CN107809616A - 图像采集方法、控制设备及视频监控*** - Google Patents

图像采集方法、控制设备及视频监控*** Download PDF

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邓雄书
陈彬
张东胜
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Abstract

本发明公开了一种图像采集方法、控制设备及视频监控***，可以获得多个震动传感器采集的震动信号以及各震动信号的采集时间；根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。本发明通过控制图像采集设备采集造成震动传感器震动的目标的位置的图像，避免了采用热释电红外传感器对人体进行检测带来的误报及漏报问题，提高了安全防护的强度和准确度。

Description

图像采集方法、控制设备及视频监控***
技术领域
本发明涉及安全防护技术领域，尤其涉及图像采集方法、控制设备及视频监控***。
背景技术
在安全防护领域，常需要监测非法入侵行为(如小偷的偷窃等)的发生。
现有技术下，一般采用热释电红外传感器对人体进行检测。热释电红外传感器可以检测人体发射的红外线，从而确定是否有人进入监控区域。但是，在人体发射的红外线被遮挡的情况下，例如被高大的物体阻挡，或者被有心人士拿着简易的木板、纸板遮挡，现有的检测方式容易检测不到人体的入侵，形成漏报。同时，在热释电红外传感器的周围存在热源(比如空调、油烟机)的情况下，热释电红外传感器容易将热源识别为有人进入监控区域，从而发生误报。
如何解决该问题仍旧是本领域一个亟待解决的技术难题。
发明内容
鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的图像采集方法、控制设备及视频监控***，方案如下：
一种图像采集方法，包括：
获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间；
根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；
控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
可选的，所述方法还包括：
获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
可选的，所述方法还包括：
将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备。
可选的，所述对获得的所述震动信号进行识别，包括：使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别；
在所述将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，所述方法还包括：
获得所述用户设备返回的震动类别，根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
一种控制设备，所述控制设备包括：信号获得单元、位置确定单元和设备控制单元，
所述信号获得单元，用于获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间；
所述位置确定单元，用于根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；
所述设备控制单元，用于控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
可选的，所述控制设备还包括：类别确定单元和告警单元，
所述类别确定单元，用于获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
所述告警单元，用于在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
可选的，所述控制设备还包括：数据发送单元，用于将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备。
可选的，所述类别确定单元，具体用于：获得多个震动传感器采集的震动信号，使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
所述控制设备还包括：算法修正单元，用于在所述数据发送单元将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，获得所述用户设备返回的震动类别，根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
一种视频监控***，包括：图像采集设备、多个震动传感器和上述的任一种控制设备，所述控制设备分别与所述图像采集设备和各所述震动传感器通信连接。
可选的，各所述震动传感器设置在所述图像采集设备四周。
借由上述技术方案，本发明提供的一种图像采集方法、控制设备及视频监控***，可以获得多个震动传感器采集的震动信号以及各震动信号的采集时间；根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。本发明通过控制图像采集设备采集造成震动传感器震动的目标的位置的图像，避免了采用热释电红外传感器对人体进行检测带来的误报及漏报问题，提高了安全防护的强度和准确度。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1示出了本发明实施例提供的一种图像采集方法的流程图；
