TWI767950B - 用於偵測事件之方法及設備 - Google Patents

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Abstract

本發明係關於用於偵測事件之一方法。該方法包括：重複暫存指示由藉由時間壓縮來編碼來自一現場之視訊之一編碼器產生之一資料數量的一值，藉由將所暫存值之特性與預定特性比較來判定經編碼視訊所表示之現場中是否已發生一特定事件，及回應於所判定之一事件發生來產生一事件信號。

Description

用於偵測事件之方法及設備
本發明係關於對所捕捉視訊之事件偵測。更特定而言之，本發明係關於用於偵測所捕捉視訊中之事件的一方法及一設備。
現在的大多數監測、監視及安全系統包含捕捉且產生視訊之裝置。所捕捉之視訊通常經分析以偵測是否發生特定事件。此等事件之實例為運動偵測、物件偵測、侵入偵測。偵測此等類型之事件需要大量處理能力。對高處理能力之此等要求可能會限制用於捕捉視訊之低處理能力攝影機提供事件偵測之可能性。使用較低處理能力攝影機之一原因可能係裝備有高處理能力之一攝影機的價格較高。另一原因可為具有高處理能力之一攝影機需要比具有較低處理能力之一攝影機更多之電能，且可能無法將該數量之電能提供至攝影機之位置。因此，期望使事件偵測需要較低計算能力之一方法。
本發明之一目標係使事件偵測需要較低處理能力。 該目標藉由根據技術方案1之一偵測事件方法來實現。本發明之進一步實施例呈現於附屬技術選項中。 更特定而言之，根據本發明之一些實施例，用於偵測事件之方法包括：重複暫存指示由一編碼器(其藉由時間壓縮來編碼來自一現場之視訊)產生之一資料數量的一值，藉由將所暫存值之特性與預定特性比較來判定經編碼視訊所表示之現場中是否已發生一特定事件，及回應於所判定之一事件發生來產生一事件信號。藉由暫存視訊編碼中所產生之資料數量且接著將此資料用於判定所捕捉視訊中是否已發生事件，可節省處理能力(歸因於可在不對所有影像資料進行深度分析之情況下執行該判定之事實)。該判定需要較少資料之事實亦可為一進一步優點，即，傳送用於分析之資料可導致較少網路負載，儲存資料以允許判定是否已發生一事件或一特定事件可需要較小儲存容量。 在進一步實施例中，在判定是否已發生一特定事件之行為中經比較之特性可為來自一特性群組之任何特性或該等特性之任何組合，該特性群組包含：所暫存值依高於一第一預定臨限值之一速率增大，至少一暫存值高於一第二預定臨限值，所暫存值依高於一第三預定臨限值之一速率減小，及在一時間段期間內值之一積分超過一第四預定臨限值。此等特性之任何者之一優點在於自指示由編碼器產生之資料數量的暫存值計算出該等特性不需要大量處理能力或記憶體。 此外，可藉由將表示一暫存值序列之一特性與基於表示對應值之一序列的一描述預定之一事件特性匹配來判定及識別一特定事件。匹配暫存值之序列之優點在於可偵測且識別更多特定事件及/或更複雜事件。 在進一步實施例中，藉由將表示一暫存值序列之特性與表示一正常狀態之一描述比較來判定一事件，且其中，若該暫存值序列依大於一預定值之一程度不同於正常狀態，則判定已發生此一事件。若該等特性不同於一正常狀態特性則判定已發生一事件之優點在於由於許多事件(甚至未預期事件或未知事件)之偵測可藉由比較一些特性來偵測，因此該判定可非常有效。 根據進一步實施例，藉由量測所傳送資料(包含自一先前暫存值之時間開始編碼器所產生之資料)之一數量來得出指示由一編碼器產生之一資料數量的各重複暫存值。此外，量測所傳送資料可自上一個暫存值之時間開始執行。 一些實施例可進一步包含將暫存值儲存於一資料庫中，其中對暫存於該資料庫中之值執行判定是否已發生一特定事件之行為。 其他實施例可進一步包含透過一網路將暫存值傳送至一客戶，其中由該客戶來執行判定是否已發生一特定事件之行為。 在一些實施例中，表示值隨時間增大之暫存值一特性指示一物件進入所編碼視訊中之現場。