CN103338349A - 基于vw的海量视频信号智能筛选和显示接入方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法及***，所述方法包括以下步骤：接收若干路视频信号并进行存储；根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断各路视频信号是否有异常事件发生；若是则生成异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。本发明的方法及***在面对海量视频数据的时候自动接入最需要关注和处理的视频信号，有利于第一时间掌握突发事件的现场情况并及时做出正确决策和部署。
Description
技术领域
本发明涉及显示拼接墙领域，特别是涉及一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法以及一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***。
背景技术
随着智慧城市、平安城市、智能交通等建设的不断推进，视频监控应用的范围和规模正在不断扩大。目前，大型的视频监控网络中，视频信号已经达到海量（一般指几千路以上）的规模，并且这一数字还在不断增长。为了便于部署和指挥，很多地方的应急指挥调度中心都配置了高分辨率的VW(Video Wall，显示拼接墙)。
显示拼接墙可以同时显示的视频窗口是有限的，因此只能从几百路到几万路监控视频信号中选取关注程度最高或有突发事件的十几路视频信号接入指挥调度中心显示拼接墙，那么如何从海量视频数据中选出最需要关注和处理的视频信号，这是一个难题。目前的解决办法是由人工进行选择切换。然而，由于事先并不能预知哪里会发生突然事件，所以只能是在事件发生后才依靠人工手动将相关区域的监控视频信号接入显示拼接墙，这导致并不能在第一时间内掌握突发事件现场情况，贻误做出正确决策和部署的时机，并且人工对成千上万路视频信号进行切换和接入，效率很低，容易出错。
发明内容
基于此，有必要针对上述对大量视频信号进行人工切换和接入所导致的效率低下且不能在第一时间内掌握突发事件现场情况的问题，提供一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法及***。
为实现上述目的，本发明采用如下的技术方案：
一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，包括以下步骤：
接收若干路视频信号并进行存储；
根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断各路视频信号是否有异常事件发生；
若是，则生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；
根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。
一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，包括：
数据接收模块，用于接收若干路视频信号并进行存储；
判断模块，用于根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断是否有异常事件发生；
消息生成与加入模块，用于在所述判断模块的判断结果为是的情况下，生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；
显示接入模块，用于根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。
由以上方案可以看出，本发明的一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法及***，接收到海量视频信号后，根据预先设定的分析模式来并行对各路视频信号进行分析，当判断有异常事件发生时，对用户最关心的分析模式下的异常事件作优先级处理，从而尽可能使得接入的是当前最需要关注和处理的视频信号，有利于第一时间掌握突发事件的现场情况并及时做出正确决策和部署，并且有效解决了传统方法中监控人员需要人工切换和接入大量视频信号所导致的效率低下的问题，具有较好的市场应用前景。
附图说明
图1为本发明实施例中一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法的流程示意图；
图2为本发明实施例中一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图以及具体的实施例，对本发明的技术方案作进一步的描述。
参见图1所示，一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，包括以下步骤：
步骤S101，接收若干路视频信号并进行存储，然后进入步骤S102。
作为一个较好的实施例，步骤S101具体可以包括如下：采用云架构来接收若干路视频信号并进行存储。云架构由服务器集群和管理服务器组成，服务器集群的服务器数量可以根据要处理的视频信号数量增加。每台服务器都包括若干个视频信号输入接口，接口负责接收外部输入的视频信号并存储在服务器的本地存储器上。正因为此，本实施例中采用可灵活扩展的云架构来提供海量数据存储，以保证方案的灵活部署，对输入的视频信号路数没有限制。
步骤S102，根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断是否有异常事件发生，若是则进入步骤S103，若否则返回步骤S101。
作为一个较好的实施例，所述预先设定的分析模式具体可以包括（但不限于）以下几种：入侵检测分析模式、交通违规分析模式、车牌识别分析模式等。
入侵检测是指通过运动目标检测找出视频中的运动物体，根据预先设定的安全区域，判断运动物体是否进入安全区域，如果进入，则属于异常情况；
交通违规是指通过运动目标检测找出视频中的运动物体，根据预先设定的正常行驶方向，判断运动物体是否与正常行驶方向一致，如果相反则说明有逆行违规，则属于异常情况；
车牌识别是指通过检测视频中的车辆车牌的位置，将车牌中的文字和数字的轮廓提取出来，并采用字符识别输出车牌上的文字和号码。
本实施例中在接收到海量视频信号输入后，可以并行对多路视频进行分析，并且每个分析通道根据预先设置的分析模式进行视频内容分析计算，如进行入侵检测、交通违规、车牌识别等分析计算。通过人工设定分析模式，根据不同的应用场景选择不同的分析算法，可以用于多种应用场合，增加了***的灵活性。
需要说明的是，随着人工智能和计算机视觉领域研究的深入，目前已经可以通过对视频内容进行模式分析来发现某些异常情况的发生。例如目前已经有人开始在安防领域使用智能视频分析技术来实现对一些异常事件的智能检测和自动处理。