图2示出了本发明实施例提供的另一种图像采集方法的流程图；
图3示出了本发明实施例提供的另一种图像采集方法的实施架构图；
图4示出了本发明实施例提供的一种控制设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
如图1所示，本发明实施例提供的一种图像采集方法，可以包括：
S100、获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间；
其中，本发明还可以获得多个震动传感器采集的震动信号。
在实际应用中，震动传感器的数量可以根据实际需要进行设定和修改，本发明在此不做限定，在可选实施例中，震动传感器的数量可以不小于5个。
其中，震动传感器可以采用freescale mma7260Q，震动传感器的设置位置可以有多种，例如：震动传感器可以贴于门上、置于地面上或埋于地下。
具体的，震动传感器的种类有多种，图1所示方法可以根据实际需要选择相应的震动传感器种类，例如：选择加速度传感器式的震动传感器，更进一步，选择由三轴加速度传感器构成的震动传感器，这种震动传感器可以测量x、y、z三个方向的震动信号。
可选的，多个震动传感器可以按照一定的位置关系在相应的位置上进行布设，例如：各震动传感器按照中心对称方式进行布设。可选的，此方式可以将图像采集设备所在位置作为对称中心且各震动传感器分别设置在以该对称中心的为圆心的圆的N等分点上，其中，N为震动传感器的数量。这样，各震动传感器可以均匀采集图像采集设备周围的震动信号。同时，各震动传感器的坐标位置的确定也较为简单。
可以理解的是，震动传感器采集的震动信号可以为一段震动波，本发明可以得到该震动信号的频率、波长、幅值等信号特征。
S200、根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；
其中，第一目标为造成各震动传感器震动的目标，可以理解的是，第一目标可以为一个目标，也可以包括至少两个目标。当有多个目标入侵时，震动传感器可以采集到各目标所产生的震动信号。由于不同目标造成的震动信号的信号特征(如波速、频率、振幅等)不同，因此本发明可以根据信号特征确定采集的震动信号对应的目标。对任一造成各传感器震动的目标，本发明都可以根据该目标对应的震动信号的采集时间、该目标对应的震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定该目标的位置。
具体的，由于各震动传感器可以持续对震动信号进行监控，当有震动发生时，便对震动信号进行采集。当各震动传感器中的至少第一数量的震动传感器采集的震动信号的幅值大于预设幅值时，本发明可以确定有震动发生。同时，本发明可以根据各震动传感器采集的震动信号的信号特征来确定震动次数，例如：对于时间上前后依次相邻第一时间段、第二时间段和第三时间段，各震动传感器在第一时间段内采集到的震动信号的幅值大于第一预设幅值，各震动传感器在第二时间段内的采集到的震动信号的幅值小于第二预设幅值，各震动传感器在第三时间段内的采集到的震动信号的幅值大于第一预设幅值，其中，第一预设幅值大于第二预设幅值。这种情况下，本发明可以确定在第一时间段内和第三时间段内分别发生了一次震动。
当某目标造成的一次震动发生时，各震动传感器中的部分或全部可以在该次震动发生后的很短的时间段内采集得到相应的震动信号。在本发明另一实施例中，为了区分不同的震动，本发明也可以根据采集时间的时间差小于预设阈值的各震动信号确定为同一震动对应的震动信号。
本发明在确定造成某次震动的目标的位置时，可以根据该次震动对应的震动信号的采集时间、该次震动对应的震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成该次震动的目标的位置。
其中，各震动传感器的位置信息为已知信息，在各震动传感器设置好以后，即可确定各震动传感器的位置信息。
在实际应用中，步骤S200确定第一目标的位置的方式可以有多种，例如：通过线性定位法、Geiger定位法、牛顿迭代算法中的任意一种计算得到第一目标的位置。其中，步骤S200确定第一目标的位置除需要使用各震动信号的采集时间以及各震动传感器的位置信息外，还需要使用震动信号的波速，该波速可以预先进行设定或测试获得，也可以根据震动信号的频率和波长计算得到该震动信号的波速。在实际应用中，由于震动信号的波速与传输介质有关，因此本发明可以在设置好各震动传感器后，可以测试各震动传感器所在区域的波速并将该波速作为该区域内各震动传感器采集的震动信号的波速。
S300、控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
当步骤S200确定第一目标的位置时，本发明可以控制图像采集设备(如摄像头)采集所述第一目标的位置的图像。当第一目标移动时，本发明确定的第一目标的位置也相应变化，这样本发明就可以控制图像采集设备跟随第一目标的移动调整图像采集参数以持续获得第一目标的位置的图像。具体的，本发明可以通过控制云台设备来控制图像采集设备的朝向，从而使所述第一目标的位置位于图像采集设备的采集区内。
可选的，图1所示方法可以由图3所示的控制设备001执行，也可以由图3所示的服务器004执行。在由服务器004执行时，服务器004可以直接或间接与各震动传感器002、图像采集设备003通信连接，例如：服务器004通过控制设备001与各震动传感器002、图像采集设备003通信连接。
