CN110351523B - 一种楼宇视频监控***与视频监控调整方法 - Google Patents

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Abstract

本发明属于安防与视频监控领域，涉及一种楼宇视频监控***与视频监控调整方法。所述***包括图像数据采集模块、处理控制模块、以太网控制器和云服务器；采用微处理器作为处理控制模块，摄像头作为视频图像数据采集模块，微处理器分别和图像数据采集模块、处理控制模块、内存、硬盘、以太网控制器互连；以太网控制器通过Internet将与云服务器相连。在微处理器内移植linux操作***和移植摄像头、以太网控制器所需驱动程序。本发明根据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，预测在当前时间段出现犯罪行为的可能性大小，并根据该可能性大小，改变所存储图像的帧率，调整视频文件的大小，达到节省存储空间的目的。

Description

一种楼宇视频监控***与视频监控调整方法
技术领域
本发明属于安防与视频监控领域，涉及一种楼宇视频监控***与视频监控调整方法。
背景技术
目前，高清视频监控在带来画质大幅晋升的同时，也带来存储设备上成本的增加。节省存储空间成为降低成本的重要方法。根据数据统计得知，犯罪行为在不同时间节点(月、周、小时)的发生是有一定规律的。如附图1和附图2所示，根据犯罪行为出现在楼宇以及楼宇附近的历史数据记录，可以预测在当前时间段出现犯罪行为的可能性大小，根据犯罪行为的可能性大小，改变所存储图像的帧率，调整视频文件的大小，可以达到节省存储空间的目的。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种楼宇视频监控***与视频监控调整方法，根据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，预测在当前时间段出现犯罪行为的可能性大小，并根据该可能性大小，改变所存储图像的帧率，调整视频文件的大小，达到节省存储空间的目的。
本发明的技术方案是：
一种楼宇视频监控***，包括图像数据采集模块、处理控制模块、以太网控制器和云服务器；采用微处理器作为处理控制模块，进一步的，微处理器为ARM；摄像头作为视频图像数据采集模块，微处理器分别和图像数据采集模块、内存、硬盘、以太网控制器互连；以太网控制器通过Internet与云服务器相连。
进一步的，在微处理器内移植linux操作***和移植摄像头、以太网控制器所需驱动程序。
V4L2(video 4linux 2)是在Linux内核中，涉及到对视频设备的开关控制，采集并处理视频图像信息。它是Linux内核提供给用户的API，各种的视频和音频设备安装相应的设备驱动后，就可以通过V4L2提供的***API来控制这些视频或者是音频设备。采集图像的过程，从操作上也就是调用V4L2的各种函的过程。
采用楼宇视频监控***的视频监控调整方法，步骤如下：
第一步，依据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，选取典型数据，该数据在云服务器上，根据新犯罪行为新数据的出现进行更新。
所述的历史数据记录按照月、周、小时进行分类，对在分类时间段内有犯罪行为的记为1，无犯罪行为的记为0；
第二步，设当前时间对应的月，周，小时为m，w，h，计算当前时间与每组数据的距离，设第一组数据对应的月，周，小时为m1,w1,h1；
2.1对m1与m排序，如果m>m1,保持值不变；如果m<m1,交换m、m1的值，使m>m1；对w与w1，h与h1也按此方式排序。
2.2令
Xm1＝min(m-m1,12+m1-m)
Xw1＝min(w-w1,7+w1-w)
Xh1＝min(h-h1,24+h1-h)
第三步，当前时间向量与第一组时间向量的距离d1为：
Figure GDA0002616522010000021
进一步的，能添加人员流量数和当前时间段警力数分别与其第一组向量的距离；
第四步，计算当前时间与每组数据所对应时间的距离di；
第五步，按照距离di递增次序排序；选取与当前时间距离最小的K个点。
第六步，返回前K个点出现频率最高的类别作为当前时间所对应的犯罪行为有无的预测分类。
第七步，根据当前时间段的有无犯罪行为预测：当预测为有犯罪行为，则视频监控的帧频不变；当预测为无犯罪行为，则降低视频监控的帧率，节省存储空间。
降低视频监控的帧率方法为：
调用函数(如嵌入式linux为***函数ioctl)来获取一帧图像。如果当前时间段预测为有犯罪行为，则将从内存中读取的图像全部转存到硬盘中；如果当前时间段预测为无犯罪行为，则将从内存中读取的图像按设定的比率丢弃，达到降低视频监控的帧率的目的。完成步骤7的程序运行在本地微处理器。
本发明具有如下有益效果；
本发明根据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，预测在当前时间段出现犯罪行为的可能性大小，并根据该可能性大小，改变所存储图像的帧率，调整视频文件的大小，达到节省存储空间的目的。
附图说明
图1为犯罪行为在不同时间节点(月)统计图。
图2为犯罪行为在不同时间节点(时)统计图。
图3为楼宇视频监控***的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
一种楼宇视频监控***的视频监控调整方法，步骤如下：
第一步，依据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，选取典型数据，如下所示：
Figure GDA0002616522010000041
该数据在云服务器上，根据新犯罪行为新数据的出现进行更新。
第二步，设当前时间对应的月，周，小时为m，w，h，计算当前时间与每组数据的距离，设第一组数据对应的月，周，小时为m1,w1,h1；
2.1对m1与m排序，如果m>m1,保持值不变；如果m<m1,交换m、m1的值，使m>m1；对w与w1，h与h1也按此方式排序。
2.2令
Xm1＝min(m-m1,12+m1-m)
Xw1＝min(w-w1,7+w1-w)
Xh1＝min(h-h1,24+h1-h)
第三步，当前时间向量与第一组时间向量的距离d1为：
Figure GDA0002616522010000042
第四步，计算当前时间与每组数据所对应时间的距离di；
第五步，按照距离di递增次序排序；选取与当前时间距离最小的9个点。
第六步，返回前9个点出现频率最高的类别作为当前时间所对应的犯罪行为有无的预测分类，当k＝9，在9个点中有6(6>5)个为有犯罪行为，则将当前时间段预测为有犯罪行为。
以上程序运行在云服务器，程序得到对当前时间段犯罪行为的预测后，将预测结果通过网络协议传递给本地微处理器。
第七步，根据当前时间段的有无犯罪行为预测：当预测为有犯罪行为，则视频监控的帧频不变；当预测为无犯罪行为，则降低视频监控的帧率，节省存储空间。
降低视频监控的帧率方法为：
采用嵌入式linux为***函数ioctl来获取一帧图像。如果当前时间段预测为有犯罪行为，则将从内存中读取的图像全部转存到硬盘中；如果当前时间段预测为无犯罪行为，则将从内存中读取的图像按设定的比例保留60％，40％丢弃，达到降低视频监控的帧率的目的，完成步骤7的程序运行在本地微处理器。