此特徵之優點在於可判定較複雜事件之特性。 在進一步實施例中，暫存值之一特性為該值本身，且其中藉由將該暫存值與一預定第一臨限值比較來識別移動通過該現場之一第一物件類型，且其中藉由將該暫存值與一預定第二臨限值比較來識別移動通過該現場之一第二物件類型。 根據一些實施例，僅針對大於一預定臨限值之暫存值執行判定是否已發生一特定事件之行為，此判定方案之優點在於其非常簡單且其要求極低處理能力來運作。 在一些實施例中，表示資料(包含未經時間編碼之一影像圖框)之值不用於判定是否已發生一特定事件之行為中。不基於非時間編碼影像圖框來判定事件之優點在於，由於非時間編碼圖框不載送關於視訊中之移動的任何資訊，因此可在不減小判定精確度之情況下進一步節省處理能力。 在額外實施例中，該方法進一步包括在每次已判定發生一特定事件時累加一計數器。此之優點在於可實施要求低處理能力之一計數器，例如，一人類計數器或一車輛計數器、一一般物件計數器。此一計數器可(例如)實施於具有有限資源的一攝影機或具有有限資源或至少有限空間資源之另一裝置中。在一些實施例中，該方法進一步包括在每次已判定發生該特定事件時累加關於一特定事件之一計數器。因此，已在其中配置針對特定事件之一計數器，此可導致針對不同物件(例如人類、動物、車輛等等)或針對不同事件(例如奔跑、行走、掉物件等等)配置單獨計數器。 將自下文提出之詳細描述明白本發明之適用性之一進一步範疇。然而，應理解，該詳細描述及特定實例在指示本發明之較佳實施例時僅藉由繪示方式給出，此係因為熟習此項技術者將自此詳細描述明白在本發明之範疇內之各種改變及修改。因此，應理解，由於此裝置及方法可變動，因此本發明並不限於所描述之裝置之特定組件部分或所描述之方法之步驟。亦應理解，本文中所使用之術語係僅出於描述特定實施例之目的且並不意在限制。須注意，如說明書及隨附技術方案中所使用，除非上下文另有明確規定，否則冠詞「一」、「該」及「該等」旨在意謂存在該等元件之一或多者。因此，例如，對「一感測器」或「該感測器」之引用可包含若干感測器及其類似者。此外，文字「包括」並不排除其他元件或步驟。
本發明係關於一事件偵測系統及用於偵測事件之一方法。事件偵測系統可為包括複數個監視攝影機12a至12c、一通信網路14、系統管理裝置16a至16b及一資料儲存裝置18之一系統(參見圖1)。監視攝影機12a至12c可為可捕捉動態視訊之任何類型之網路監視攝影機。通信網路14可為任何有線或無線通信網路或可為各種有線及/或無線網路(例如LAN、WAN、網際網路、蜂巢式網路、Wi-Fi等等)之任何組合。系統管理裝置16a至16b可為任何計算裝置，其具有允許一操作員與該系統中之一裝置互動或接收與事件偵測有關之資訊的一顯示器。資料儲存裝置18可為一網路附接儲存單元(NAS)、一檔案伺服器、一視訊伺服器或任何其他資料儲存單元。 現參考圖2，系統中所使用之一監視攝影機12經配置以捕捉一現場之動態視訊以作為數位資料。因此，監視攝影機12包含將光自現場導引至一影像感測器42上之至少一透鏡40。影像感測器42及一影像處理器44將光轉換成表示一捕捉影像之數位資料。此外，攝影機12經配置以捕捉複數個影像以提供產生動態視訊之資料。接著，在一編碼器46中編碼表示動態視訊之資料，該編碼器使用一時間壓縮方案來編碼動態視訊。攝影機可為捕捉可見光之一攝影機、一IR攝影機、一ToF攝影機(飛行時間攝影機)等等。 一時間壓縮方案係藉由不編碼作為一單獨且完整影像之各圖框來減小壓縮視訊大小的一方案。經完全編碼之圖框被稱為框內圖框，此係因為此等圖框係基於目前已編碼之影像圖框中之資訊來完全編碼的。視訊中之所有其他圖框係藉由指定自上一圖框起之一變化的資料來表示，即，表示此等圖框之資料表示與其他圖框之不同。由於此等圖框取決於其他圖框中之資料，因此其等被稱為差量框間圖框。