CN103402079A - 一种基于vw的异常事件智能追踪存储显示方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及拼接显示技术领域，具体公开了一种基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，该方法使用智能视频分析技术和监控摄像头地理位置分布信息相结合，自动对监控中心需要监控的海量视频信号中出现的异常情况进行从头至尾的全过程追踪分析，统一存储和全过程接入显示，有效解决各路监控信号相互独立，无法对异常情况全过程进行自动监控，记录和显示的信息处理孤岛问题。本发明提供的方法可以实现异常事件全过程存储和显示，整个异常情况从发生到结束的全过程可以存储在一个完整的文件中，避免在视频存储***的多个文件中查找同一个异常事件，整个事件的全过程可以自动切换和接入到显示拼接墙，实现对异常情况的全程追踪显示。
Description
技术领域
本发明涉及拼接显示技术领域，更具体地，涉及一种基于VW(Video Wall，显示拼接墙)的异常事件智能追踪存储显示方法。
背景技术
随着城市化的不断发展，为了能对整个城市的交通状况和治安状况进行有效的监管，很多城市在各重点区域都部署了大量的监控摄像头实现24小时全天候监控。在交通和治安监控中心，通过高速网络将各路监控视频信号接入监控中心，在高分辨率的显示拼接墙对多路信号进行实时监视，当监视人员发现和判断某些信号中出现异常情况时，再通过人工将现场的视频信号接入显示拼接墙进行指挥部署处理。人工监控和切换视频信号的效率很低，随着人工智能和计算技术的进步，视频内容分析技术开始用于视频的自动分析和处理， 通过智能视频分析算法可以检测到监控视频中的各种异常事件。
智能视频分析和高分辨率显示拼接墙的使用虽然提高了视频监控的效率，但是针对各路监控视频信号的处理都是相对独立的，处理结果不能自动相互关联，无法实现对异常情况从头到尾的自动跟踪，存储和显示。例如，在城市监控网络中的某一个区域的监控摄像头检测到出现交通事故，如果肇事车辆逃逸，经过一段时间，在其它区域的监控摄像头上必然会再次拍摄到肇事车辆。目前的监控显示***并不能将拍摄到异常情况的所有监控视频信号自动相互关联，统一存储和显示，只能将所有的监控视频分别处理后，人工来查找与异常事件相关的所有视频，这样的处理方式速度很慢，效率很低。
发明内容
本发明提出一种基于VW的异常事件智能追踪***，采用智能视频分析技术，结合监控摄像头的地理信息数据，实现对视频监控中出现的异常情况进行自动检测，全程智能跟踪，全程统一录像存储和显示，极大提高监控效率。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：
一种基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，包括：
S1．获取海量视频信号，采用视频分析并行处理平台对视频信号进行分析计算，检测海量视频信号中出现异常情况的监控摄像头；将出现异常情况的监控摄像头拍摄的视频信号存储到视频文件中，并将视频信号接入显示拼接墙显示；
S2．以出现异常情况的监控摄像头为中心，根据监控摄像头的地理位置分布信息，将出现异常情况的监控摄像头的最小包围圈中的所有监控信号接入视频分析并行处理平台；
S3．视频分析并行处理平台对接入的所有监控信号进行视频内容分析，检测是否存在与步骤S1对应监控摄像头拍摄的异常情况相关联的出现异常情况的监控摄像头；当检测存在时，将检测到的监控摄像头拍摄的视频信号存储到对应的视频文件中，将视频信号接入显示拼接墙显示，并跳转至步骤S2；否则追踪过程结束，停止异常情况全过程存储和显示。
本发明提供的方法可以根据实际应用灵活部署，根据应用领域设置不同的智能视频分析算法，可实现对交通事故，交通违规违章，防损防盗，公共安全等各种应用领域中突发异常事件的追踪。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明提供的方法使用智能视频分析技术和监控摄像头地理位置分布信息相结合，自动对监控中心需要监控的海量视频信号中出现的异常情况进行从头至尾的全过程追踪分析，统一存储和全过程接入显示，有效解决各路监控信号相互独立，无法对异常情况全过程进行自动监控，记录和显示的信息处理孤岛问题。本发明提供的方法可以实现异常事件全过程存储和显示，整个异常情况从发生到结束的全过程可以存储在一个完整的文件中，避免在视频存储***的多个文件中查找同一个异常事件，整个事件的全过程可以自动切换和接入到显示拼接墙，实现对异常情况的全程追踪显示。
附图说明
图1是本发明具体实施的数据处理流程图。
图2是本发明中基于地理位置的摄像头选择示意图。
图3是本发明一种基于VW的异常事件智能追踪***的功能模块图。
具体实施方式
