応する第2人数閾値を100とし、レベル2のリスクに対応する第2人数閾値を200とし、重大リスクに対応する第2人数閾値を500とするようにしてもよい。異なる警報リスクについて、異なる人流状態警報情報を設定するようにしてもよい。例えば、レベル1のリスクに対応する人流状態警報情報を文字形式の警報情報とし、レベル2のリスクに対応する人流状態警報情報を音声形式の警報情報とし、レベル3のリスクに対応する人流状態警報情報をビデオ形式の警報情報とするようにしてもよい。 In some embodiments of the present disclosure, multiple levels of alert risk can be set for video group congestion alerts, e.g., multiple levels of alert risk include level 1 risk, high risk, and critical risk. , set different second population thresholds for different warning risks, for example, the second population threshold corresponding to level 1 risk is 100, the second population threshold corresponding to level 2 risk is 200, and the second population threshold is 200 to correspond to serious risk. 500 may be set as the second number-of-persons threshold. Different people flow state warning information may be set for different warning risks. For example, the people flow state warning information corresponding to the level 1 risk is made into text format warning information, the people flow state warning information corresponding to the level 2 risk is made into voice format warning information, and the people flow state warning information corresponding to the level 3 risk is used. The information may be alarm information in video format.

本開示の一部の実施例において、生成された人流状態警報情報がトリガされた後、該人流状態警報の詳細情報を表示するようにしてもよく、詳細情報は、警報ポイント(即ち、警報を発する監視機器の名称等)、警報時間、警報イベントのタイプを含むが、これらに限定されず、警報イベントのタイプがビデオグループの過密警報である場合、詳細情報は、現実の現場のリアルタイムな総人数をさらに含んでもよい。 In some embodiments of the present disclosure, after the generated people flow condition alarm information is triggered, the detailed information of the people flow condition alarm may be displayed, and the detailed information may indicate the alarm point (i.e., the alarm point). name of monitoring equipment emitting), alarm time, type of alarm event, and if the type of alarm event is video group overcrowding alarm, the detailed information may include real-time aggregates of the actual site. It may further include the number of people.

図7Aと図5Bを参照し、図7Aは、人流状態警報の詳細情報を表示するインタフェースの模式図であり、図7Aにおいて、地図の形で人流状態警報の詳細情報を表示。図5Bは、人流状態警報の詳細情報を表示する別のインタフェースの模式図であり、図5Bにおいて、リストの形で人流状態警報の詳細情報を表示し、図5Bに表示されるリストには過密イベントと線跨ぎイベントを含む。本開示の一部の実施例において、図7Aに表示される過密イベントの情報がトリガされた後、又は、図5Bに表示される過密イベントの情報がトリガされた後、図7Bに表示される警報詳細を表示することができ、図7Bに表示される警報詳細は、グループ名称(即ち、ビデオグループに対応する名称)、イベントのタイプ、警報時間、持続時間長、人数ピーク値、密度ピーク値、当日のリアルタイムな総人数の統計、ビデオ源の統計を含む。 Please refer to FIGS. 7A and 5B, FIG. 7A is a schematic diagram of an interface for displaying detailed information of people flow state warning, and FIG. 7A displays detailed information of people flow state warning in the form of a map. FIG. 5B is a schematic diagram of another interface for displaying detailed information of people flow state alerts, in FIG. Includes events and line crossing events. In some embodiments of the present disclosure, after the congestion event information displayed in FIG. 7A is triggered or after the congestion event information displayed in FIG. 5B is triggered, the Alarm details can be displayed, and the alarm details displayed in FIG. 7B include group name (i.e., the name corresponding to the video group), event type, alarm time, duration, people peak value, density peak value. , real-time total headcount statistics for the day, and video source statistics.

ここで、少なくとも1つの監視機器により収集された監視ビデオ、及び予め描かれたビデオ画面内の目標位置に合致する監視標識に基づき、現実の現場内の人流状態データを決定した後、当日の人流状態データを直感的に表示するように、人流状態データの経時変化の模式図を生成することもできる。本開示の一部の実施例において、人流状態データの経時変化の模式図は、人数ピーク値の経時変化関係、及び人数ボトム値の経時変化関係が含まれるリアルタイムな総人数の経時変化の第1変化模式図、及び/又は、出人流の総量の経時変化関係、入り人流の総量の経時変化関係、及び人流の総存在人数の経時変化関係が含まれる人流の総存在人数の経時変化の第2変化模式図、を含む。第1変化図、第2変化図の時間間隔は、5分、10分、30分、1時間等と設定されることができる。 Here, based on the surveillance video collected by at least one surveillance device and the surveillance signs that match the target positions in the pre-drawn video screen, after determining the people flow status data in the actual site, the people flow of the day It is also possible to generate a schematic diagram of changes over time in people flow state data so as to intuitively display the state data. In some embodiments of the present disclosure, the schematic diagram of the temporal change of the people flow state data is the first of the temporal change of the real-time total number of people, which includes the time-dependent change relationship of the peak value of the number of people and the time-dependent change relationship of the bottom value of the number of people. Schematic diagram of change and/or time-dependent change in total number of people inflow, including time-dependent change in total outflow, time-dependent change in total inflow, and time-dependent change in total number of people inflow Schematic diagram of change. The time interval between the first change chart and the second change chart can be set to 5 minutes, 10 minutes, 30 minutes, 1 hour, and the like.

また、図8Aは、本開示の実施例により提供されるリアルタイムな総人数及び人流の総存在人数が時間の経過とともに変化するインタフェースの模式図を示し、図8Aには、リアルタイムな総人数が時間の経過とともに変化するインタフェースの模式図、及び人流の総存在人数が時間の経過とともに変化するインタフェースの模式図がそれぞれ示される。また、図8Aから過密イベントの人数ピーク値及び人数ボトム値を確認することができ、人数ピーク値は、即ち、ある時間帯内に、リアルタイムな人数の最高値であり、人数ボトム値は、即ち、ある時間帯内に、リアルタイムな人数の最低値等であり、監視ビデオに対する監視を実現することができ、これにより、ユーザは人流状態データをリアルタイムに監視することが可能となる。 Also, FIG. 8A shows a schematic diagram of an interface in which the real-time total number of people and the total number of people present in a people flow provided by an embodiment of the present disclosure change over time, and FIG. and a schematic diagram of an interface in which the total number of people present in the flow of people changes over time. Also, from FIG. 8A, it is possible to confirm the peak number of people and the bottom number of people of the overcrowded event. , the real-time minimum number of people in a certain time period, etc., can be implemented to monitor the surveillance video, so that the user can monitor the crowd flow status data in real-time.

また、図8Bは、本開示の実施例により提供される将来の時間帯での人流データを予測するインタフェースの模式図を示し、図8Bには、20年04月16日1時から20年04月16日11時までの時間帯の1時間当たりの入り人流の総量、出人流の総量及び人流の総存在人数が示され、1時間ごとの対応する入り人流の総量、出人流の総量及び人流の総存在人数に基づき、将来の時間帯、即ち図8Bにおける予測領域内の人流状態データを構成し、このように、将来の日付での人流状態データの予測データに基づき、人流誘導計画を生成することができる。 FIG. 8B also shows a schematic diagram of an interface for predicting people flow data in future time periods provided by an embodiment of the present disclosure, FIG. The total inflow of people, the total amount of outflow of people, and the total number of people present in the flow of people per hour for the time zone up to 11:00 on the 16th of the month are shown, and the total amount of inflow of people, the total amount of outflow of people, and the total number of people in the flow of people for each hour are shown. Based on the total number of people present, construct the people flow state data in the future time zone, that is, the prediction area in FIG. can do.

