TW201410012A - 事件偵測系統及方法 - Google Patents

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Mu-San Chung
Chun-Hsien Lin
Che-Yi Chu
Chin-Yu Chen
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Abstract

本發明提供一種事件偵測系統，應用於透過網路與網路攝像機相連接的控制主機。該系統包括：資料接收模組，用於透過網路接收一個網路攝像機記錄的一個監控區域的聲音串流資料；特徵參數提取模組，用於利用處理聲音資料的演算法對該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取特徵參數；及判斷模組，用於將提取的特徵參數與預先儲存的特定事件的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。

Description

事件偵測系統及方法
本發明涉及一種監控系統及方法，尤其是關於一種事件偵測系統及方法。
近年來，監控設備有往數位化及網路化發展的趨勢，最常見的監控設備是網路攝像機（IP Camera）。IP cam在拍攝監控區域的影像資料時也會記錄監控區域的聲音資料。目前，已有許多軟體可以針對IP Camera回傳的影像串流作影像分析以對監控區域進行事件偵測，例如人臉偵測、入侵偵測等。影像偵測有偵測死角多、影像串流佔用較多網路頻寬以致偵測範圍受到限制，以及處理影像串流佔用較多處理器處理能力的缺點。
鑒於以上內容，有必要提供一種事件偵測系統及方法，可以佔用較少的網路頻寬，使得網路攝像機在網路頻寬相同的條件下可以偵測更大的範圍。
一種事件偵測系統，應用於透過網路與網路攝像機相連接的控制主機。該系統包括：資料接收模組，用於透過網路接收一個網路攝像機記錄的一個監控區域的聲音串流資料；特徵參數提取模組，用於利用處理聲音資料的演算法對該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取特徵參數；及判斷模組，用於將提取的特徵參數與預先儲存的特定事件的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。
一種事件偵測方法，應用於透過網路與網路攝像機相連接的控制主機。該方法包括：透過網路接收一個網路攝像機記錄的一個監控區域的聲音串流資料；利用處理聲音資料的演算法對該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取特徵參數；及將提取的特徵參數與預先儲存的特定事件的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。
相較於習知技術，本發明所提供之事件偵測系統及方法，可以透過分析聲音串流資料判斷監控區域是否發生特定事件，聲音串流資料相較於影像串流資料佔用較少的網路頻寬，使得網路攝像機在網路頻寬相同的條件下可以偵測更大的範圍。另外，處理聲音串流資料佔用的處理器處理能力較少。
參閱圖1所示，係本發明事件偵測系統10較佳實施方式之功能模組圖。該事件偵測系統10應用於控制電腦1，該控制電腦1透過網路2與一個或多個網路攝像機（IP camera）3相連接。每個網路攝像機3記錄一個監控區域的聲音串流資料，並透過網路2將聲音串流資料傳送至控制電腦1。該事件偵測系統10包括資料接收模組11、特徵參數提取模組12及判斷模組13。該控制電腦1還包括儲存器20及處理器30。模組11-13包括電腦化指令，處理器30執行模組11-13的電腦化指令，接收網路攝像機3傳送的聲音串流資料，分析接收到的聲音串流資料、提取接收到聲音串流資料的特徵參數，並將提取的特徵參數與儲存器20儲存的特定事件（例如火警警報）的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，根據比對結果判斷該監控區域是否發生所述特定事件。
特定事件（例如火警警報）的聲音串流資料通常會包括多個不同頻率的聲音訊號的資料。例如火警警報可能包括250Hz、250.1 Hz、250.2 Hz、250.3 Hz、250.4 Hz、250.5 Hz等6種頻率不同、原始振幅均為588的聲音訊號的串流資料。
在本實施例中，所述參考特徵參數可以為一個或多個。特徵參數提取模組12可以利用一種或多種處理聲音資料的演算法對特定事件的聲音串流資料進行分析、從特定事件的聲音串流資料提取所述一個或多個參考特徵參數。
例如，特徵參數提取模組12可以利用專利申請號為CN201210267151.4，發明名稱為“訊號增益系統及方法”的發明專利申請中介紹的“虛擬共鳴管演算法”：根據切分長度n（例如n=64 bytes）對上述6種頻率不同、原始振幅均為588的聲音串流資料進行切分，取m組長度為n的資料段進行累加以對每個頻率的聲音訊號的強度（即振幅）增益m倍（例如m=480）後，得到該6種不同頻率的聲音訊號的強度增益m倍後的比例關係，並以該比例關係作為一個參考特徵參數儲存至儲存器20。
再例如，特徵參數提取模組12可以利用均能音量演算法（LeqSound Level）計算所述特定事件的聲音串流資料的能量的平均值，並以該特定事件的聲音串流資料的能量的平均值作為一個特徵參數儲存至儲存器20。均能音量演算法的計算公式如下：
其中，(t2-t1)表示網路攝像機3記錄該聲音串流資料的時間段，p0表示基準音壓（20μPa），pA表示聲音串流資料的音壓。Leq的單位為分貝（dB）。
資料接收模組11接收網路攝像機3記錄的監控區域的聲音串流資料後，判斷模組13根據儲存器20儲存的參考特徵參數的數目及用到的演算法通知特徵參數提取模組12利用對應的演算法對接收到的聲音串流資料進行分析處理，以提取接收到的聲音串流資料的特徵參數。之後，判斷模組13將提取的特徵參數與對應的參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。所述相符的情況包括：當一個參考特徵參數為一個特定值時，與該參考特徵參數對應的提取的特徵參數的值等於該參考特徵參數的特定值；當該參考特徵參數為一個值域範圍時，與該參考特徵參數對應的提取的特徵參數的值落入該值域範圍。
當參考特徵參數為多個時，事件偵測系統10可以設置某一個提取的特徵參數與一個參考特徵參數相符即判斷監控區域發生所述特定事件，也可以設置當提取的每一個特徵參數均與對應的參考特徵參數相符才判斷監控區域發生所述特定事件。
在其他實施例中，事件偵測系統10還可以包括其他功能模組，例如通知模組（圖1中未示出），當判斷模組13判斷監控區域發生所述特定事件時，通知模組發送通知資訊至預先設置的相關設備。
參閱圖2所示，係本發明事件偵測方法較佳實施方式之流程圖。
步驟S10，資料接收模組11透過網路2接收一個網路攝像機3記錄的一個監控區域的聲音串流資料。
步驟S20，特徵參數提取模組12利用一種或多種處理聲音資料的演算法對該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取一個或多個特徵參數。如上所述，所述演算法可以為專利申請號為CN201210267151.4，發明名稱為“訊號增益系統及方法”的發明專利申請中介紹的“虛擬共鳴管演算法”，所述提取的特徵參數可以為該接收到的聲音串流資料中包括的不同頻率的聲音訊號的強度增益後的比例關係。所述演算法也可以為均能音量演算法，所述提取的特徵參數可以為該接收到的聲音串流資料的能量的平均值。
步驟S30，判斷模組13將提取的特徵參數與儲存器20預先儲存的特定事件的聲音串流資料的一個或多個參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。如上所述，所述相符的情況包括：當一個參考特徵參數為一個特定值時，與該參考特徵參數對應的提取的特徵參數的值等於該參考特徵參數的特定值；當該參考特徵參數為一個值域範圍時，與該參考特徵參數對應的提取的特徵參數的值落入該值域範圍。當參考特徵參數為多個時，可以設置某一個提取的特徵參數與對應的參考特徵參數相符即判斷監控區域發生所述特定事件，也可以設置當提取的每一個特徵參數均與對應的參考特徵參數相符才判斷監控區域發生所述特定事件。
最後應說明的是，以上實施方式僅用以說明本發明的技術方案而非限制，儘管參照較佳實施方式對本發明進行了詳細說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或等同替換，而不脫離本發明技術方案的精神和範圍。
1．．．控制電腦
2．．．網路
3．．．網路攝像機
10．．．事件偵測系統
11．．．資料接收模組
12．．．特徵參數提取模組
13．．．判斷模組
20．．．儲存器
30．．．處理器
圖1係本發明事件偵測系統較佳實施方式之功能模組圖。
圖2係本發明事件偵測方法較佳實施方式之流程圖。
1．．．控制電腦
2．．．網路
3．．．網路攝像機
10．．．事件偵測系統
11．．．資料接收模組
12．．．特徵參數提取模組
13．．．判斷模組
20．．．儲存器
30．．．處理器

