CN111063148A - 一种远距离夜视目标视频检测方法 - Google Patents

一种远距离夜视目标视频检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明属于智能视频监控领域，特别涉及一种远距离夜视目标视频检测方法，<A.热成像采集装置>向<E2.预警模组>实时发送采集视频流数据；<E1.控制模组>将该预警信号的(x,y,h)转化为相应的指令，并分别发送给<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>；<D.可见光/红外线摄像机>向<E3.识别模组>发送采集的视频流；<E3.识别模组>对采集的视频流进行分析、识别、归类，得到报警信息。本专利提供了实现了远距离、大范围夜视环境下的高精度自动检测识别目标，具有功能模组化、全天候、远距离、高度集成、轻量化、易部署等特点。

Description

一种远距离夜视目标视频检测方法
所属技术领域
本发明属于智能视频监控领域，特别涉及一种远距离夜视目标视频检测方法。
背景技术
目前，传统视频分析技术难以克服复杂场景下多因素干扰，尤其是不良天气、夜视条件下成像质量不高、视频画面不清晰等情况下，容易造成大量误报。同时，传统视频分析技术普遍采用后端服务器进行运算，导致服务器计算压力大、传输负荷重。
专利《基于分布式光纤传感的铁路异物入侵安全感知与识别***》(申请公布号CN109541715 A)公开了基于分布式光纤传感的铁路异物入侵安全感知与识别***，基于两种分布式光纤传感技术和视频联动技术：利用相位光时域分析技术监测非法人员、车辆、施工入侵高速铁路时，产生的振动入侵信号，并给出入侵信号的位置和事件等信息；利用布里渊光时域分析技术监测大型落石、泥石流入侵高速铁路时，产生的高速铁路栅栏形变信号，并给出入侵信号的位置等信息；当上述两个光纤传感***中的任意一个***或者两个***产生报警时，会联动布设于高速铁路塔杆上的摄像头，调取入侵事件的监控画面。该三个子***同步工作，相互学习，层层入侵监测，共同实现高速铁路异物入侵的预警和识别。该专利主要是采用光纤震动的方式来进行异常震动检测，并不能对异常类型进行主动分析，摄像机的作用是发生异常时提供监控画面，供管理人员进行查看。同时该专利对也没有解决不良天气、夜视条件下成像质量不高、视频画面不清晰影响监控效果的问题。
专利《一种全天候监控图像智能分析与报警***与方法》(申请公布号CN 105321289A)提供了一种全天候监控图像智能分析与报警***，所述***设置有三种工作模式，分别为近岸水面溢油视频分析与报警模式、人群密度监测与报警模式以及火灾检测与报警模式；所述***包括红外智能监控模块、云台和上位机：所述红外智能监控模块包括红外成像模块、信息处理模块以及电源，用于图像采集以及处理：所述云台用于承载随动平台及线路传输通道，完成监控观测位置的调节，能够自动调整角度，保证目标处于监控区域内部；所述上位机设置为与所述红外智能监控模块相通信，实现对所述全天候监控图像智能分析与报警***的控制以及配置，对所述***获得的数据进行储存及显示，提供人机交互接口。该专利主要是采用红外摄像机以及阈值分割的方法对监控区域进行溢油、人群密度和火灾进行检测。红外摄像机在夜间无光源的情况下有效可视距离不超过50米，同时采用阈值分割的检测方法，当背景发生剧烈变化时会产生严重的误报和漏报，因此该专利不能解决远距离、复杂场景下，尤其是不良天气、夜视条件下成像质量不高、视频画面不清晰等情况下的监控***自动分析报警问题。
专利《一种基于深度学习的全天候视频监控方法》(申请公布号CN 104320617 A)公开了一种基于深度学习的全天候视频监控方法，该方法包括以下步骤：实时采集视频流，基于得到的视频流通过线采样获得多幅原始采样图样本，以及速度采样图样本；对于得到的速度采样图样本进行时空矫正；基于原始采样图和速度采样图，离线训练得到深度学习模型，所述深度学习模型包括分类模型和统计模型；利用得到的深度学习模型对于实时视频流进行人群状态分析。本发明对于不同环境、光照强度、天气情况以及摄像头角度均具有良好的适应性；对于大流量人群涌出等人群拥挤环境，可以保证较高的准确率；计算量小，可以满足实时视频处理的要求，能够广泛地应用于对于公交、地铁和广场等滞留人群密集的公共场所的监控和管理。该专利主要解决的问题是人群状态分析，同时该专利没有给出夜间无光照情况下成像质量不高、视频画面不清晰的解决办法，另外该专利也不适用于远距离大范围的应用场景。