此等框間圖框可與先前圖框(在一些編碼方案中指稱P圖框)有關，但替代地，其等可與先前圖框及未來圖框(指稱B圖框)有關。 在編碼器46中編碼動態視訊將減小表示該動態視訊之資料數量。編碼器46中所使用之編碼方案之實例為H.264、H.265、MPEG -2第二部分、MPEG -4第二部分等等。在一些攝影機12中，在編碼動態視訊之前及/或之後進一步分析及/或處理該動態視訊。在此等攝影機12中，可配置一處理單元48以用於該類型之分析及/或處理。攝影機12之諸多者亦要求一揮發性記憶體50及/或一非揮發性記憶體52以用於程式操作及資料儲存。 在透過網路14傳輸動態視訊之前，藉由一通信協定管理該視訊資料且接著使其實體地適應於連接至攝影機之網路。圖2中之網路介面54可看做依熟習技術者已知之任何方式執行此等操作的一裝置或模組。可藉由直接個別實體連接或一資料匯流排或兩者之一組合來實施攝影機中之裝置與模組之間的通信，在圖2中，藉由一內部通信路徑56來以符號表現此等通信實施方案。 與分析一視訊流之所有像素以偵測一事件的一系統相比，本發明之事件偵測系統經設計以使用較少處理能力偵測事件。當涉及偵測已儲存資料(即，表示較舊錄像)中之事件時，對表示一較長時間段之資料的事件偵測將快於當使用分析一視訊流之所有像素以偵測一事件的一系統時。此等優點藉由分析由攝影機12之時間壓縮視訊編碼器46產生之資料數量來實現，攝影機12捕捉期望偵測事件之現場的動態視訊。由編碼器46所產生之資料數量取決於連續捕捉之影像圖框之間的變化數量。例如，基本上無移動物件之一現場的一影像序列將導致少於具有大量移動之現場的一影像序列之編碼資料。因此，編碼步驟之後的資料數量很大程度上取決於連續捕捉之影像中的變動。 此亦可描述為，編碼器46所產生之經編碼影像資料的數量依賴於受現場中之移動影響的影像感測器上之像素數量。例如，與遠離攝影機之物件或一小物件相比，靠近攝影機之一物件或現場中之一大物件將影響影像感測器上之更多像素 。據此，資料數量係影像資訊之時間壓縮的一結果。 根據本發明之實施例，量測及按序列暫存複數個資料速率，該等資料速率表示包含所監視現場之動態視訊的一資料流中每單位時間之資料數量。藉此，暫存表示資料速率隨時間之變動的一資料組。該資料速率可經量測或可自系統中之各種地方擷取。例如，該資料速率可經量測或自攝影機之編碼器46處、攝影機之網路介面54處、網路14中之一開關或一路由器處、一系統管理裝置16a至16b中之一網路介面或一解碼器處、或一網路儲存裝置18中之一網路介面或一解碼器處擷取。可直接對表示影像流之一流量測資料速率，但亦可藉由量測傳輸動態視訊之網路封包之資料速率來量測資料速率。量測一資料流或任何資料傳輸之資料速率的程序為熟習技術者所熟知。特定而言之，與表示一動態視訊流所要求之資料比較，可使用一較低數量之資料來表示表示隨時間之資料速率的資料組。例如，考慮將表示資料數量(用於表示影像流中之各影像)之一值或一資料輸入包含於表示資料速率隨時間之變動的資料組中。若攝影機為一千萬像素攝影機，則使用標準編碼器之任何者的一框內圖框(即，經空間編碼)之大小將為約2.5 MB。即使是使用一無損耗編碼方案編碼之一千萬像素圖框亦不具有大於10 MB之一大小。為暫存表示0 MB至10 MB之間的每個大小之一值或一資料輸入，僅需要三位元組(此係因為三位元組將可表示1600萬以上個值)。在資料速率之解析度並非如此重要之情況中，甚至可使用兩個或一位元組來表示資料速率。無論如何，表示資料組中之資料速率所需要的資料可輕易地比用於表示一框內圖框的資料小幾乎一百萬倍。在串流視訊中，由於框間圖框係時間編碼的，因此每圖框所使用之資料顯然將更小。然而，所使用之資料組可不需要包含每圖框之大小，而可表示在一預定時間段內所累積之資料數量。在一實施例中，將一圖框大小暫存為資料速率之一表示。圖框大小指示編碼一圖框所需要之資料數量。