Claims (5)

1.一种视频监控调整方法，其特征在于，步骤如下：
第一步，依据出现在楼宇以及楼宇附近的犯罪行为历史数据记录，选取典型数据，根据新犯罪行为新数据的出现进行更新；
所述的历史数据记录按照月、周、小时进行分类，对在分类时间段内有犯罪行为的记为1，无犯罪行为的记为0；
第二步，设当前时间对应的月，周，小时为m，w，h，计算当前时间与每组数据的距离，设第一组数据对应的月，周，小时为m1，w1，h1；
2.1对m1与m排序，如果m>m1,保持值不变；如果m<m1,交换m、m1的值，使m>m1；对w与w1，h与h1也按此方式排序；
2.2令
Xm1＝min(m-m1,12+m1-m)
Xw1＝min(w-w1,7+w1-w)
Xh1＝min(h-h1,24+h1-h)
第三步，当前时间向量与第一组时间向量的距离d1为：
Figure FDA0002616520000000011
第四步，计算当前时间与每组数据所对应时间的距离di；
第五步，按照距离di递增次序排序；选取与当前时间距离最小的K个点；
第六步，返回前K个点出现频率最高的类别作为当前时间所对应的犯罪行为有无的预测分类；
第七步，根据当前时间段的有无犯罪行为预测：当预测为有犯罪行为，则视频监控的帧频不变；当预测为无犯罪行为，则降低视频监控的帧率，节省存储空间。
2.如权利要求1所述的一种视频监控调整方法，其特征在于，第七步中，降低视频监控的帧率的方法为：调用函数获取一帧图像，如果当前时间段预测为有犯罪行为，则将从内存中读取的图像全部转存到硬盘中；如果当前时间段预测为无犯罪行为，则将从内存中读取的图像按设定的比率丢弃。
3.如权利要求1或2所述的一种视频监控调整方法，其特征在于，所述的视频监控调整方法采用楼宇视频监控***实现，所述的楼宇视频监控***包括图像数据采集模块、处理控制模块、以太网控制器和云服务器；采用微处理器作为处理控制模块，摄像头作为视频图像数据采集模块，微处理器分别和图像数据采集模块、内存、硬盘、以太网控制器互连；以太网控制器通过Internet与云服务器相连。
4.如权利要求3所述的一种视频监控调整方法，其特征在于，所述的楼宇视频监控***在微处理器内移植linux操作***和移植摄像头、以太网控制器所需驱动程序。
5.如权利要求3所述的一种视频监控调整方法，其特征在于，所述的楼宇视频监控***中的微处理器采用ARM。
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