发明问题
本专利提供一种远距离夜视目标视频检测方法，解决安全监控领域中视频摄像机设备大范围、远距离夜视频目标的自动检测识别问题。针对当前夜视自动检测识别能力方面的不足、实时视频目标识别分析技术准确性不足、嵌入式视频分析技术性能不足、视频监控设备需求量大以致大规模部署困难等方面问题及薄弱环节，给出完整的解决方案和***设备产品。
本发明公开了一种远距离夜视目标视频检测方法，
[0000]包括由<A.热成像采集装置>、<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>、<E.主控单元>、<F.终端平台>构成，其中<E.主控单元>分为四个小组件，分别为<E1.控制模组>、<E2.预警模组>、<E3.识别模组>、<E4.电源>；
<A.热成像采集装置>向<E2.预警模组>实时发送采集视频流数据；
<E2.预警模组>对接收的视频流进行分析，识别预警信号，得到预警目标坐标点以及高度信息的数据集合{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}；
<E2.预警模组>向<E1.控制模组>发送预警信号目标坐标点以及高度的信息数据集合；
<E1.控制模组>在预警信号数据集合中按照一定的策略选择一个预警信号，并将该预警信号的(x,y,h)转化为相应的指令(HLVX,HLVY,W,F),其中x转换为HLVX，y转换为HLVY，h转换为W和F，并分别发送给<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>；
依据[0200]，<E1.控制模组>向<B.激光发射器>发射激光指令；
依据[0210]，激光发射器根据当前的光线信号自动判断是否需要发射激光，如果当前光线信号强，则忽略此预警信号；反之，则根据预警信息计算确定激光发射位置和光圈大小，并定点发射激光；
依据[0210]，<B.激光发射器>接受到指令后，根据具体的指令参数以及预警目标位置和高度信息，自动计算激光发射位置和光斑大小，实现不同距离下的智能补光，提高夜视补光水平；
依据[0200]，<E1.控制模组>向<C.云台>发送水平转动和俯仰转动指令；
依据[0220]，<C.云台>接受到指令后，根据指令参数以及预警目标位置信息自动计算水平和俯仰转动角度，到达指定的位置；
依据[0200]，<E1.控制模组>向<D.可见光/红外线摄像机>发送变焦指令；
依据[0231]，<D.可见光/红外线摄像机>接受到指令后，根据指令信息参数以及预警目标位置和高度信息，自动调整焦距，获取适宜视频采集角度；
<D.可见光/红外线摄像机>向<E3.识别模组>发送采集的视频流；
<E3.识别模组>对采集的视频流进行分析、识别、归类，得到报警信息；
依据[0310]，<E3.识别模组>组织封装报警信息，并向<F.终端平台>发送报警信息，实现监控报警功能；
依据[0310]，<E3.识别模组>同时向<E1.控制模组>发送确认信号，确认报警位置已经自动分析识别完毕，避免重复识别。
上述的远距离夜视目标视频检测方法，优选的，所述的步骤[0200]的预警信号是通过以下方法进行转换的：
依据[0200]，预警信号选取策略是随机策略或者是首位优先策略；其中的首位优先策略是，当预警信号集合为{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}时，则选取首位预警信号(x1,y1,h1)，其余信号舍弃；其中的随机策略则是，随机选取上述任意一个信号，其余信号舍弃；