Claims (8)

  1. 一種事件偵測系統，該系統包括：
    資料接收模組，用於透過網路接收一個網路攝像機記錄的一個監控區域的聲音串流資料；
    特徵參數提取模組，用於利用處理聲音資料的演算法對 該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取特徵參數；及
    判斷模組，用於將提取的特徵參數與預先儲存的特定事件的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，透過判斷提取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之事件偵測系統，其中，所述接收到的聲音串流資料包括多個不同頻率的聲音訊號的資料。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之事件偵測系統，其中，所述演算法為根據預設的切分長度n對該接收到的聲音串流資料進行切分，取預設的m組長度為n的資料段進行累加，以該接收到的聲音串流資料包括的每個頻率的聲音訊號的強度增益m倍；所述提取的特徵參數為該多個不同頻率的聲音訊號的強度增益m倍後的比例關係。
  4. 如申請專利範圍第2項所述之事件偵測系統，其中，所述演算法為均能音量演算法，所述提取的特徵參數為該接收到的聲音串流資料的能量的平均值。
  5. 一種事件偵測方法，該方法包括：
    資料接收步驟：透過網路接收一個網路攝像機記錄的一個監控區域的聲音串流資料；
    特徵參數提取步驟：利用處理聲音資料的演算法對該接收到的聲音串流資料進行分析、從該接收到的聲音串流資料提取特徵參數；及
    判斷模組步驟：將提取的特徵參數與預先儲存的特定事 件的聲音串流資料的參考特徵參數進行比對，透過判斷提 取的特徵參數是否與對應的參考特徵參數相符判斷監控區域是否發生所述特定事件。
  6. 如申請專利範圍第5項所述之事件偵測方法，其中，所述接收到的聲音串流資料包括多個不同頻率的聲音訊號的資料。
  7. 如申請專利範圍第6項所述之事件偵測方法，其中，所述演算法為根據預設的切分長度n對該接收到的聲音串流資料進行切分，取預設的m組長度為n的資料段進行累加，以該接收到的聲音串流資料包括的每個頻率的聲音訊號的強度增益m倍；所述提取的特徵參數為該多個不同頻率的聲音訊號的強度增益m倍後的比例關係。
  8. 如申請專利範圍第6項所述之事件偵測方法，其中，所述演算法為均能音量演算法，所述提取的特徵參數為該接收到的聲音串流資料的能量的平均值。
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