上記方法において、各監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定した後、複数の監視ポイントの各々に対応する平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定し、そして目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きいと決定した場合、人流状態警報情報を生成することができ、これにより、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数に対する早期警報を実現することが可能となり、これにより、リアルタイムな総人数が多いとき、生成された人流状態警報情報に基づいて目標監視領域内の人員を誘導し、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が多いことによる安全事故の発生率を下げる。 In the above method, after determining the average number of people in the monitoring area corresponding to each monitoring point within a preset time period, the real-time total number of people in the target monitoring area is based on the average number of people corresponding to each of the plurality of monitoring points. and if it is determined that the real-time total number of people in the target monitoring area is greater than a predetermined second people threshold, the people flow status warning information can be generated, thereby increasing the real-time total number of people in the target monitoring area It is possible to realize early warning, so that when the real-time total number of people is large, the people in the target monitoring area are guided according to the generated people flow status warning information, and the real-time total number of people in the target monitoring area is guided. Reduce the incidence of safety accidents caused by too many things.

本開示の一部の実施例において、前記方法は、直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化し、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, the method includes: averaging people flow status data at the same collection time point within a plurality of recent historical dates to obtain people flow forecast data corresponding to each collection time; Further comprising, based on the condition forecast data, constructing forecast data of the people flow condition data at a future date, the forecast data being used to generate a people flow guidance plan.

ここで、複数の履歴周期は要件に応じて設定されることができ、例えば、複数の履歴周期は直近7日(1つの履歴周期は1日に対応)内の人流状態データとしてもよく、つまり10月8日00点00分に、10月1日から10月7日(7つの履歴周期)までの人流状態データを取得し、直近7つの履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化し、各収集時点に対応する人流状態予測データを得るようにしてもよく、各収集時点にそれぞれ対応する人流状態予測データは、将来の日付での人流状態データの予測データを構成する。 Here, multiple history cycles can be set according to requirements, for example, multiple history cycles can be human flow status data within the last seven days (one history cycle corresponds to one day), that is, At 00:00 on October 8th, the people flow state data from October 1st to October 7th (7 historical cycles) is acquired, and the people flow state data at the same collection point within the latest 7 historical dates is obtained. The people flow state prediction data corresponding to each collection time may be obtained by averaging, and the people flow state prediction data corresponding to each collection time constitutes the prediction data of the people flow state data at a future date.

例えば、10月1日から10月7日までの同じ収集時点での人流状態データを平均化し、各収集時点の平均値を得るようにしてもよく、該平均値は該収集時点に対応する人流状態予測データであり、各収集時点にそれぞれ対応する人流状態予測データは、将来の日付での人流状態データの予測データを構成する。例えば、将来の日付(将来のある1日)での入り人流数の総数の予測データを生成し、将来の日付(将来のある1日)での出人流数の総数の予測データを生成し、将来の日付(将来のある1日)での存在人数の予測データを生成する。 For example, the people flow state data at the same collection time from October 1 to October 7 may be averaged to obtain an average value at each collection time, and the average value is the people flow corresponding to the collection time. The people flow state prediction data, which are state prediction data and correspond to each collection time, constitute prediction data of people flow state data at a future date. For example, generate prediction data for the total number of people flowing in at a future date (one day in the future), generate prediction data for the total number of people flowing out at a future date (one day in the future), Generate prediction data of the number of people present on a future date (one day in the future).

さらに、将来の日付での人流状態データの予測データに基づき、人流誘導計画を生成することができ、例えば、予測データから、15時のリアルタイムな総人数が最多となることが示されると、15時で目標監視領域に入る人流の数をコントロールするようにしてもよい。 Furthermore, a people flow guidance plan can be generated based on forecast data of crowd flow state data on a future date. The number of people flowing into the target monitoring area at a time may be controlled.

実際の応用現場では、該方法はデパート、ホール等の現場に適用されることができる。以下において、デパートを例にして単一の監視ビデオの線跨ぎイベントとビデオグループの線跨ぎイベントをそれぞれ説明し、デパートに2つのドアがあると仮定すると、各ドア位置(監視ポイント)に1つの監視機器を設置することができ、即ち、ドアAの監視ビデオを収集する監視機器1(監視ポイント1に設置される監視機器1)と、ドアBの監視ビデオを収集する監視機器2(監視ポイント2に設置される監視機器2)とを設置することができ、この監視機器1、監視機器2は、当該ドアを出入りする歩行者を監視することができる。 In practical application sites, the method can be applied to sites such as department stores and halls. In the following, we will take a department store as an example to describe a single surveillance video line-crossing event and a video group line-crossing event, respectively. The monitoring devices can be installed, namely, monitoring device 1 (monitoring device 1 installed at monitoring point 1) collecting the monitoring video of door A, and monitoring device 2 (monitoring point 1) collecting the monitoring video of door B. 2) can be installed, and the monitoring device 1 and the monitoring device 2 can monitor pedestrians entering and exiting the door.

本開示の一部の実施例において、監視機器1により収集された監視ビデオ1、及び監視機器2により収集された監視ビデオ2を取得するようにしてもよく。監視ビデオ1について、監視ビデオ1のビデオ画面スクリーンショットに出入り境界線と出入り方向を描画し、監視ビデオ1内の監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定し、さらに、予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい場合と、予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きい場合との少なくとも一方の場合に、人流状態警報情報を生成する。そして、監視ビデオ2について、監視ビデオ2のビデオ画面スクリーンショットに出入り境界線と出入り方向を設定し、監視ビデオ2内の監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定し、さらに、予め設定された時間帯内の入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きい場合と、予め設定された時間帯内の出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きい場合との少なくとも一方の場合に、人流状態警報情報を生成する。 In some embodiments of the present disclosure, surveillance video 1 collected by surveillance device 1 and surveillance video 2 collected by surveillance device 2 may be obtained. For surveillance video 1, draw the entry/exit boundary line and entry/exit direction on the video screen screenshot of surveillance video 1, and the total number of inflows of people within a preset time period in the surveillance area corresponding to the surveillance point in surveillance video 1 and the total number of outflows is determined, and if the total number of inflows in the preset time period is greater than a predetermined first flow threshold, and if the total number of outflows in the preset time period is determined is greater than a predetermined second crowd flow threshold, and/or crowd flow status warning information is generated. Then, for surveillance video 2, the entry/exit boundaries and entry/exit directions are set in the video screen shot of surveillance video 2, and the number of people entering and exiting the surveillance area corresponding to the surveillance point in surveillance video 2 within a preset time zone is calculated. and the total number of outflows, and furthermore, if the total number of inflows in the preset time period is greater than a predetermined first flow threshold, and if the total number of outflows within the preset time period is greater than a predetermined second crowd flow threshold, and/or crowd flow state warning information is generated.

