CN110191322B - 一种共享预警的视频监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种共享预警的视频监控方法，包括以下步骤:步骤A，建立视频共享，步骤A1，针对视频数据类型建立数据库；步骤A2，基于该数据库设定数码转换方式；步骤B，建立预警机制，步骤B1，建立用于视频结构化的数据分析模型；步骤B2，基于所述分析模型进行区域划分，获得若干子区域，将子区域化整为可数的单位点；步骤B3，基于所述子区域建立动态捕捉算法；步骤B4，针对动态捕捉算法设定触发于不同条件下的阈值，每个阈值的临界反应会产生一条警报。本发明实现不同数据格式的共享接入，提高了实用性，同时对多种环境进行智能监控，极大提高了视频监控的处理能力，节约了人力成本。

Description

一种共享预警的视频监控方法

技术领域

本发明涉及视频监控领域，尤其涉及一种共享预警的视频监控方法。

背景技术

目前，对于视频监控***的运维工作主要是靠人工检测和处理，监测难度大，故障处理不及时，而且运维工作量巨大，导致运维的成本不断增加，使视频监控***的使用效果大打折扣，严重影响了现场监控工作的有效开展。因此，提高视频监控***运维工作的信息化水平，建设信息化的视频监控运维管理***已成为视频监控行业发展的趋势。通常，监控运维***一般是通过有限的人力去巡查庞大并迅速增长的视频监控设备，极不具有现实意义，使得视频监控设备在运维保障服务方面产生以下各种问题：故障排除延迟严重，事件无法及时响应；设备模式标准多样，维保模式效率低下；现行维保技术落后，工程人员信息不畅等问题。

如图1所示，现有技术中对于视频监控***的设置一般是将摄像头连接到NVR(Network Video Recorder即网络硬盘录像机)上，再将NVR注册到流媒体服务器，然后通过流媒体服务器厂商提供的监控终端查看视频。但是因为流媒体服务器不能转换不同的视频数据格式，由此，对于数据的应用必须是统一的标准格式，对接的设备也是固定的，设备适应范围狭窄；同时***功能为单一的实时视频实现，工作人员需全时监控监控设备，人员劳动强度大，极易引起疲劳，进而导致监管疏忽，以当失火、漏电等险情、人员失和打斗、非法人员闯入、人员病发等意外发生时，不能及时地监控到，以至于发生不可估量的后果。

综上所述，本领域亟待一种解决上述问题的视频监控方法及***。

发明内容

本发明的目的在于提供一种共享预警的视频监控方法及***，实现不同数据格式的共享接入，提高了实用性，同时对多种环境进行智能监控，极大提高了视频监控的处理能力，节约了人力成本。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种共享预警的视频监控方法，包括以下步骤:

步骤A，建立视频共享，

步骤A1，针对视频数据类型建立数据库；

步骤A2，基于该数据库设定数码转换方式；

步骤B，建立预警机制，

步骤B1，建立用于视频结构化的数据分析模型；

步骤B2，基于所述分析模型进行区域划分，获得若干子区域，将子区域化整为可数的单位点；

步骤B3，基于所述子区域建立动态捕捉算法；

步骤B4，针对动态捕捉算法设定触发于不同条件下的阈值，每个阈值的临界反应会产生一条警报。

优选的，所述步骤A2中的数码转换方式包括将不同视频数据一致转换成SDI信号。

优选的，所述步骤B1中的数据分析模型为动态处理模块，其包括空间和时间轴的建立，其中，空间轴为三维，包括X轴、Y轴和Z轴，时间轴以帧为单位。

优选的，所述步骤B2中的子区域包括数据块，所述单位点上的数据块排列成三维阵列的像素点。

优选的，所述步骤B3中的动态捕捉算法包括动态基值判断公式：

i,j∈[0,∞)；

i≤j；

S＝△N-△M；

其中，i为时间初值，j为动态捕捉时间值，i值和j值相互循环替代，x、y、z分别为X轴、Y轴、Z轴上的对应域点，x_i、y_i、z_i分别为时间初值i在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，x_j、y_j、z_j分别为动态捕捉时间值j在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，△M为i时间上的动作位移量，△N为j时间上的动作位移量，x_△m△n表示在X轴上的x域点从i时间上到j时间上的动作位移量，y_△m△n表示在Y轴上的y域点从i时间上到j时间上的动作位移量，z_△m△n表示在Z轴上的z域点从i时间上到j时间上的动作位移量，T为i至j时间段上的位移速度，S为动态位移距离，C为动态基值。

