基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法
技术领域
本发明涉及监控视频智能分析技术领域,尤其涉及一种信息关联性强、存储便捷、精准度高的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法。
背景技术
随着社会的发展和科技的进步,智慧社区的概念逐渐由理论变为现实,越来越多的智慧城市标准和规范由各地政府出台,再加上城镇化建设的推进,目前国内已经出现多个超大型城市和各地区中心化城市的趋势不可阻挡。伴随而来的则是城镇化人口密集化管理,给社会治安和社会安防的管理带了诸多新的课题和难点有待研究。面对这些问题,各种人工智能相关的技术和产品落地在智慧社区的项目中,例如人脸识别、语音识别和车辆识别等人工智能技术,特别是在视频智能化分析警告事件的检测中,各种人工智能关键技术的突破,能够满足视频图像分析的智慧安防的一些应用场景的功能需求,但是由于目前对于视频智能分析过程中的数据保存和非结构化数据的处理能力还存在一些问题,整个视频智能分析过程信息共享等技术还不是很成熟。
因此,有必要提出一种新的技术方案,以克服现有技术缺陷。
发明内容
本发明的目的是解决现有技术中的问题,提供一种信息关联性强、存储便捷、精准度高的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法。
本发明的技术方案是:
基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法,包括以下步骤:S1、创建视频分析警告事件标识信息字典库;所述视频分析警告事件标识信息字典库内包括摄像头IP及与摄像头IP对应的多个警告事件及过程标识参数;S2、创建摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic,从多个摄像头的配置文件中获取所有启动摄像头的警告事件监测配置信息并保存在所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic;所述警告事件监测配置信息包括摄像头IP及与摄像头IP对应的摄像头检测配置参数、警告事件监测参数;S3、获取一批次的待视频分析的视频帧数据,根据视频帧数据中摄像头IP从所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic中获取警告事件监测参数;S4、对视频帧数据进行视频分析,将视频分析后得到的警告事件的过程标识参数更新到所述视频分析警告事件标识信息字典库,并将所述过程标识参数作为警告事件监测参数更新到所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic。
作为一种优选的技术方案,所述步骤S3及S4之间还包括以下步骤:S3a、根据视频帧数据中的摄像头IP,从所述视频分析警告事件标识信息字典库内将不在运行状态的摄像头IP删除,并将新增的运行状态的摄像头IP添加至所述视频分析警告事件标识信息字典库。
作为一种进一步优选的技术方案,所述步骤S3a首先通过判断视频帧数据中摄像头IP的数量与所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP的数量对比,若数量不同,则遍历所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP判断其是否处于运行状态,若否,则将该摄像头IP从所述所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP内删除。
作为一种优选的技术方案,所述步骤S4具体包括以下步骤:S4a、先对该批次的视频帧数据中单个摄像头的视频帧数据进行分析;根据该视频帧数据对应的摄像头IP从所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic中获取警告事件监测参数;S4b、根据步骤S4a获取的警告事件监测参数对该单个摄像头的视频帧数据进行视频分析;S4c、获取视频分析产生的警告事件及过程标识参数,将过程标识参数更新到所述视频分析警告事件标识信息字典库,并将所述过程标识参数作为警告事件监测参数更新到所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic;S4d、依次分析所有该批次的待视频分析的视频帧数据,直至分析完成。
作为一种优选的技术方案,所述步骤S2中所述的摄像头检测配置参数包括检测区域、时间类型、持续时间阈值、摄像头视频帧存储路径中的一种或几种。
本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法,通过对视频智能分析过程的不同应用场景需求,创建多个共享字典结构,用来标识异常事件监测信息,从而及时更新摄像头智能化检测参数和视频智能分析过程关联帧信息共享和关联性判断。本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法不仅能够及时检测到摄像头运行状态和参数改变情况,而且能够对前后帧的检测结果进行数字化和关联逻辑判断,提供便捷和精准的基础数据记录。本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法通过将视频智能分析警告事件信息存储的多个字典库和信息库之间的警告事件的标识信息进行存储和共享,将事件视频智能分析结果数字化,不仅能够有效标识视频检测过程中前后视频帧的关联性,而且能够及时检测到摄像头运行状态和参数改变情况,提供视频智能化检测的便捷和精准的基础数据记录,为智慧社区视频智能化分析提供更加全面和精准的数据支持。本发明基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法具有信息关联性强、存储便捷、精准度高的优点。
附图说明
图1为本发明基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法流程框图。
具体实施方式
为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附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的,而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式,除非上下文清楚地表示其他含义,“多种”一般包含至少两种,但是不排除包含至少一种的情况。
应当理解,本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
取决于语境,如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地,取决于语境,短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。
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商品或者***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商品或者***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,并不排除在包括所述要素的商品或者***中还存在另外的相同要素。
如图1所示,本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法,包括以下步骤:
S1、创建视频分析警告事件标识信息字典库,即dic={};所述视频分析警告事件标识信息字典库内包括摄像头IP及与摄像头IP对应的多个警告事件及过程标识参数。在本实施例中,视频分析警告事件标识信息字典库dic的具体结构描述为:
#dic={
#ip:{
#检测事件1:过程标志参数,
#检测事件2:过程标志参数,
#检测事件3:过程标志参数,
#...