また、監視ビデオ1と監視ビデオ2はビデオグループを構成しており、ビデオグループを解析して、監視機器1と監視機器2に対応する目標監視領域における人流状態データを決定するようにしてもよい。本開示の一部の実施例において、監視ビデオ1について、監視ポイント1に対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定し、監視ビデオ2について、監視ポイント2に対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定する。さらに、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数、及び複数の監視ポイントの各々に対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定する。即ち、該デパート内の存在人数を決定した。存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、人流状態警報情報を受信した後、デパート内の歩行者をコントロールし、渋滞事故の発生率を下げることができる。また、現在場所の当日の各時間帯の存在人数とリアルタイムな総人数の曲線グラフを取得することもでき、これにより、規律を動的に要約して人数を合理的にコントロールし、デパートスタッフの稼働時間及び異なる時間帯のスタッフ数等を調整することが可能となる。 Surveillance video 1 and surveillance video 2 form a video group, and the video group may be analyzed to determine crowd flow state data in target surveillance areas corresponding to surveillance equipment 1 and surveillance equipment 2. . In some embodiments of the present disclosure, for surveillance video 1, determine the total number of inflows and the total number of outflows within a preset time period in the surveillance area corresponding to surveillance point 1; , the total number of inflows and the total number of outflows within a preset time zone in the monitoring area corresponding to the monitoring point 2 are determined. Furthermore, based on the historical number of people in the target monitoring area within a preset time period, and the total number of inflows and outflows within a preset time period corresponding to each of the plurality of monitoring points, the target Determine the number of people present in the monitored area. That is, the number of people present in the department store was determined. To generate people flow state warning information when the number of people present is greater than a predetermined current people threshold, thereby controlling pedestrians in the department store after receiving the people flow state warning information to reduce the occurrence rate of traffic accidents. can be done. You can also get a curve graph of the number of people present at each time of the day at the current location and the real-time total number of people, so that the discipline can be dynamically summarized to rationally control the number of department store staff. It is possible to adjust the operating hours, the number of staff in different time zones, and the like.

以下において、ホールを例にして単一の監視ビデオの過密イベントとビデオグループの過密イベントをそれぞれ説明する。ホールの四隅(4つの監視ポイント)にそれぞれ監視機器が設置されると仮定し、即ち、4つの監視機器によりホールの4つの検出領域を検出し、4つの監視機器の各々により収集された監視ビデオはビデオグループを構成している。 In the following, the congestion event of a single surveillance video and the congestion event of a video group are described respectively by taking a hall as an example. Assume that the four corners of the hall (four monitoring points) are respectively installed with monitoring equipment, i.e., the four monitoring equipment detect the four detection areas of the hall, and the monitoring video collected by each of the four monitoring equipment is form a video group.

本開示の一部の実施例において、ビデオグループ内の各監視ビデオについて、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定し、該監視ビデオに対応する平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、該監視ビデオに対応する人流状態警報情報を生成する。これにより、ビデオグループ内の各監視ビデオの過密イベントに対する監視を実現することができる。 In some embodiments of the present disclosure, for each surveillance video in a video group, preset surveillance areas corresponding to surveillance points are determined based on the number of target objects at different collection times within a preset time period. determining the average number of people in the time period, and generating people flow status warning information corresponding to the surveillance video if the average number of people corresponding to the surveillance video is greater than a predetermined first people threshold. This makes it possible to implement monitoring for congestion events for each surveillance video in the video group.

また、ビデオ画面スクリーンショットに監視標識を描画するようにしてもよく、即ち、監視標識に対応する領域は検出領域とする。またビデオ画面スクリーンショットに監視標識を描画しなくてもよく、即ち、監視ビデオには対応する基準面標識が存在せず、この場合、ビデオ画面全体は全て検出領域であることがデフォルトとなる。 Also, the surveillance signs may be drawn on the video screen screenshot, ie the area corresponding to the surveillance signs is the detection area. It is also possible to not draw surveillance markers in the video screen screenshot, i.e. there is no corresponding reference plane marker in the surveillance video, in which case the entire video screen is the default detection area.

また、ビデオグループに対して過密イベントの監視を行い、ビデオグループに対応する目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することができる。本開示の一部の実施例において、ビデオグループにおける各監視ビデオについて、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定し、そして4つの監視ポイントの各々に対応する平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定する。即ち、該ホール内の複数の検出領域のリアルタイムな総人数を決定した。目標監視領域におけるリアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成し、これにより、人流状態警報情報を受信した後、ホール内の密集領域に対して人流誘導を行い、人員密集による事故の発生率を下げることが可能となる。 A video group may also be monitored for congestion events to determine the real-time total number of people in the target monitoring area corresponding to the video group. In some embodiments of the present disclosure, for each surveillance video in the video group, determine the average number of people within a preset time period of the surveillance area corresponding to the surveillance point, and corresponding to each of the four surveillance points Determine the real-time total number of people in the target monitoring area based on the average number of people. That is, the real-time total number of people in multiple detection areas in the hall was determined. when the real-time total number of people in the target monitoring area is greater than a second predetermined threshold of people, generate people flow status warning information, so that after receiving the people flow status warning information, guide people flow to the crowded area in the hall; By doing so, it is possible to reduce the incidence of accidents due to crowding.

本開示の実施例により提供される上記方法において、各ステップの記述順序は厳しい実行順序を意味して実施プロセスに対する如何なる制限を構成せず、各ステップの具体的な実行順序はその機能と可能な内在的論理で確定されるべきであることが当業者に理解される。 In the above method provided by the embodiments of the present disclosure, the description order of each step implies a strict execution order and does not constitute any limitation to the implementation process, and the specific execution order of each step is not limited to its function and possible Those skilled in the art will understand that this should be determined by the underlying logic.

同様の思想に基づいて、本開示の実施例はさらに現場監視装置を提供し、図9は、本開示の実施例により提供される現場監視装置900のアーキテクチャの模式図であり、第1取得モジュール901と、検出モジュール902と、第2取得モジュール903と、決定モジュール904とを含み、具体的には、
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得するように構成される第1取得モジュール901と、
監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定するように構成される検出モジュール902と、
少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得するように構成される第2取得モジュール903と、
人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定するように構成される決定モジュール904と、を含む。
Based on the same idea, the embodiment of the present disclosure further provides a site monitoring device, FIG. 9 is a schematic architecture diagram of the site monitoring device 900 provided by the embodiment of the present disclosure, the first acquisition module 901, a detection module 902, a second acquisition module 903 and a determination module 904, specifically:
a first acquisition module 901 configured to acquire surveillance videos collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
a detection module 902 configured to determine whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video;
a second acquisition module 903 configured to acquire people monitoring data matching a monitoring event within a preset time period when a monitoring event occurs in a monitoring area corresponding to at least one monitoring point;
a determining module 904 configured to determine people flow status data for at least one monitoring device based on the people monitoring data.