本发明实施例提供的一种图像采集方法，可以获得多个震动传感器采集的震动信号以及各震动信号的采集时间；根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。本发明通过控制图像采集设备采集造成震动传感器震动的目标的位置的图像，避免了采用热释电红外传感器对人体进行检测带来的误报及漏报问题，提高了安全防护的强度和准确度。
如图2所示，本发明实施例提供的另一种图像采集方法，在图1所示实施例基础上，还可以包括：
S400、获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
具体的，步骤S400可以根据震动信号的信号特征对震动信号进行识别。其中，震动信号的信号特征可以包括多种，如：频率、幅值、波形等。
其中，步骤S400和步骤S500可以由图3所示服务器004进行处理，也可以由图3所示的控制设备001进行处理。
可以理解的，本发明可以将各种震动信号划分为多个震动类别，例如：人步行带来的震动、宠物带来的震动、装修带来的震动等。不同震动类别对应的震动信号的信号特征可能不同，例如：人步行带来的震动对应的震动信号的频率20～60HZ之间，如果采集的震动信号的频率处于这个频率范围内，则本发明可以认定为震动类别为人步行带来的震动，代表可能有人侵入。再如：装修的一些特定的动作，比如打孔，其震动信号的频率非常高，远远超过人、动物或车辆引起的震动信号的频率，本发明可以通过频率的来识别打孔等装修动作。而对于砸墙等动作，其造成的震动信号的强度明显高于其他物体引起的震动，而砸墙频率一般低于人步行带来的震动信号的频率，因此本发明可以通过频率和震动强度来识别砸墙等装修动作。当识别到上述装修动作时，就可以确定震动由装修造成，震动信号的震动类别为装修带来的震动。
具体的，步骤S400也可以对震动信号对应的第一目标的个数进行识别，根据震动信号的信号特征以及震动信号对应的第一目标的个数，确定所述震动信号对应的震动类别。例如：当信号特征符合人步行带来的震动信号的信号特征且震动信号对应的第一目标的个数为多个时，可以确定震动信号对应的震动类别为多人步行带来的震动。
在实际应用中，本发明可以使用机器学习算法对不同震动类别对应的震动信号的信号特征进行学习，从而根据震动信号的信号特征识别确定震动传感器采集的震动信号对应的震动类别。
S500、在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
其中，预设的震动类别可以有一个或多个。可以理解的是，并不是所有的震动类别都需要进行告警处理，本发明可以仅对预设的震动类别进行告警处理。在实际应用中，本发明可以设置和调整预设的震动类别，例如：将人步行带来的震动设置为预设的震动类别之一，对于宠物带来的震动，则不将其设置为预设的震动类别。
进一步，在步骤S400之后，图2所示方法还可以包括：
将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备。
其中，如图3所示，用户设备005在接收到采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别后，可以展示给用户。当然，步骤S500也可以将与震动类别对应的警告信息发送至用户设备005。
具体的，发送到用户设备005的采集的所述第一目标的位置的图像可以为一张或多张图片，也可以为视频。
进一步，在本发明另一实施例中，步骤S400对获得的所述震动信号进行识别的具体方式可以为：使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别。在此基础上，在将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，本发明实施例提供的图像采集方法还可以包括：
获得所述用户设备返回的震动类别，根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
可以理解的是，在将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，用户可以根据采集的所述第一目标的位置的图像确定本发明识别的震动类别是否正确，并将正确的震动类别输入到用户设备并控制用户设备将其返回至执行本发明实施例提供的图像采集方法的设备中。这样，本发明就可以根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正，从而提高震动类别识别的准确率。
与本发明实施例提供的一种图像采集方法相对应，本发明还提供了一种控制设备及一种视频监控***。
请结合图3和图4，本发明实施例提供的一种控制设备，可以包括：信号获得单元100、位置确定单元200和设备控制单元300，
所述信号获得单元100，用于获得多个震动传感器002采集的震动信号的采集时间；
在实际应用中，震动传感器的数量可以根据实际需要进行设定和修改，本发明在此不做限定，在可选实施例中，震动传感器的数量可以不小于5个。
其中，震动传感器可以采用freescale mma7260Q，震动传感器的设置位置可以有多种，例如：震动传感器可以贴于门上、置于地面上或埋于地下。
可选的，多个震动传感器可以按照一定的位置关系在相应的位置上进行布设，例如：各震动传感器按照中心对称方式进行布设。可选的，此方式可以将图像采集设备所在位置作为对称中心且各震动传感器分别设置在以该对称中心的为圆心的圆的N等分点上，其中，N为震动传感器的数量。这样，各震动传感器可以均匀采集图像采集设备周围的震动信号。同时，各震动传感器的坐标位置的确定也较为简单。
可以理解的是，震动传感器采集的震动信号可以为一段震动波，本发明可以得到该震动信号的频率、波长、幅值等信号特征。