使用4位元組(32位元)來暫存圖框大小，且暫存各圖框之圖框大小。依每秒30圖框捕捉圖框，且據此，在此實施例中，本發明所用於偵測事件之資料可為0.12 Kb/s。此明顯低於一正常動態視訊流之資料速率6000 Kb/s。 獨立於一影像流中之影像的確切編碼實施方案及資料組中用來表示該資料組中之各值或資料輸入的解析度(即，位元組數目)，當可代替影像流之影像而使用一資料速率資料組時，須處理之資料的數量差係巨大的。由於僅一部分之資料需要儲存，因此將獲得儲存方面之另一較大收益。例如，一監視系統可僅儲存其中發生所關注事件的時間段內之動態視訊資料，且儲存整個監視時間段內之資料速率值。接著，可尋找及/或分析所儲存資料速率值以過濾掉特定事件。接著，亦可將資料速率值用於確認未儲存之動態視訊的時間段內未發生事件。此外，一般而言，所儲存資料速率值資料組可用於在所記錄視訊中尋找所關注視訊序列可為有利的。分析資料速率組之另一優點在於可在不犧牲現場中存在的人之完整性的情況下分析現場中之事件。 在圖3中，藉由繪製相對於時間之資料速率來繪示一資料組之一實例。藉由暫存表示由一攝影機捕捉之一視訊流中之各影像圖框的資料數量來獲得圖中之資料組。在本資料組中，已藉由僅移除表示一框內圖框之各值來移除框內圖框之影響。替代地，移除框內圖框可經實施為移除高於一最大臨限值之所有資料值。移除框內圖框之優點在於當不需要考慮各框內圖框之資料速率之一峰值時，資料速率將變得更容易分析。尤其是當框內圖框不貢獻與移動或圖框之間的變化有關之資訊時，因為框內圖框係經空間編碼而非時間編碼的。依此方式，資料組將利用時間編碼器中之框間圖框之固有移動指示而不受來自框內圖框之高資料數量值之干擾。 經監視得到圖3之曲線圖的現場為一公路，且攝影機經配置以自公路上方沿路面之縱向方向捕捉視訊。僅藉由觀察該曲線圖即可識別各種事件。例如，各峰之高度識別當車輛在最靠近之點處經過攝影機時車輛之大小(至少車輛之相對大小)。因此，僅藉由關注曲線圖中之峰值即可得出經過攝影機之車輛大小的結論。此外，曲線圖在峰之各側上之傾斜度揭示車輛之行進方向。曲線圖之傾斜部分係攝影機編碼一車輛在靠近攝影機之一點處離開現場或到達現場之視訊的結果，即，當車輛之捕捉影像很大時，一車輛離開或到達現場，從而歸因於該車輛導致大量像素在一短時間中發生改變。曲線圖在峰之另一側上之較不傾斜部分係一車輛在捕捉現場中自遠處朝向攝影機行進或在現場中駛離攝影機之一結果。此係車輛在一相對較長時間中處於該現場中之一結果，且隨著該車輛離攝影機越來越遠，慢慢地經感知其越來越小。 現參考圖3中之曲線圖104，自上述推理可知，第一峰106將表示朝向攝影機行駛之一較大車(例如一貨運車或一卡車)。此係自觀察曲線推斷而來，其中峰106之前的曲線圖部分108可經識別為表示一車輛在現場中行進一較長時間直至其到達靠近攝影機之位置且藉此導致一較不傾斜之曲線圖。在曲線圖之峰106之頂點之前暫存較不傾斜之曲線圖部分108的事實指示車輛在現場中朝向攝影機行進。據此，處於峰之後一側上的曲線圖部分110係傾斜的，此指示車輛在靠近攝影機時離開現場，如上文所討論。 第二峰112表示一車在現場中駛離攝影機。藉由峰112之高度來表示車大小，且藉由在峰112之前具有傾斜之曲線圖部分114且在峰之後具有較不傾斜之曲線圖部分116來識別行進方向。峰118表示行進離開攝影機之另一較大車輛，而峰120及峰122各可表示行進離開攝影機之一車。 曲線圖104之最後一個峰124高於表示較大車輛之峰，且當觀察峰124之各側上之曲線圖部分126、128之傾斜度時，將發現兩個部分較不傾斜。此等指示使得可斷定該峰表示沿彼此相反之方向行進的兩個車輛。 據此，表示經時間編碼之視訊資料的資料速率之曲線圖104之特徵可用於識別或至少指示特定事件。例如，可設定一臨限值以指示如在現場中移動之一事件，例如，若資料速率超過臨限值，則觸發該事件。