本開示の一部の実施例において、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、現場監視装置900は、人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成するように構成される警報モジュール905、をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, after determining the people flow status data of at least one monitoring device, the scene monitoring device 900 is configured to generate people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alarm condition. further includes an alert module 905 that is triggered.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、検出モジュール902は、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、目標対象が存在する場合、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a line crossing event, the detection module 902 draws pre-drawn entry/exit boundaries within the surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video. determining whether there is a target object that straddles the target location that matches with , and if there is a target object, determining that a line-crossing event has occurred in a surveillance region corresponding to at least one surveillance point; , is configured to run

本開示の一部の実施例において、監視イベントが線跨ぎイベントである場合、第2取得モジュール903は、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、入り人流数とは、異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数のことであり、出人流数とは、異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数のことであること、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the monitoring event is a line crossing event, the second acquisition module 903 acquires the number of incoming people and the number of outgoing people at different collection time points within a preset time period. In other words, the number of inflows of people is the number of people crossing the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn entry direction at different collection times, and the number of outflows is the number of people at different collection times. , which is the number of people crossing the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn exit direction.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、決定モジュール904は、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定するように構成され、
警報モジュール905は、入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、入り人流数の総数が第1人流閾値より大きい、又は、出人流数の総数が第2人流閾値より大きいという条件のいずれかを満たす場合、人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there is one monitoring point, the determining module 904 determines the number of incoming people in the monitoring area corresponding to the monitoring point within a preset time period based on the number of incoming people and the number of outgoing people. configured to determine the total number and the total number of migrants,
The alarm module 905 sets the condition that the total number of incoming people is greater than a predetermined first people flow threshold and the total number of outgoing people is greater than a second predetermined people flow threshold, and the total number of incoming people is greater than the first people flow threshold. or the total number of outflows is greater than the second threshold in crowd flow, generating crowd flow status warning information.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、決定モジュール904は、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if there is one monitoring point, the determination module 904 determines the velocity of incoming and outgoing people in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of incoming people and the number of outgoing people. configured to determine.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが複数の場合、決定モジュール904は、監視ポイントごとに、入り人流数と出人流数に基づき、監視ポイントの各々に対応する監視領域における予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することと、予め設定された時間帯内における目標監視領域の履歴人数、及び監視ポイントの各々にそれぞれ対応する予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、目標監視領域内の現存在人数を決定することと、を実行するように構成され、
警報モジュール905は、存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, when there are multiple monitoring points, the determination module 904 preconfigures a monitoring area corresponding to each of the monitoring points based on the number of inflows and the number of outflows for each monitoring point. Determining the total number of inflows of people and the total number of outflows of people in the predetermined time period determining the number of people present in the target monitoring area based on the total number of inflows and the total number of outflows in the time slot; and
The alert module 905 is configured to generate people flow status alert information when the presence population is greater than a predetermined current presence threshold.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが過密イベントである場合、検出モジュール902は、監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、目標対象の個数が過密閾値を超えた場合、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を実行するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the surveillance event is a congestion event, the detection module 902 determines, based on the surveillance video, that the number of target objects within the surveillance region corresponding to at least one surveillance point exceeds a congestion threshold. and determining that a congestion event has occurred in a monitoring region corresponding to at least one monitoring point if the number of target subjects exceeds a congestion threshold. be.

本開示の一部の実施例において、監視イベントが過密イベントである場合、第2取得モジュール903は、予め設定された時間帯内の異なる収集時点での目標対象の個数を統計するように構成される。 In some embodiments of the present disclosure, if the monitoring event is a congestion event, the second acquisition module 903 is configured to statistically count the number of target objects at different collection time points within a preset time period. be.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが1つの場合、決定モジュール904は、目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定するように構成され、
警報モジュール905は、平均人数が設定された第1人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there is one monitoring point, the determination module 904 determines the average number of people within a preset time period of the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target subjects. configured as
The alert module 905 is configured to generate people flow status alert information when the average number of people is greater than a set first people threshold.

本開示の一部の実施例において、監視ポイントが複数の場合、決定モジュール904は、監視ポイントごとに、目標対象の個数に基づき、監視ポイントに対応する監視領域の予め設定された時間帯内の平均人数を決定することと、平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することと、を実行するように構成され、
警報モジュール905は、リアルタイムな総人数が設定された第2人数閾値より大きい場合、人流状態警報情報を生成するように構成される。
In some embodiments of the present disclosure, if there are multiple monitoring points, the determining module 904 determines, for each monitoring point, based on the number of target targets, configured to perform: determining an average headcount; and based on the average headcount, determining a real-time total headcount in a target monitoring area;
The alert module 905 is configured to generate people flow status alert information when the real-time total number of people is greater than a set second people threshold.

本開示の一部の実施例において、現場監視装置900は、直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化し、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、を実行するように構成される早期警報モジュール906、をさらに含む。 In some embodiments of the present disclosure, the scene monitoring device 900 averages the people flow status data at the same collection time point within the most recent historical dates to obtain the people flow forecast data corresponding to each collection time point. and, based on the people flow state prediction data, constructing prediction data of the people flow state data at a future date, the prediction data being used to generate a people flow guidance plan. and an early warning module 906, which

本開示の一部の実施例において、本開示の実施例により提供される装置が備える機能又はモジュールは、上記方法の実施例に記載の方法を実行するように構成され得、その具体的な実現については上記方法の実施例の説明を参照してよく、簡単化するために、ここで重複説明を省略する。 In some embodiments of the present disclosure, the functions or modules provided by the apparatus provided by the embodiments of the present disclosure may be configured to perform the methods described in the above method embodiments, and the specific implementation thereof. may refer to the description of the above method embodiment, and for the sake of simplification, the duplicate description is omitted here.

同じ技術思想に基づいて、本開示の実施例はさらに電子機器1900を提供する。図10は、本開示の実施例により提供される電子機器1900の構造的模式図であり、プロセッサ1901、メモリ1902、及びバス1903を含む。メモリ1902は、実行命令を記憶するために用いられ、内部メモリ1921と外部メモリ1922を含む。ここの内部メモリ1921は内部記憶装置とも呼ばれ、プロセッサ1901内の演算データ、及びハードディスク等の外部メモリ1922と交換するデータを一時的に記憶するために用いられ、プロセッサ1901は内部メモリ1921によって外部メモリ1922とデータ交換を行い、電子機器1900が作動するとき、プロセッサ1901とメモリ1902とはバス1903を介して通信し、プロセッサ1901に
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することと、
監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、
少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、
人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することとの命令、を実行させる。
Based on the same technical idea, the embodiment of the present disclosure further provides an electronic device 1900. FIG. FIG. 10 is a structural schematic diagram of an electronic device 1900 provided by an embodiment of the present disclosure, including a processor 1901, a memory 1902, and a bus 1903. Memory 1902 is used to store execution instructions and includes internal memory 1921 and external memory 1922 . The internal memory 1921 here is also called an internal storage device, and is used to temporarily store operation data in the processor 1901 and data to be exchanged with an external memory 1922 such as a hard disk. In data exchange with memory 1922, when electronic device 1900 operates, processor 1901 and memory 1902 communicate via bus 1903 to provide processor 1901 with monitoring collected by monitoring equipment located at at least one monitoring point. obtaining a video;
determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to at least one surveillance point based on the surveillance video;
when a monitoring event occurs in a monitoring area corresponding to at least one monitoring point, obtaining people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period;
determining people flow status data for at least one monitoring device based on the people monitoring data.

また、本開示の実施例はさらに、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、該コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶されており、該コンピュータプログラムがプロセッサに実行されるとき、上記方法の実施例に記載の現場監視方法を実行する。 In addition, embodiments of the present disclosure further provide a computer readable storage medium having a computer program stored thereon, wherein the computer program, when executed by a processor, performs the above method. The site monitoring method described in the examples is carried out.