所述位置确定单元200，用于根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器002的位置信息确定造成各震动传感器002震动的第一目标的位置；
具体的，由于各震动传感器可以持续对震动信号进行监控，当有震动发生时，便对震动信号进行采集。当各震动传感器中的至少第一数量的震动传感器采集的震动信号的幅值大于预设幅值时，本发明可以确定有震动发生。
在实际应用中，位置确定单元200确定第一目标的位置的方式可以有多种，例如：通过线性定位法、Geiger定位法、牛顿迭代算法中的任意一种计算得到第一目标的位置。其中，位置确定单元200确定第一目标的位置除需要使用各震动信号的采集时间以及各震动传感器的位置信息外，还需要使用震动信号的波速，该波速可以预先进行设定或测试获得，也可以根据震动信号的频率和波长计算得到该震动信号的波速。在实际应用中，由于震动信号的波速与传输介质有关，因此本发明可以在设置好各震动传感器后，可以测试各震动传感器所在区域的波速并将该波速作为该区域内各震动传感器采集的震动信号的波速。
所述设备控制单元300，用于控制与所述多个震动传感器002对应的图像采集设备003采集所述第一目标的位置的图像。
当位置确定单元200确定第一目标的位置时，本发明可以控制图像采集设备(如摄像头)采集所述第一目标的位置的图像。当第一目标移动时，本发明确定的第一目标的位置也相应变化，这样本发明就可以控制图像采集设备跟随第一目标的移动调整图像采集参数以持续获得第一目标的位置的图像。具体的，本发明可以通过控制云台设备来控制图像采集设备的朝向，从而使所述第一目标的位置位于图像采集设备的采集区内。
本发明实施例提供的一种控制设备，可以获得多个震动传感器采集的震动信号以及各震动信号的采集时间；根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。本发明通过控制图像采集设备采集造成震动传感器震动的目标的位置的图像，避免了采用热释电红外传感器对人体进行检测带来的误报及漏报问题，提高了安全防护的强度和准确度。
可选的，图4所示控制设备还可以包括：类别确定单元和告警单元，
所述类别确定单元，用于获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
具体的，类别确定单元可以根据震动信号的信号特征对震动信号进行识别。其中，震动信号的信号特征可以包括多种，如：频率、幅值、波形等。
可以理解的，本发明可以将各种震动信号划分为多个震动类别，例如：人步行带来的震动、宠物带来的震动、装修带来的震动等。不同震动类别对应的震动信号的信号特征可能不同，例如：人步行带来的震动对应的震动信号的频率20～60HZ之间，如果采集的震动信号的频率处于这个频率范围内，则本发明可以认定为震动类别为人步行带来的震动，代表可能有人侵入。
所述告警单元，用于在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
其中，预设的震动类别可以有一个或多个。可以理解的是，并不是所有的震动类别都需要进行告警处理，本发明可以仅对预设的震动类别进行告警处理。在实际应用中，本发明可以设置和调整预设的震动类别，例如：将人步行带来的震动设置为预设的震动类别之一，对于宠物带来的震动，则不将其设置为预设的震动类别。
进一步，图4所示控制设备001还可以包括：数据发送单元，用于将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备005。
具体的，发送到用户设备005的采集的所述第一目标的位置的图像可以为一张或多张图片，也可以为视频。
进一步，所述类别确定单元，可以具体用于：获得多个震动传感器采集的震动信号，使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别。在此基础上，图4所示控制设备还可以包括：算法修正单元，用于在所述数据发送单元将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备005之后，获得所述用户设备005返回的震动类别，根据所述用户设备005返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
可以理解的是，控制设备001可以由一个设备或多个设备构成，上述控制设备001内的各单元可以分别位于相同或不同的设备中。
可以理解的是，在将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，用户可以根据采集的所述第一目标的位置的图像确定本发明识别的震动类别是否正确，并将正确的震动类别输入到用户设备并控制用户设备将其返回至执行本发明实施例提供的图像采集方法的设备中。这样，本发明就可以根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正，从而提高震动类别识别的准确率。