#检测事件N:过程标志参数,
#},
#}
S2、创建摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic,从多个摄像头的配置文件中获取所有启动摄像头的警告事件监测配置信息并保存在所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic;所述警告事件监测配置信息包括摄像头IP及与摄像头IP对应的摄像头检测配置参数、警告事件监测参数。本实施例中,摄像头检测配置参数包括检测区域、时间类型、持续时间阈值、摄像头视频帧存储路径及单批次视频帧列表。本实施例的摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic具体结构描述如下:
其中all_param是摄像头的检测区域、时间类型、持续时间阈值;rtsp_ip_path是摄像头视频帧存储路径;pics_tuple单批次视频帧列表;event_happend_judge_info是视频各类事件智能分析过程中的警告事件监测参数。
S3、获取一批次的待视频分析的视频帧数据,根据视频帧数据中摄像头IP从所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic中获取警告事件监测参数。
本实施例中,步骤S3之后还包括步骤S3a、根据视频帧数据中的摄像头IP,从所述视频分析警告事件标识信息字典库内将不在运行状态的摄像头IP删除,并将新增的运行状态的摄像头IP添加至所述视频分析警告事件标识信息字典库。作为优选的,步骤S3a首先通过判断视频帧数据中摄像头IP的数量与所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP的数量对比,若数量不同,则遍历所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP判断其是否处于运行状态,若否,则将该摄像头IP从所述所述视频分析警告事件标识信息字典库内摄像头IP内删除。具体操作描述如下:
S4、对视频帧数据进行视频分析,将视频分析后得到的警告事件的过程标识参数更新到所述视频分析警告事件标识信息字典库,并将所述过程标识参数作为警告事件监测参数更新到所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic。步骤S4具体为:
S4a、先对该批次的视频帧数据中单个摄像头的视频帧数据进行分析;根据该视频帧数据对应的摄像头IP从所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic中获取警告事件监测参数;
S4b、根据步骤S4a获取的警告事件监测参数对该单个摄像头的视频帧数据进行视频分析;
S4c、获取视频分析产生的警告事件及过程标识参数,将过程标识参数更新到所述视频分析警告事件标识信息字典库,并将所述过程标识参数作为警告事件监测参数更新到所述摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic;
S4d、依次分析所有该批次的待视频分析的视频帧数据,直至分析完成。
步骤S4c,将过程标识参数更新到视频分析警告事件标识信息字典库dic和摄像头警告事件监测参数信息库video_ips_info_dic的具体操作为:
Result=AI_Video_warning(video_ips_info_dic[ip])
dic[result[0]]=result[1]
其中,AI_Video_warning是视频智能分析程序,result是摄像头ip(即result[0])和该批次视频帧处理后的过程标识参数(即result[1])。
本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法,通过对视频智能分析过程的不同应用场景需求,创建多个共享字典结构,用来标识异常事件监测信息,从而及时更新摄像头智能化检测参数和视频智能分析过程关联帧信息共享和关联性判断。本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法不仅能够及时检测到摄像头运行状态和参数改变情况,而且能够对前后帧的检测结果进行数字化和关联逻辑判断,提供便捷和精准的基础数据记录。本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法通过将视频智能分析警告事件信息存储的多个字典库和信息库之间的警告事件的标识信息进行存储和共享,将事件视频智能分析结果数字化,不仅能够有效标识视频检测过程中前后视频帧的关联性,而且能够及时检测到摄像头运行状态和参数改变情况,提供视频智能化检测的便捷和精准的基础数据记录,为智慧社区视频智能化分析提供更加全面和精准的数据支持。本发明的基于字典结构的视频分析警告事件信息存储方法具有信息关联性强、存储便捷、精准度高的优点。
综上所述仅为本发明较佳的实施例,并非用来限定本发明的实施范围。即凡依本发明申请专利范围的内容所作的等效变化及修饰,皆应属于本发明的技术范畴。