本開示の実施例はさらに、コンピュータプログラムを提供し、該コンピュータプログラムはコンピュータ読み取り可能なコードを含み、コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器において実行される場合、電子機器内のプロセッサは上記のいずれか1項に記載の現場監視方法を実現するように実行する。 Embodiments of the present disclosure further provide a computer program product, the computer program product comprising computer readable code, wherein when the computer readable code is executed in the electronic device, a processor in the electronic device performs any of the above. Execute to realize the on-site monitoring method described in item 1.

本開示の実施例はさらに、別のコンピュータプログラム製品を提供し、プログラムコードを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含み、前記プログラムコードに含まれる命令は、上記方法の実施例に記載の現場監視方法を実行するために使用され得、具体的には上記方法の実施例を参照すればよく、ここで重複説明を省略する。 Embodiments of the present disclosure further provide another computer program product, including a computer-readable storage medium having program code stored thereon, instructions contained in the program code for executing on-site monitoring according to the above method embodiments. It can be used to implement the method, please refer specifically to the above method embodiments, and the duplicate description is omitted here.

本開示の実施例に係る装置は、システム、方法及び/又はコンピュータプログラム製品であってもよい。コンピュータプログラム製品は、プロセッサに本開示の各態様を実現させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラム命令がロードされているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を含むことができる。 An apparatus according to embodiments of the present disclosure may be a system, method and/or computer program product. The computer program product may include a computer readable storage medium loaded with computer readable program instructions for causing a processor to implement aspects of the present disclosure.

コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は命令実行機器により使用される命令を保存及び記憶可能な有形機器であってもよい。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は例えば、電気記憶装置、磁気記憶装置、光記憶装置、電磁記憶装置、半導体記憶装置又は上記の任意の適当な組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体のさらに具体的な例(非網羅的リスト)としては、携帯型コンピュータディスク、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ(Random Access Memory:RAMと略称)、読み取り専用メモリ(Read-Only Memory:ROMと略称)、消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ(Electrical Programmable Read Only Memory:EPROMと略称)又はフラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ(Static Random-Access Memory:SRAMと略称)、携帯型コンパクトディスク読み取り専用メモリ(Compact Disc Read-Only Memory:CD-ROMと略称)、デジタル多用途ディスク(Digital Video Disc:DVDと略称)、メモリスティック、フロッピー(登録商標)ディスク、及び機械的符号化装置、例えば命令が記憶されているせん孔カード又はスロット内突起構造、並びに上記の任意の適当な組み合わせを含む。ここで使用されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は瞬時信号自体、例えば無線電波又は他の自由に伝播する電磁波、導波路又は他の伝送媒体を経由して伝播される電磁波(例えば、光ファイバーケーブルを通過する光パルス)、又は電線を経由して伝送される電気信号と解釈されるものではない。 A computer-readable storage medium may be a tangible device capable of storing and storing instructions for use by an instruction-executing device. A computer-readable storage medium may be, for example, but not limited to, an electrical storage device, a magnetic storage device, an optical storage device, an electromagnetic storage device, a semiconductor storage device, or any suitable combination of the foregoing. More specific examples (non-exhaustive list) of computer readable storage media include portable computer disks, hard disks, Random Access Memory (abbreviated as RAM), Read-Only Memory: ROM), Erasable Programmable Read Only Memory (EPROM) or flash memory, Static Random-Access Memory (SRAM), portable compact disc read-only Memory (Compact Disc Read-Only Memory, abbreviated as CD-ROM), Digital Video Disc, abbreviated as DVD, memory sticks, floppy disks, and mechanical encoding devices, such as instructions Including memorized punch cards or in-slot projection structures, as well as any suitable combination of the above. Computer readable storage media, as used herein, refers to instantaneous signals themselves, such as radio waves or other freely propagating electromagnetic waves, or electromagnetic waves propagated through waveguides or other transmission media (e.g., passing through fiber optic cables). light pulses), or electrical signals transmitted over wires.

ここで記述されたコンピュータ読み取り可能なプログラム命令はコンピュータ読み取り可能な記憶媒体から各計算/処理機器にダウンロードされてもよいし、又はネットワーク、例えばインタネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワーク及び/又は無線ネットワークによって外部のコンピュータ又は外部記憶装置にダウンロードされてもよい。ネットワークは銅伝送ケーブル、光ファイバー伝送、無線伝送、ルーター、ファイアウォール、交換機、ゲートウェイコンピュータ及び/又はエッジサーバを含むことができる。各計算/処理機器内のネットワークアダプタカード又はネットワークインタフェースはネットワークからコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を受信し、各計算/処理機器内のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶するために、該コンピュータ読み取り可能なプログラム命令を転送する。 The computer readable program instructions described herein may be downloaded from a computer readable storage medium to each computing/processing device, or may be downloaded via networks such as the Internet, local area networks, wide area networks and/or wireless networks. It may be downloaded to an external computer or external storage device. A network may include copper transmission cables, fiber optic transmission, wireless transmission, routers, firewalls, switches, gateway computers and/or edge servers. A network adapter card or network interface within each computing/processing device receives computer-readable program instructions from the network for storage on a computer-readable storage medium within each computing/processing device. Transfer program instructions.

本開示の操作を実行するためのコンピュータプログラム命令はアセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ(Industry Standard Architecture:ISAと略称)命令、機械命令、機械関連命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はSmalltalk、C++等のオブジェクト向けプログラミング言語、及び「C」言語又は類似するプログラミング言語等の一般的な手続き型プログラミング言語を含む1つ又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで書かれたソースコード又は目標コードであってもよい。コンピュータ読み取り可能なプログラム命令は、完全にユーザのコンピュータにおいて実行されてもよく、部分的にユーザのコンピュータにおいて実行されてもよく、1つの独立したソフトウェアパッケージとして実行されてもよく、部分的にユーザのコンピュータにおいて且つ部分的にリモートコンピュータにおいて実行されてもよく、又は完全にリモートコンピュータもしくはサーバにおいて実行されてもよい。リモートコンピュータに関する場合、リモートコンピュータは、ローカルエリアネットワーク(Local Area Network:LANと略称)又は広域ネットワーク(Wide Area Network:WANと略称)を含む任意の種類のネットワークを経由してユーザのコンピュータに接続されてもよく、又は、外部コンピュータに接続されてもよい(例えばインタネットサービスプロバイダを用いてインタネットを経由して接続される)。一部の実施例では、コンピュータ読み取り可能なプログラム命令の状態情報を利用して、例えばプログラマブル論理回路、FPGA又はプログラマブル論理アレイ(Programmable Logic Arrays:PLAと略称)等の電子回路をパーソナライズすることで、該電子回路はコンピュータ読み取り可能なプログラム命令を実行し、それにより本開示の各態様を実現できるようになる。 Computer program instructions for performing the operations of the present disclosure may be assembler instructions, Industry Standard Architecture (ISA) instructions, machine instructions, machine-related instructions, microcode, firmware instructions, state setting data, or Smalltalk, Source or target code written in any combination of one or more programming languages, including object-oriented programming languages such as C++, and common procedural programming languages such as "C" or similar programming languages; There may be. The computer-readable program instructions may be executed entirely on the user's computer, partially executed on the user's computer, executed as a separate software package, or partially executed on the user's computer. and partially on a remote computer, or entirely on a remote computer or server. When referring to a remote computer, the remote computer is connected to the user's computer via any type of network, including a Local Area Network (LAN) or a Wide Area Network (WAN). or may be connected to an external computer (eg, via the Internet using an Internet service provider). In some embodiments, state information in computer readable program instructions is used to personalize electronic circuits, such as programmable logic circuits, FPGAs or Programmable Logic Arrays (PLAs), such that: The electronic circuitry executes computer readable program instructions, thereby enabling aspects of the present disclosure to be implemented.