步骤S103，若步骤S102中判断有异常事件发生，则生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中。
本发明实施例中异常事件以消息的形式进入事件消息队列，并且为不同的异常事件类型建立了不同的事件消息队列。根据用户的设置，可以对全部事件消息或者某几种类型的事件消息通过消息中间件进行上报。作为一个较好的实施例，每个异常事件消息中都可以包含如下信息：预先定义的严重等级、事件类型、相关联的原始视频标识等。
步骤S104，根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。如本实施例中可以选择排序后优先级最高的异常事件（等级最高即表示该事件为最需要关注和处理的异常事件），并将与该异常事件相关联的视频信号接入显示拼接墙进行显示。
需要说明的是，用户可以根据不同需要对所述事件过滤规则和事件优先级规则进行灵活配置，以适用于不同的应用场景。
与上述一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法相对应，本发明还提供一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，如图2所示，包括：
数据接收模块101，用于接收若干路视频信号并进行存储；
判断模块102，用于根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断是否有异常事件发生；
消息生成与加入模块103，用于在所述判断模块的判断结果为是的情况下，生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；
显示接入模块104，用于根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。
作为一个较好的实施例，所述数据接收模块可以采用云架构接收若干路视频信号并进行存储。云架构由服务器集群和管理服务器组成，服务器集群的服务器数量可以根据要处理的视频信号数量增加。每台服务器都包括若干个视频信号输入接口，接口负责接收外部输入的视频信号并存储在服务器的本地存储器上。正因为此，本实施例中采用可灵活扩展的云架构来提供海量数据存储，以保证方案的灵活部署，对输入的视频信号路数没有限制。
作为一个较好的实施例，所述异常事件消息中可以包括如下信息：预先定义的严重等级、事件类型、相关联的原始视频标识等。
作为一个较好的实施例，所述预先设定的分析模式可以包括（但不限于）：入侵检测分析模式、交通违规分析模式、车牌识别分析模式等。需要说明的是，随着人工智能和计算机视觉领域研究的深入，目前已经可以通过对视频内容进行模式分析来发现某些异常情况的发生。
上述一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***的其它技术特征与本发明一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法相同，此处不予赘述。
通过以上方案可以看出，本发明的一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法及***，接收到海量视频信号后，根据预先设定的分析模式来并行对各路视频信号进行分析，当判断有异常事件发生时，对用户最关心的分析模式下的异常事件作优先级处理，从而尽可能使得接入的是当前最需要关注和处理的视频信号，有利于第一时间掌握突发事件的现场情况并及时做出正确决策和部署，并且有效解决了传统方法中监控人员需要人工切换和接入大量视频信号所导致的效率低下的问题，具有较好的市场应用前景。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (8)
1.一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，其特征在于，包括以下步骤：
接收若干路视频信号并进行存储；
根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断各路视频信号是否有异常事件发生；
若是，则生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；
根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。
2.根据权利要求1所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，其特征在于，所述接收若干路视频信号并进行存储的过程包括：采用云架构接收若干路视频信号并进行存储。
3.根据权利要求1所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，其特征在于，所述异常事件消息中包括如下信息：预先定义的严重等级、事件类型、相关联的原始视频标识。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入方法，其特征在于，所述预先设定的分析模式包括：入侵检测分析模式、交通违规分析模式、车牌识别分析模式。
5.一种基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，其特征在于，包括：
数据接收模块，用于接收若干路视频信号并进行存储；
判断模块，用于根据为各路视频信号所预先设定的分析模式并行对各路视频信号进行分析，并根据分析结果判断是否有异常事件发生；
消息生成与加入模块，用于在所述判断模块的判断结果为是的情况下，生成与所述异常事件相关联的异常事件消息，并将各异常事件消息加入到针对不同异常事件类型所预先建立的事件消息队列中；
显示接入模块，用于根据预先设定的事件过滤规则和事件优先级规则对各事件消息队列中的异常事件进行排序，并根据排序结果选择预定路数的视频信号进行显示接入。
6.根据权利要求5所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，其特征在于，所述数据接收模块采用云架构接收若干路视频信号并进行存储。
7.根据权利要求5所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，其特征在于，所述异常事件消息中包括如下信息：预先定义的严重等级、事件类型、相关联的原始视频标识。
8.根据权利要求5-7任意一项所述的基于VW的海量视频信号智能筛选和显示接入***，其特征在于，所述预先设定的分析模式包括：入侵检测分析模式、交通违规分析模式、车牌识别分析模式。
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