可藉由分析一峰之各側上的曲線圖部分之導數(即，如上文所解釋般計算此等曲線圖部分之傾斜度)來識別表示物件朝向攝影機或遠離攝影機行進之事件。此一傾斜度值(例如，陡度)亦可用於指示一速度事件，例如，可基於曲線圖之傾斜度來計算一物件之速度。曲線圖下面之面積亦可用於分析事件。該面積可用於判定一車輛之速度、一車輛之一大小及許多其他事情。 另一替代方案係生成表示各種事件(該等事件可在表示相對於時間之資料速率的一曲線圖中識別)的模型，且接著藉由使用此等模型來識別特定事件。可藉由識別及暫存表示一特定事件之一曲線圖部分的特定特性之一組合或藉由暫存一典型事件且在一暫存曲線圖不自所暫存典型曲線圖偏離超過一預定數量時則將一事件識別為此事件來形成此等模型。亦可藉由使用深度學習(例如，藉由輸入經時間編碼之視訊的資料速率來訓練一神經網路識別特定事件)來形成此等模型。 又一應用係創造表示正常情況下在現場中應發生之事件的一模型，且接著當暫存資料速率偏離此模型時觸發一警報。例如，該系統可用於考察一鐵路軌道。藉由分析曲線圖之特性或藉由使用一神經網路方法訓練系統來形成表示火車經過軌道上之一模型。接著，可設定該系統以指示偵測到不 符合該模型之一事件的時候。因此，由於諸如軌道上之動物或人的事件之資料速率曲線圖很可能顯著不同於表示火車之模型，因此此可用於偵測軌道上之動物或人。 用於偵測事件之資料速率分析可用於諸多應用。如上文所提及，其可用於交通監測及監視火車軌道。其他使用領域為監視工廠中之程序(例如，計算傳送帶上之產品數目)，若一資料速率系列(即，隨時間之資料速率)之一些或複數個特性或此資料速率系列之一區段或若干區段不同於一「正常」特性或區段(例如，指示與期望程序之一差異等等)，則產生警報。如上文所描述，可藉由特定資料點(例如資料速率值、陡度、面積)來表示該等特性，且可藉由該時間段內之一曲線圖形狀來表示一區段。此外，偵測事件之方法可用於監視大樓或房屋以偵測可疑及/或危險行為。此偵測事件方法亦可用於控制諸如照明、供暖、通風等等之大樓自動化系統。 使用來自一攝影機或若干攝影機之即時資料速率來呈現上述使用情況。然而，資料速率資料亦可有利地儲存以便後期分析。該資料不需要許多儲存空間，且在你想要找到一個時間點之一特定事件以研究該事件之視訊時可非常有用。在此特定情況中，可獲得該視訊，然而，由於資料速率資料需要分析更少資料，因此用其來尋找事件要高效得多。因此，儲存資料速率資訊且將其用於後期使用係非常有利的。 現參考圖4之流程圖，其描繪本發明之實施例之一程序200。該程序包含在步驟202中暫存各指示來自一特定時間點之資料速率的連續值。此等值可基於由攝影機中之編碼器所提供之資訊、藉由量測自編碼器輸出之資料數量獲得之值、由網路介面提供之值(網路流量等等)。各值及/或各系列值表示暫存值之特性(如上述實例所呈現)且在步驟204中與表示至少一事件的對應預定特性比較。若在步驟206中，該比較指示一值或一系列值表示一事件，則在步驟208中產生一事件信號，且接著程序返回至步驟202以暫存指示由編碼器產生之資料的資料速率之額外值。一事件信號可為一內部信號或傳輸至其他系統或裝置的一信號。例如，信號可指示表示偵測到一物件之一事件，此信號可經內部發送至一計數器以計算物件數目。此外，事件信號可為載送事件資料(例如，一中等大小車輛沿向西方向依60 km/h經過)之一信號。此外，事件信號可為一警報信號。熟習技術者將意識到事件信號之諸多變化。若在步驟206中，該比較不指示發生任何事件，則程序直接返回至步驟202以暫存指示由編碼器產生之資料的資料速率之額外值。(例如，當產生資料且生成值時)可對即時資料執行此程序，或(例如，資料經儲存於一些儲存裝置中且經剖析以偵測所儲存資料中之事件)可對儲存資料執行此程序。 步驟204中之比較可包含結合圖3之資料速率曲線圖討論之特性之任何者或任何組合。例如，經比較之特性可為資料速率值，其與指示現場中是否存在足夠變化以觸發一運動事件的一臨限值比較。