当業者であれば、説明を簡単化及び簡潔化するために、上述説明されたシステム及び装置の具体的な動作プロセスは、前記方法の実施例における対応するプロセスを参照すればよいことが明確に理解され、ここでは説明を省略する。本開示により提供されるいくつかの実施例では、開示されたシステム、装置及び方法は、他の形態で実現されることができることを理解すべきである。以上に記載の装置の実施例は例示的なものに過ぎず、例えば、前記ユニットの区分は、論理機能の区分に過ぎず、実際に実現する場合に他の区分形態もあり得て、また例えば、複数のユニット又はコンポーネントは組み合わせられてもよいし、又は別のシステムに統合されてもよいし、又は一部の特徴は無視されてもよく、もしくは実行されなくてもよい。なお、示される又は議論される相互の結合、又は直接結合、又は通信接続は、一部の通信インタフェース、装置又はユニットを介した間接結合又は通信接続であり得、電気的、機械的又は他の形態であり得る。 It is clear to those skilled in the art that for the sake of simplicity and brevity of explanation, the specific working processes of the systems and devices described above may refer to the corresponding processes in the method embodiments. understood and will not be described here. It should be understood that in some of the examples provided by the present disclosure, the disclosed systems, devices and methods may be embodied in other forms. The embodiments of the apparatus described above are only exemplary, for example, the division of the units is only the division of logical functions, and other division forms are possible in actual implementation, and for example, , multiple units or components may be combined or integrated into another system, or some features may be ignored or not performed. It should be noted that any mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed may be an indirect coupling or communication connection through some communication interface, device or unit, electrical, mechanical or other can be in the form

分離部材として説明された前記ユニットは物理的に分離されたものであってもなくてもよく、ユニットとして示された部材は物理ユニットであってもなくてもよく、一箇所に位置してもよく、又は複数のネットワークユニットに分布されてもよい。実際の必要に応じてその一部又は全てのユニットを選択して本実施例の解決手段の目的を実現できる。 Said units described as separate members may or may not be physically separated, and members indicated as units may or may not be physical units, and may or may not be located in one place. or distributed over multiple network units. Some or all of the units can be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of the present embodiment.

また、本開示の各実施例における各機能ユニットは1つの処理ユニットに統合されてもよく、それぞれ独立して物理的に存在してもよく、2つ又は2つ以上で1つのユニットに統合されてもよい。 In addition, each functional unit in each embodiment of the present disclosure may be integrated into one processing unit, may physically exist independently, or may be integrated into one unit by two or more. may

前記機能がソフトウェア機能ユニットの形式で実現され且つ独立した製品として販売又は使用される場合、プロセッサが実行可能な不揮発のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解に基づき、本開示の技術的解決手段は実質的に又は従来技術に寄与する部分又は該技術的解決手段の部分がソフトウェア製品の形で実現されることができ、該コンピュータソフトウェア製品は記憶媒体に記憶され、コンピュータ機器(パーソナルコンピュータ、サーバ、又はネットワーク機器等であってもよい)に本開示の各実施例に記載の方法の全て又は一部のステップを実行させるいくつかの命令を含む。前記の記憶媒体は、USBフラッシュディスク、モバイルハードディスク、ROM、RAM、磁気ディスク又は光ディスク等のプログラムコードを記憶可能である様々な媒体を含む。 When the functions are implemented in the form of software functional units and sold or used as stand-alone products, they may be stored in a non-volatile computer-readable storage medium executable by a processor. Based on this understanding, the technical solution of the present disclosure can be realized in the form of a software product substantially or the part contributing to the prior art or the part of the technical solution can be realized in the form of a computer software product. is stored on a storage medium and causes a computer device (which may be a personal computer, server, network device, etc.) to perform all or part of the steps of the method described in each embodiment of the present disclosure. including. The storage medium includes various media capable of storing program code, such as USB flash disk, mobile hard disk, ROM, RAM, magnetic disk or optical disk.

以上は本開示の具体的な実施形態に過ぎず、本開示の保護範囲がそれに限定されるものでなく、本開示に記載された技術範囲内に当業者に容易に想到される変化又は取り替えは、全て本開示の保護範囲に含まれる。従って、本開示の保護範囲は特許請求の範囲の保護範囲に準ずるものとする。 The above are only specific embodiments of the present disclosure, and the protection scope of the present disclosure is not limited thereto. , are all included in the protection scope of the present disclosure. Therefore, the protection scope of the present disclosure shall be subject to the protection scope of the claims.

本開示の実施例は、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供し、該方法は、少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することと、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することと、を含む。 Embodiments of the present disclosure provide field surveillance methods and apparatus, electronic devices, storage media, and programs for acquiring surveillance video collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point. determining, based on the surveillance video, whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point; and wherein the surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point. obtaining people monitoring data that matches the monitoring event within a preset time period; and determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data. include.