优选的，所述步骤B4中的不同条件包括根据特定事件定义的条件类型，每一件定义条件所对应的阈值均不同，该阈值用于与所述动态基值进行比对，一旦动态基值大于阈值，则触发警报。

本发明同时提供了一种共享预警的视频监控***，包括监管平台、供应商视频服务和工地现场视频设备，上述三者之间进行数据交互，监管平台包括数据采集模块和数据处理模块，供应商视频服务包括IPC、NVR、DVR、流媒体服务器、视频结构化分析服务器、中心管理服务器和存储管理服务器，工地现场视频设备包括摄像头。

优选的，包括所供应商视频服务向所述工地现场视频设备采集现场监控设备信息，而后经其处理提交监控设备信息至监管平台中的视频监控数据接口。

优选的，还包括所述监管平台向供应商视频服务中的视频播放接口发送请求获取视频播放地址，而后供应商视频服务将目标抓取指令发送至工地现场视频设备，工地现场视频设备将所抓取的现场视频流经供应商视频服务返回视频播放地址至监管平台中。

本发明的有益效果在于：通过数码转换实现不同视频数据的通用，使得视频设备的选择广泛，不再限制于固定设备的统一使用，极为方便，同时使得不同数据类型的视频共享于监控平台中，增强了实用性；通过预警机制的实现，使得监控工作智能化，进而提高了工作效率，节约了人力成本，加大了监管工作的安全性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图：

图1为本发明背景技术中现有技术之一的结构示意图；

图2为本发明一种共享预警的视频监控***的模块结构示意图；

图3为本发明一种共享预警的视频监控***的另一模块结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有付出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

在实施例1中，一种共享预警的视频监控方法，包括以下步骤:

步骤A，建立视频共享，

步骤A1，针对视频数据类型建立数据库；

步骤A2，基于该数据库设定数码转换方式；

步骤B，建立预警机制，

步骤B1，建立用于视频结构化的数据分析模型；

步骤B2，基于所述分析模型进行区域划分，获得若干子区域，将子区域化整为可数的单位点；

步骤B3，基于所述子区域建立动态捕捉算法；

步骤B4，针对动态捕捉算法设定触发于不同条件下的阈值，每个阈值的临界反应会产生一条警报。

进一步的，所述步骤A2中的数码转换方式包括将不同视频数据一致转换成SDI信号。在交换视频数据的过程中，包括将编码完成的视频数据解压缩为基带信号，根据传输情况进行再编码，并加以适当的封装，使用相同的接口协议，以流的方式，在不同的视频产品之间进行传输共享。其中，无论视频采集设备内部采用何种压缩编码方式，在下一接收端传输视频数据时，首先通过其内置的数据解码单元将视频数据解码送至SDI编码器，这种数据交换的前提是基于不同的设备之间建立相同协议的接口，如SDI接口，并设置相应的编解码服务端，同时使用按照一种可以共同识别的数据流作为中介进行视音频数据的交换。另外，在数据库与各节点的视频数据传输中采用分布式技术，能将存储计算指令分配到各个节点，避免由单个处理节点进行超负荷运算，大大提升数据存储、计算、检索速度。

进一步的，所述步骤B1中的数据分析模型为动态处理模块，其包括空间和时间轴的建立，其中，空间轴为三维，包括X轴、Y轴和Z轴，时间轴以帧为单位。考虑到视频数据由非结构化的空间和时间数据组成，在此设立三维框架，并以时间帧为切换单位在每一帧之间对应三维空间关系，以此形成分析模型框架，进而以时间帧为动态变化关系的节点，形成动态空间关系架构。

进一步的，所述步骤B2中的子区域包括数据块，所述单位点上的数据块排列成三维阵列的像素点。在对视频数据进行动态捕捉时，包括对每帧图像的静态分析，其中，包括计算每帧图像像素点的变化情况。

优选的，所述步骤B3中的动态捕捉算法包括动态基值判断公式：

i,j∈[0,∞)；

i≤j；

S＝△N-△M；

其中，i为时间初值，j为动态捕捉时间值，i值和j值相互循环替代，x、y、z分别为X轴、Y轴、Z轴上的对应域点，x_i、y_i、z_i分别为时间初值i在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，x_j、y_j、z_j分别为动态捕捉时间值j在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，△M为i时间上的动作位移量，△N为j时间上的动作位移量，x_△m△n表示在X轴上的x域点从i时间上到j时间上的动作位移量，y_△m△n表示在Y轴上的y域点从i时间上到j时间上的动作位移量，z_△m△n表示在Z轴上的z域点从i时间上到j时间上的动作位移量，T为i至j时间段上的位移速度，S为动态位移距离，C为动态基值。