該特性可為與曲線圖中之一單一資料輸入或複數個連續資料速率值相關之變化的導數(即傾斜度)。此一導數可與一預定臨限值比較以指示一事件。可比較之另一特性為資料速率值之一積分，即曲線圖下面之面積。可在資料速率超過一臨限值或僅高於一預定時間圖框的兩個時間點之間量測此一面積。該比較可包含將一組特性(例如，上文所提及之特性之任何組合)與一預定組特性比較。此外，一組特性可包含來自不同時間點的複數個特性。例如，可藉由偵測一第一導數，接著偵測一峰值且最後偵測第二導數來偵測指示一車朝向或遠離攝影機行駛之一事件。接著，可將此組特性值與一組預定特性比較。 此外，可藉由將該系統之所有功能配置於一攝影機中來實施該系統，即，該攝影機包含執行根據本發明之實施例的程序之構件。例如，攝影機12自編碼器46、自網路介面或自攝影機中之任何其他資料速率提取點擷取資料速率值，且將資料速率值儲存於一記憶體50、52中以與由攝影機執行之一程式中之特性組比較，從而即時偵測事件或偵測來自歷史資料速率之事件。接著，攝影機可回應於一事件偵測傳輸一事件識別符。 替代地，可在經由網路連接至攝影機且接收串流動態視訊的裝置之任何者中實施該系統。此一裝置(例如，一系統管理裝置16a至16b、一資料儲存裝置18等等)可量測動態視訊流中所接收之資料數量且對其本身執行該程序。該裝置亦可為諸如一檔案伺服器、一NAS等等之一儲存裝置，其經配置以儲存自量測接收以儲存之資料擷取之資料速率或自另一位置處擷取的資料速率。 在一進一步替代方案中，該系統之操作分佈於各種裝置上。例如，攝影機12可量測且生成資料速率值，且將其等發送至儲存裝置18以儲存且發送至系統管理裝置16a至16b以用於即時事件偵測。接著，系統管理裝置16a至16b亦可經配置以擷取儲存於儲存裝置處之歷史資料速率值且分析其等以偵測事件。 表示發生於一現場中之事件的資料速率值及資料速率值的特性可極度依賴於攝影機捕捉之視角，例如，若攝影機經定向於自上方且沿一公路或一小徑之縱向方向，或若攝影機經安裝以捕捉在影像中路人自左向右行進之一現場。據此，攝影機之視角可指示可偵測到之事件類型。 上文之實例全部係關於一固定攝影機來給定，然而，攝影機亦可為一行動攝影機。例如，攝影機可經安裝於一無人機或一UAV (無人飛行載具)中或其可為一車輛中之一儀錶板攝影機。 此外，事件偵測可用於其中配置隱私遮罩以保護人們隱私之系統中。根據本發明之事件偵測器可分析整個現場以在不洩漏任何個人可識別資訊之情況下產生事件。
12‧‧‧監視攝影機12a至12c‧‧‧監視攝影機14‧‧‧通信網路16a至16b‧‧‧系統管理裝置18‧‧‧資料儲存裝置40‧‧‧透鏡42‧‧‧影像感測器44‧‧‧影像處理器46‧‧‧編碼器48‧‧‧處理單元50‧‧‧揮發性記憶體52‧‧‧非揮發性記憶體54‧‧‧網路介面56‧‧‧內部通信104‧‧‧曲線圖106‧‧‧峰108‧‧‧曲線圖部分110‧‧‧曲線圖部分112‧‧‧第二峰114‧‧‧曲線圖部分116‧‧‧曲線圖部分118‧‧‧峰120‧‧‧峰122‧‧‧峰124‧‧‧峰126‧‧‧曲線圖部分128‧‧‧曲線圖部分200‧‧‧程序202‧‧‧步驟204‧‧‧步驟206‧‧‧步驟208‧‧‧步驟
參考隨附圖式，將自一目前較佳實施例之下列詳細描述明白本­發明之其他特徵及優點，其中 圖1係包含根據本發明之一實施例的一實施方案之一系統的一示意圖， 圖2係根據本發明之一實施例之一攝影機的一方塊圖， 圖3係根據本發明之一實施例表示隨時間之資料速率的一曲線圖，其展示可使用之曲線圖之特徵，及 圖4係根據本發明之一實施例之用於產生事件信號的一程序之一流程圖。 此外，在該等圖式中，相同元件符號指定貫穿若干圖式之相同或對應部分。
200‧‧‧程序
202‧‧‧步驟
204‧‧‧步驟
206‧‧‧步驟
208‧‧‧步驟

Claims (20)