本開示の実施例は少なくとも、現場監視方法及び装置、電子機器、記憶媒体並びにプログラムを提供し、監視機器により収集された監視ビデオを取得し、収集された監視ビデオに基づき、少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したと検出されるとき、予め設定された時間帯内の監視イベントに合致する人数監視データを取得し、そして人数監視データに基づき、少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定し、決定された人流状態データによって監視イベントの状態を特徴付け、これにより、監視ビデオに対する監視を実現する。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
(項目1)
電子機器により実行される現場監視方法であって、
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することと、を含む、現場監視方法。
(項目2)
前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成すること、をさらに含む
項目1に記載の方法。
(項目3)
前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、
前記目標対象が存在する場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を含む
項目1又は2に記載の方法。
(項目4)
前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、
前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、ここで、前記入り人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数であり、前記出人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数であること、を含む
項目2に記載の方法。
(項目5)
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定すること、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、前記出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、
前記入り人流数の総数が前記第1人流閾値より大きい、又は、前記出人流数の総数が前記第2人流閾値より大きいという条件
のいずれかを満たす場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
項目4に記載の方法。
(項目6)
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定すること、を含む
項目4に記載の方法。
(項目7)
前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記監視ポイントごとに、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することと、
前記予め設定された時間帯内の目標監視領域の履歴人数、及び前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、前記目標監視領域内の現存在人数を決定することと、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記現存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
項目4に記載の方法。
(項目8)
前記監視イベントが過密イベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、
前記目標対象の個数が前記過密閾値を超えた場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を含む
項目1又は2に記載の方法。
(項目9)
前記監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、
前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での前記目標対象の個数を統計すること、を含む
項目2に記載の方法。
(項目10)
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定すること、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
項目9に記載の方法。
(項目11)
前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記監視ポイントごとに、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定することと、
前記平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することと、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記リアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
項目9に記載の方法。
(項目12)
前記方法は、
直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化して、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、
前記人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、前記予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、をさらに含む
項目1から11のいずれか1項に記載の方法。
(項目13)
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得するように構成される第1取得モジュールと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定するように構成される検出モジュールと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得するように構成される第2取得モジュールと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定するように構成される決定モジュールと、を含む現場監視装置。
(項目14)
プロセッサ、メモリ及びバスを含む電子機器であって、
前記メモリには前記プロセッサによって実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶されており、前記電子機器が運行する時、前記プロセッサと前記メモリとがバスを介して通信し、前記機械読み取り可能な命令が前記プロセッサによって実行される時、項目1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実行する、前記電子機器。
(項目15)
プロセッサによって実行されるとき、項目1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実行するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
(項目16)
コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器において実行される場合、前記電子機器のプロセッサは項目1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実現するように実行する、コンピュータプログラム。
Embodiments of the present disclosure provide at least a site monitoring method and apparatus, an electronic device, a storage medium, and a program for acquiring surveillance video collected by a surveillance device, and determining at least one monitoring point based on the collected surveillance video. obtaining people monitoring data corresponding to the monitoring event within a preset time period when a monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the monitoring area; Determining people flow status data and characterizing the status of the surveillance event by the determined people flow status data, thereby realizing surveillance for surveillance video.
For example, the present application provides the following items.
(Item 1)
A field monitoring method implemented by an electronic device, comprising:
obtaining surveillance video collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video;
when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point, obtaining population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period;
determining people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.
(Item 2)
After determining people flow status data for the at least one monitoring device,
further comprising generating people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alert condition.
The method of item 1.
(Item 3)
If the surveillance event is a line crossing event, then based on the surveillance video, determining whether the surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point includes:
determining, based on the surveillance video, whether there is a target object within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point that straddles a target location matching a pre-drawn entry/exit boundary;
determining that the line crossing event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point if the target object is present.
3. The method of item 1 or 2.
(Item 4)
When the monitoring event is a line-crossing event, obtaining the number-of-persons monitoring data matching the monitoring event within a preset time period includes:
Obtaining the number of inflows and the number of outflows at different collection times within the preset time period, wherein the number of inflows is the number of people entering and exiting at the different collection times It is the number of people who cross the boundary line along the pre-drawn entrance direction, and the number of people who go out is the number of people who cross the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn exit direction at the different collection points. to be, including
The method of item 2.
(Item 5)
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
Determining the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of inflows and the number of outflows;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
a condition that the total number of inflows of people is greater than a predetermined first person flow threshold and the total number of outflows is greater than a predetermined second person flow threshold;
The condition that the total number of inflows of people is greater than the first threshold of people flow, or that the total number of outflows of people is greater than the second threshold of people flow
generating the people flow status alert information if any of
The method of item 4.
(Item 6)
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
Determining an inflow velocity and an outflow velocity in a monitoring area corresponding to the monitoring point based on the inflow rate and the outflow rate.
The method of item 4.
(Item 7)
Determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data when the monitoring points are plural;
For each monitoring point, based on the number of inflows and the number of outflows, the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time zone in the monitoring area corresponding to each of the monitoring points and
Based on the historical number of people in the target monitoring area within the preset time period, and the total number of inflows of people and the total number of outflows of people within the preset time period corresponding to each of the monitoring points, determining the current population within the target monitoring area;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
generating the crowd flow status alert information when the current population is greater than a predetermined current population threshold.
The method of item 4.
(Item 8)
If the surveillance event is a congestion event, then based on the surveillance video, determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point;
determining whether a number of target objects within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point exceeds an overcrowding threshold based on the surveillance video;
determining that an overcrowding event has occurred in a monitoring region corresponding to the at least one monitoring point when the number of target objects exceeds the overcrowding threshold.
3. The method of item 1 or 2.
(Item 9)
When the monitoring event is an overcrowding event, obtaining the number-of-people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period includes:
counting the number of target objects at different collection time points within the preset time period.
The method of item 2.
(Item 10)
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
determining an average number of people within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target subjects;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
generating the people flow status alert information when the average number of people is greater than a predetermined first people threshold.
The method of item 9.
(Item 11)
Determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data when the monitoring points are plural;
determining, for each of the monitoring points, an average number of people within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target targets;
determining a real-time total number of people in a target surveillance area based on the average number of people;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
generating the crowd flow status alert information when the real-time total population is greater than a second predetermined population threshold.
The method of item 9.
(Item 12)
The method includes:
averaging people flow status data at the same collection time point within the most recent historical dates to obtain people flow status prediction data corresponding to each collection time point;
constructing forecast data of people flow status data at a future date based on the forecast people flow status data, wherein the forecast data is used to generate a people flow guidance plan.
12. The method of any one of items 1-11.
(Item 13)
a first acquisition module configured to acquire surveillance video acquired by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
a detection module configured to determine, based on the surveillance video, whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point;
a second acquisition module configured to acquire population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point; ,
a determination module configured to determine people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.
(Item 14)
An electronic device comprising a processor, memory and a bus,
The memory stores machine-readable instructions executable by the processor, and when the electronic device operates, the processor and the memory communicate over a bus, and the machine-readable instructions are 13. The electronic device, which, when executed by the processor, performs the site monitoring method of any one of items 1 to 12.
(Item 15)
13. A computer readable storage medium storing a computer program that, when executed by a processor, performs the site monitoring method according to any one of items 1 to 12.
(Item 16)
A computer program comprising computer readable code,
13. Computer program product, executed by a processor of the electronic device to implement the site monitoring method according to any one of items 1 to 12, when the computer readable code is executed in an electronic device.

Claims (16)