进一步的，所述步骤B4中的不同条件包括根据特定事件定义的条件类型，每一件定义条件所对应的阈值均不同，该阈值用于与所述动态基值进行比对，一旦动态基值大于阈值，则触发警报。其中，触发的条件包括：1)人群的不正常聚集：2)人群的不正常滞留；3)两人以上不正常肢体行为或接触；4)两人以上持械对峙或斗殴；5)特殊人员(体型怪异、服装凸起等)出现；6)多人同时奔跑(同向或异向)；7)进入禁止进入区域；8)烟雾弥漫、火花溅起、光照过强、水流等，但是触发条件不限于上述类型。具体的，触发判断包括对像素点色彩、聚集范围、大小、距离、变化速度等的捕捉判断。每一条触发条件为对应一个预定好的阈值，动态捕捉算法把计算出的每一时间帧的动态基值与阈值警醒比较，若超出阈值，则在监控平台中形成一条警报，且该警报对应于所捕捉的视频中。

本发明同时提供了一种共享预警的视频监控***，如图2及3所示，包括监管平台、供应商视频服务和工地现场视频设备，上述三者之间进行数据交互，监管平台包括数据采集模块和数据处理模块，供应商视频服务包括IPC、NVR、DVR、流媒体服务器、视频结构化分析服务器、中心管理服务器和存储管理服务器，工地现场视频设备包括摄像头。数据采集模块包括视频监控数据接口，其用于数据的接收与发送；数据处理模块用于监控数据的处理，其包括外部操作端的接入，以及预警机制的提供；IPC、NVR、DVR用于接入流媒体服务器，然后将视频信息包括项目、通道号、获取视频流的地址等按照监管平台约定的签名规则发送到监管平台，监管平台在进行视频播放时，先根据监管平台约定的签名规则请求视频供应商之前发送的获取视频流的地址得到实时视频流播放地址，视频供应商会对该请求进行验证，以保证数据安全，然后再进行播放；视频结构化分析服务器、中心管理服务器和存储管理服务器用于配合预警机制的实现，同时实现数据转换和共享。

进一步的，包括所供应商视频服务向所述工地现场视频设备采集现场监控设备信息，而后经其处理提交监控设备信息至监管平台中的视频监控数据接口。

进一步的，还包括所述监管平台向供应商视频服务中的视频播放接口发送请求获取视频播放地址，而后供应商视频服务将目标抓取指令发送至工地现场视频设备，工地现场视频设备将所抓取的现场视频流经供应商视频服务返回视频播放地址至监管平台中。

Claims (3)

1.一种共享预警的视频监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤A，建立视频共享，

步骤A1，针对视频数据类型建立数据库；

步骤A2，基于该数据库设定数码转换方式，数码转换方式包括将不同视频数据一致转换成SDI信号；

步骤B，建立预警机制，

步骤B1，建立用于视频结构化的数据分析模型，其中，数据分析模型为动态处理模块，其包括空间和时间轴的建立，其中，空间轴为三维，包括X轴、Y轴和Z轴，时间轴以帧为单位；

步骤B2，基于所述分析模型进行区域划分，获得若干子区域，将子区域化整为可数的单位点；

步骤B3，基于所述子区域建立动态捕捉算法，其中，动态捕捉算法包括动态基值判断公式：

i,j∈[0,∞)；

i≤j；

S＝△N-△M；

其中，i为时间初值，j为动态捕捉时间值，i值和j值相互循环替代，x、y、z分别为X轴、Y轴、Z轴上的对应域点，x_i、y_i、z_i分别为时间初值i在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，x_j、y_j、z_j分别为动态捕捉时间值j在X轴、Y轴以及Z轴上对应的像素点，△M为i时间上的动作位移量，△N为j时间上的动作位移量，x_△m△n表示在X轴上的x域点从i时间上到j时间上的动作位移量，y_△m△n表示在Y轴上的y域点从i时间上到j时间上的动作位移量，z_△m△n表示在Z轴上的z域点从i时间上到j时间上的动作位移量，T为i至j时间段上的位移速度，S为动态位移距离，C为动态基值；

步骤B4，针对动态捕捉算法设定触发于不同条件下的阈值，每个阈值的临界反应会产生一条警报。

2.根据权利要求1所述的共享预警的视频监控方法，其特征在于，所述步骤B2中的子区域包括数据块，所述单位点上的数据块排列成三维阵列的像素点。

3.根据权利要求1所述的共享预警的视频监控方法，其特征在于，所述步骤B4中的不同条件包括根据特定事件定义的条件类型，每一件定义条件所对应的阈值均不同，该阈值用于与所述动态基值进行比对，一旦动态基值大于阈值，则触发警报。

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