  1. 一種用於偵測事件之方法，該方法包括：重複暫存(registering)指示由一編碼器產生之一資料流中每單位時間之一資料數量的一值，該編碼器藉由時間(temporal)壓縮來編碼來自一現場(scene)之視訊，藉此暫存表示資料速率隨時間之一變動的一資料組；及藉由分析該資料組之相對於時間的該資料速率之一表示之一峰之兩側上的部分之一導數(derivative)，偵測表示物件朝向或遠離用於捕捉該現場之攝影機行進之一事件。
  2. 如請求項1之方法，其進一步包含將該資料組儲存於一資料庫中，其中對儲存於該資料庫中之該資料組執行偵測事件之該等行為。
  3. 如請求項1或2之方法，其進一步包含透過一網路將該資料組傳送至一客戶，其中由該客戶來執行偵測事件之該等行為。
  4. 如請求項1或2之方法，其進一步包括藉由分析該資料組之相對於時間的該資料速率之該表示之該部分的一傾斜度(steepness)來指示觸發一事件偵測之一物件之速度。
  5. 如請求項1或2之方法，其進一步包括藉由分析該峰之一高度來識別觸發一事件偵測之一物件大小。
  6. 如請求項1或2之方法，其中表示包含未經時間編碼之影像圖框的資料之值未包含於該資料組中。
  7. 如請求項1或2之方法，其進一步包括在每次已偵測到發生一事件時累加一計數器。
  8. 如請求項1或2之方法，其進一步包括在每次已識別發生該特定事件時累加關於一特定事件之一計數器。
  9. 一種用於偵測事件之方法，該方法包括：重複暫存指示由一編碼器產生之一資料流中每單位時間(per unit of time)之一資料數量的一值，該編碼器藉由時間壓縮(temporal compression)來編碼來自一現場(scene)之視訊，藉此暫存表示資料速率隨時間(over time)之一變動的一資料組；藉由分析該資料組之相對於時間(against time)的該資料速率之一表示來偵測一事件；及藉由分析該資料組之相對於時間的該資料速率之該表示之一部分的一傾斜度(steepness)來指示觸發一事件偵測之一物件之速度。
  10. 如請求項9之方法，其進一步包含將該資料組儲存於一資料庫中，其中對儲存於該資料庫中之該資料組執行偵測事件之該等行為。
  11. 如請求項9之方法，其進一步包含透過一網路將該資料組傳送至一客戶，其中由該客戶來執行偵測事件之該等行為。
  12. 如請求項9之方法，其中表示包含未經時間編碼之影像圖框的資料之值未包含於該資料組中。
  13. 如請求項9之方法，其進一步包括在每次已偵測到發生一事件時累加一計數器。
  14. 如請求項9之方法，其進一步包括在每次已識別發生該特定事件時累加關於一特定事件之一計數器。
  15. 一種用於偵測事件之方法，該方法包括：重複暫存指示由一編碼器產生之一資料流中每單位時間之一資料數量的一值，該編碼器藉由時間壓縮來編碼來自一現場之視訊，藉此暫存表示資料速率隨時間之一變動的一資料組；藉由分析該資料組之相對於時間的該資料速率之一表示之一峰來偵測一事件；及藉由分析該峰之一高度來識別觸發一事件偵測之一物件大小。
  16. 如請求項15之方法，其進一步包含將該資料組儲存於一資料庫中，其中對儲存於該資料庫中之該資料組執行偵測事件之該等行為。
  17. 如請求項15之方法，其進一步包含透過一網路將該資料組傳送至一客戶，其中由該客戶來執行偵測事件之該等行為。
  18. 如請求項15之方法，其中表示包含未經時間編碼之影像圖框的資料之值未包含於該資料組中。
  19. 如請求項15之方法，其進一步包括在每次已偵測到發生一事件時累加一計數器。
  20. 如請求項15之方法，其進一步包括在每次已識別發生該特定事件時累加關於一特定事件之一計數器。
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