電子機器により実行される現場監視方法であって、
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得することと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することと、を含む、現場監視方法。
A field monitoring method implemented by an electronic device, comprising:
obtaining surveillance video collected by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point based on the surveillance video;
when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point, obtaining population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period;
determining people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.
前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定した後、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成すること、をさらに含む
請求項1に記載の方法。
After determining people flow status data for the at least one monitoring device,
2. The method of claim 1, further comprising generating people flow status alert information if the people flow status data satisfies an alert condition.
前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内に、予め描かれた出入り境界線に合致する目標位置を跨ぐ目標対象が存在するか否かを決定することと、
前記目標対象が存在する場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記線跨ぎイベントが発生したと決定することと、を含む
請求項1又は2に記載の方法。
If the surveillance event is a line crossing event, then based on the surveillance video, determining whether the surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point includes:
determining, based on the surveillance video, whether there is a target object within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point that straddles a target location matching a pre-drawn entry/exit boundary;
3. The method of claim 1 or 2, comprising determining that the line crossing event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point if the target object is present.
前記監視イベントが線跨ぎイベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、
前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での入り人流数と出人流数を取得することであって、ここで、前記入り人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた入り方向に沿って跨ぐ人数であり、前記出人流数とは、前記異なる収集時点で、予め描かれた出入り境界線を予め描かれた出方向に沿って跨ぐ人数であること、を含む
請求項2に記載の方法。
When the monitoring event is a line-crossing event, obtaining the number-of-persons monitoring data matching the monitoring event within a preset time period includes:
Obtaining the number of inflows and the number of outflows at different collection times within the preset time period, wherein the number of inflows is the number of people entering and exiting at the different collection times It is the number of people who cross the boundary line along the pre-drawn entrance direction, and the number of people who go out is the number of people who cross the pre-drawn entrance/exit boundary line along the pre-drawn exit direction at the different collection points. 3. The method of claim 2, comprising being.
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定すること、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記入り人流数の総数が所定の第1人流閾値より大きく、且つ、前記出人流数の総数が所定の第2人流閾値より大きいという条件と、
前記入り人流数の総数が前記第1人流閾値より大きい、又は、前記出人流数の総数が前記第2人流閾値より大きいという条件
のいずれかを満たす場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
請求項4に記載の方法。
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
Determining the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of inflows and the number of outflows;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
a condition that the total number of inflows of people is greater than a predetermined first person flow threshold and the total number of outflows is greater than a predetermined second person flow threshold;
generating the people flow status warning information when either the total number of incoming people flows is greater than the first people flow threshold or the total number of outgoing people flows is greater than the second people flow threshold; 5. The method of claim 4, comprising:
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域における入り人流の速度と出人流の速度を決定すること、を含む
請求項4に記載の方法。
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
5. The method of claim 4, comprising determining a velocity of incoming and outgoing people in a monitoring area corresponding to said monitoring point based on said number of incoming people and said number of outgoing people.
前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記監視ポイントごとに、前記入り人流数と前記出人流数に基づき、前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する監視領域における前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数を決定することと、
前記予め設定された時間帯内の目標監視領域の履歴人数、及び前記監視ポイントの各々にそれぞれ対応する前記予め設定された時間帯内の入り人流数の総数と出人流数の総数に基づき、前記目標監視領域内の現存在人数を決定することと、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記現存在人数が所定の現存在人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
請求項4に記載の方法。
Determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data when the monitoring points are plural;
For each monitoring point, based on the number of inflows and the number of outflows, the total number of inflows and the total number of outflows within the preset time zone in the monitoring area corresponding to each of the monitoring points and
Based on the historical number of people in the target monitoring area within the preset time period, and the total number of inflows of people and the total number of outflows of people within the preset time period corresponding to each of the monitoring points, determining the current population within the target monitoring area;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
5. The method of claim 4, comprising generating the crowd status alert information if the current population is greater than a predetermined current population threshold.
前記監視イベントが過密イベントである場合、前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定することは、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域内の目標対象の個数が過密閾値を超えたか否かを決定することと、
前記目標対象の個数が前記過密閾値を超えた場合、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で過密イベントが発生したと決定することと、を含む
請求項1又は2に記載の方法。
If the surveillance event is a congestion event, then based on the surveillance video, determining whether a surveillance event occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point;
determining whether a number of target objects within a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point exceeds an overcrowding threshold based on the surveillance video;
3. The method of claim 1 or 2, comprising determining that a congestion event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point when the number of target objects exceeds the congestion threshold.
前記監視イベントが過密イベントである場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得することは、
前記予め設定された時間帯内の異なる収集時点での前記目標対象の個数を統計すること、を含む
請求項2に記載の方法。
When the monitoring event is an overcrowding event, obtaining the number-of-people monitoring data matching the monitoring event within a preset time period includes:
3. The method of claim 2, comprising statistically counting the number of target objects at different collection times within the preset time window.
前記監視ポイントが1つの場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定すること、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記平均人数が所定の第1人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
請求項9に記載の方法。
When the number of monitoring points is one, determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data includes:
determining an average number of people within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target subjects;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
10. The method of claim 9, comprising generating the crowd status alert information if the average population is greater than a predetermined first population threshold.
前記監視ポイントが複数の場合、前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定することは、
前記監視ポイントごとに、前記目標対象の個数に基づき、前記監視ポイントに対応する監視領域の前記予め設定された時間帯内の平均人数を決定することと、
前記平均人数に基づき、目標監視領域におけるリアルタイムな総人数を決定することと、を含み、
前記人流状態データが警報条件を満たす場合、人流状態警報情報を生成することは、
前記リアルタイムな総人数が所定の第2人数閾値より大きい場合、前記人流状態警報情報を生成すること、を含む
請求項9に記載の方法。
Determining people flow status data of the at least one monitoring device based on the people monitoring data when the monitoring points are plural;
determining, for each of the monitoring points, an average number of people within the preset time period in the monitoring area corresponding to the monitoring point based on the number of target targets;
determining a real-time total number of people in a target surveillance area based on the average number of people;
Generating people flow state warning information if the people flow state data satisfies an alarm condition includes:
10. The method of claim 9, comprising generating the crowd status alert information if the real-time total population is greater than a second predetermined population threshold.
前記方法は、
直近の複数の履歴日付内の同じ収集時点での人流状態データを平均化して、各収集時点に対応する人流状態予測データを得ることと、
前記人流状態予測データに基づき、将来の日付での人流状態データの予測データを構成することであって、前記予測データは人流誘導計画を生成するために用いられることと、をさらに含む
請求項1から11のいずれか1項に記載の方法。
The method includes:
averaging people flow status data at the same collection time point within the most recent historical dates to obtain people flow status prediction data corresponding to each collection time point;
2. The method of claim 1, further comprising: constructing forecast data of people flow status data at a future date based on the forecast people flow status data, wherein the forecast data is used to generate a people flow guidance plan. 12. The method of any one of 11 to 11.
少なくとも1つの監視ポイントに設置された監視機器により収集された監視ビデオを取得するように構成される第1取得モジュールと、
前記監視ビデオに基づき、前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で監視イベントが発生したか否かを決定するように構成される検出モジュールと、
前記少なくとも1つの監視ポイントに対応する監視領域で前記監視イベントが発生した場合、予め設定された時間帯内の前記監視イベントに合致する人数監視データを取得するように構成される第2取得モジュールと、
前記人数監視データに基づき、前記少なくとも1つの監視機器の人流状態データを決定するように構成される決定モジュールと、を含む現場監視装置。
a first acquisition module configured to acquire surveillance video acquired by surveillance equipment installed at at least one surveillance point;
a detection module configured to determine, based on the surveillance video, whether a surveillance event has occurred in a surveillance area corresponding to the at least one surveillance point;
a second acquisition module configured to acquire population monitoring data matching the monitoring event within a preset time period when the monitoring event occurs in the monitoring area corresponding to the at least one monitoring point; ,
a determination module configured to determine people flow status data for the at least one monitoring device based on the people monitoring data.
プロセッサ、メモリ及びバスを含む電子機器であって、
前記メモリには前記プロセッサによって実行可能な機械読み取り可能な命令が記憶されており、前記電子機器が運行する時、前記プロセッサと前記メモリとがバスを介して通信し、前記機械読み取り可能な命令が前記プロセッサによって実行される時、請求項1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実行する、前記電子機器。
An electronic device comprising a processor, memory and a bus,
The memory stores machine-readable instructions executable by the processor, and when the electronic device operates, the processor and the memory communicate over a bus, and the machine-readable instructions are 13. The electronic equipment, which, when executed by the processor, performs the site monitoring method according to any one of claims 1 to 12.
プロセッサによって実行されるとき、請求項1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実行するコンピュータプログラムが記憶されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 13. A computer readable storage medium storing a computer program which, when executed by a processor, performs the site monitoring method according to any one of claims 1 to 12. コンピュータ読み取り可能なコードを含むコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータ読み取り可能なコードが電子機器において実行される場合、前記電子機器のプロセッサは請求項1から12のいずれか1項に記載の現場監視方法を実現するように実行する、コンピュータプログラム。
A computer program comprising computer readable code,
A computer program product which, when the computer readable code is executed in an electronic device, is executed by a processor of the electronic device to implement the site monitoring method according to any one of claims 1 to 12.
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