其中，图3所示控制设备可以包括中央处理器CPU、微处理器MCU、通讯模块和屏幕，震动传感器通过所述通讯模块与MCU通信连接，MCU与CPU电连接，CPU还和屏幕电连接，用于控制屏幕进行信息显示。具体的，MCU可以获得多个震动传感器采集的震动信号以及各震动信号的采集时间，MCU将获得的震动信号转换为数字信号，将所述数字信号和所述采集时间发送给CPU，CPU根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置，控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。CPU可以将对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别，然后CPU可以直接或通过MCU控制图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。当然，在另一实施例中，CPU也可以确定震动信号的信号特征并将确定的信号特征发送到服务器中，以使服务器根据接收的信号特征识别确定震动类别并返回至CPU，然后CPU可以直接或通过MCU控制图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
如图3所示，本发明实施例还提供了一种视频监控***，可以包括：图像采集设备003、多个震动传感器002和上述的任一实施例提供的一种控制设备001，所述控制设备001分别与所述图像采集设备002和各所述震动传感器001通信连接。
其中，控制设备001获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间，根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；控制设备001控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
其中，各所述震动传感器001可以设置在所述图像采集设备002四周。
可选的，如图3所示，本发明实施例提供的另一种视频监控***还可以包括：服务器004，服务器004获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别，在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种存储介质，其上存储有程序，该程序被处理器执行时实现所述一种图像采集方法。
本发明实施例提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行所述一种图像采集方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。存储器是计算机可读介质的示例。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
本领域技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、***或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
以上仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种图像采集方法，其特征在于，包括：
获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间；
根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；
控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对获得的所述震动信号进行识别，包括：使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别；
在所述将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，所述方法还包括：
获得所述用户设备返回的震动类别，根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
5.一种控制设备，其特征在于，所述控制设备包括：信号获得单元、位置确定单元和设备控制单元，
所述信号获得单元，用于获得多个震动传感器采集的震动信号的采集时间；
所述位置确定单元，用于根据各震动信号的采集时间、各震动信号的波速以及各震动传感器的位置信息确定造成各震动传感器震动的第一目标的位置；
所述设备控制单元，用于控制与所述多个震动传感器对应的图像采集设备采集所述第一目标的位置的图像。
6.根据权利要求5所述的控制设备，其特征在于，所述控制设备还包括：类别确定单元和告警单元，
所述类别确定单元，用于获得多个震动传感器采集的震动信号，对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
所述告警单元，用于在确定的所述震动类别为预设的震动类别时，进行告警处理。
7.根据权利要求6所述的控制设备，其特征在于，所述控制设备还包括：数据发送单元，用于将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备。
8.根据权利要求7所述的控制设备，其特征在于，所述类别确定单元，具体用于：获得多个震动传感器采集的震动信号，使用神经网络算法对获得的所述震动信号进行识别，确定所述震动信号对应的震动类别；
所述控制设备还包括：算法修正单元，用于在所述数据发送单元将采集的所述第一目标的位置的图像和所述震动类别发送到用户设备之后，获得所述用户设备返回的震动类别，根据所述用户设备返回的震动类别对所述神经网络算法进行修正。
9.一种视频监控***，其特征在于，包括：图像采集设备、多个震动传感器和权利要求5至8中任一项所述的控制设备，所述控制设备分别与所述图像采集设备和各所述震动传感器通信连接。
10.根据权利要求9所述的视频监控***，其特征在于，各所述震动传感器设置在所述图像采集设备四周。
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