本发明的目的在于解决监控指挥中心显示拼接墙各路监控视频信号之间相互独立，无法对异常情况的整个发生过程进行全程自动追踪，存储和显示，导致信息处理孤岛问题，采用智能视频分析技术，利用监控摄像头的地理信息数据自动筛选与发生异常情况最相关的一组视频信号并进行视频内容分析，根据上一次分析结果自动筛选与发生异常情况最相关的下一组视频信号并进行视频内容分析，重复这一过程，实现对整个异常情况的全过程追踪，存储和显示。
如图1所示，采用本发明开始追踪异常情况的具体实现过程为：
输入海量视频信号，视频分析并行处理平台从海量视频中选择出现异常情况的视频信号作为输入信号，准对某一监控摄像头A出现的异常事件进行追踪时，将原始异常事件信息保存，作为同一事件的对比参考。创建记录本次异常事件的视频录像文件B，将本次异常事件相关联的视频信号接入显示拼接墙***。
以出现拍摄到异常情况视频的摄像头为中心，根据摄像头A的地理位置分布信息，将出现异常情况的监控摄像头A的最小包围圈中的所有监控信号接入视频分析并行处理平台；该包围圈为图2中实线与摄像头所构成的包围圈。在视频分析并行处理平台上针对各种异常视频信号设置视频分析模式，采用视频分析并行处理平台对当前摄像头最小包围圈内所有摄像头按照设置的模式进行智能分析，并将检测到的视频信号与监控摄像头A拍摄的视频信号进行比对，确定是否为相互关联的同一事件，比如出现的车辆车牌号为同一号码等。
当检测到的异常事件不同一，则追踪结束；当检测到的异常事件同一，则将新的摄像头拍摄到的视频信息存储到视频录像文件B中，将本次异常事件相关联的视频信号接入显示拼接墙***，在前一视频信号后显示。则以拍摄到同一异常事件摄像头作为中心，并根据新的摄像头的地理位置分布信息，将出现异常情况的监控摄像头的最小包围圈中的所有监控信号接入视频分析并行处理平台；再次比对，确定继续追踪或停止追踪。
在具体的实现过程中，将某一异常事件的全过程保存在一个独立的视频文件内，方便后续的对该异常事件的提取查看。
一般的，视频分析并行处理平台从海量视频信号中会选择多个发生异常事件的视频，其中各个视频分别对应不同的摄像头拍摄，视频分析并行处理平台将不不同的异常事件分别单独作为一个通道，对各个异常事件并列分析处理。
针对某一异常事件的全过程追踪过程如下：
1）针对某一监控摄像头出现的异常事件进行追踪时，将原始异常事件信息保存，作为同一事件的对比参考。同时创建记录本次异常事件的视频录像文件，将本次异常事件相关联的视频信号接入显示拼接墙***。
2）根据1）中的监控摄像头的地理位置信息，计算能够覆盖本摄像头周围所有方向的最小包围圈。
3）对当前摄像头最小包围圈内的所有摄像头进行智能视频分析，并将检测到的异常事件与1）中的原始异常事件对比，确认是否为互相关联的同一事件，比如出现的车辆车牌号为同一号码等。
4）如果最小包围圈内的某一路摄像头中检测到与原始异常事件相关联的同一事件，那么将这一路摄像头对应的视频信号写入1）中创建的录像文件，并接入显示拼接墙***。同时将这一路摄像头作为新的摄像头，重复2），3），4）的处理过程。
5）如果最小包围圈内的所有摄像头中都没有检测到与原始异常事件相关联的同一事件，则追踪过程结束，保存并关闭本次异常事件的视频录像文件，等待新的追踪流程开始。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (4)
1.一种基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，其特征在于，包括：
S1．获取海量视频信号，采用视频分析并行处理平台对视频信号进行分析计算，检测海量视频信号中出现异常情况的监控摄像头；将出现异常情况的监控摄像头拍摄的视频信号存储到视频文件中，并将视频信号接入显示拼接墙显示；
S2．以出现异常情况的监控摄像头为中心，根据监控摄像头的地理位置分布信息，将出现异常情况的监控摄像头的最小包围圈中的所有监控信号接入视频分析并行处理平台；
S3．视频分析并行处理平台对接入的所有监控信号进行视频内容分析，检测是否存在与步骤S1对应监控摄像头拍摄的异常情况相关联的出现异常情况的监控摄像头；当检测存在时，将检测到的监控摄像头拍摄的视频信号存储到对应的视频文件中，将视频信号接入显示拼接墙显示，并跳转至步骤S2；否则追踪过程结束，停止异常情况全过程存储和显示。
2.根据权利要求1所述的基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，其特征在于，所述视频分析并行处理平台采用可灵活扩展的云架构提供海量视频信号的并行分析和计算。
3.根据权利要求1或2所述的基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，其特征在于，所述步骤S2中的出现异常情况的监控摄像头的最小包围圈是指能够覆盖出现异常情况的监控摄像头周围所有方向的摄像头构成的最小包围圈。
4.根据权利要求3所述的基于VW的异常事件智能追踪存储显示方法，其特征在于，所述步骤S3视频分析并行处理平台在对视频内容进行分析前还需设置视频的分析模式。
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