依据[0200]，***部署运行前首先在<A.热成像采集装置>的监控区域内选取n个标定点，n为大于2的自然数，记录标定点的坐标以及标准尺寸目标的高度{(X1,Y1,H1),(X2,Y2,H1)……(Xn,Yn,H1)}集合,同时记录相应标定点的<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑大小以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距大小{(HLVX1,HLVY1,W1,F1),(HLVX2,HLVY2,W2,F2)……(HLVXn,HLVYn,Wn,Fn)}集合；
依据[0202]，对标定点的X坐标和Y坐标以及目标高度h分别按照值得大小从大到小或者从小到大进行排序，按照从小到大排序{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1},{Yn,Y1,Y2,Yn-1,……,Y3},{H2,Hn,H1……H3}；同时将对应得<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距也按照对应的顺序进行排列{HLVXn-1,HLVX2,HLVX3,……HLVX1,HLVXn},{HLVYn,HLVY1,HLVYn-1,……,HLVY2,HLVY3}，{W2,Wn,W1……W3},{F2,Fn,F1……F3}；
依据[0203]，预警信号的(x,y,h)与控制指令(HLVX,HLVY,W,F)的转换方式，其中将x转换为HLVX的技术方案为：首先查找{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1}中是否有值等于x,如果有例如X2＝x,则HLVX＝HLVX2；如果没有则查找x位于哪个X之间，例如Xa＜x＜Xb，则采用公式
Figure BDA0002346235540000061
计算对应的HLVX；
依据[0204]，y转换为HLVY，h转换为W和F与x转换为HLVX方式相同，计算公式为：
Figure BDA0002346235540000071
Figure BDA0002346235540000072
Figure BDA0002346235540000073
上述的远距离夜视目标视频检测方法，优选的，所述步骤[0310]中的报警信息包括：报警设备IP、报警目标类行、报警目标数目、报警时间。
上述的远距离夜视目标视频检测方法，优选的，所述[0312]中，<E1.控制模组>将<E3.识别模组>发送来的确认信号进行保存，并与后继的[0200]的预警信号进行比较，当确认信号与预警信号一致时，不再向<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>发送指令。
本专利采用了前置嵌入式分析处理单元，将分析处理核心装置<E.主控单元>前置化，集成化，实现整体监控分析装置的简化，降低了硬件成本，有利于实施部署，为大规模落地应用提供了保障。
通过以上方案在引入激光、热成像摄机相关产品和技术的同时，创造性的采用前端嵌入式智能分析模组技术，结合基于深度学习的新一代算法技术，实现了在复杂场景下大范围、远距离夜视目标的自动检测识别功能。
本发明的有益效果
1、本专利利用高性能嵌入式技术，把视频目标分析算法前置到视频分析***前端设备，前端发现告警目标后，向后端服务器发送告警信息，实现监控装置的高度集成，有益于大规模落地应用部署。
2、本专利基于深度学习框架，采集处理样本和深度学习提炼模型，实现了复杂监控背景条件下的目标的分类和快速识别。
3、本专利结合热成像、激光和红外线采集装置与一体，整合各设备的优秀性能，采用相关方法策略，很好了解决了大范围、远距离目标跟踪定位问题。实现了全天候、全区间、自动化视频监控能力。
4、本专利提出了视频目标类型定义，可识别进入防护区域的人形目标、火情目标，并具备扩展到其他类型目标的能力。
5、该专利利用现代计算机视觉技术以及人工智能技术，在不需要人为干预的情况下，通过对摄像机拍摄的视频序列进行实时分析，实现对视频场景中所关注目标的定位和识别，并在此基础上分析和判断目标的行为，用以侦测某种事件模式或者获取某种数据类型的信息内容。同时，将告警信息通过客户端或手机短信方式提醒相关人员注意，从而提高了实践响应速度，降低人员负担。
综上，本专利提供了一种全天候，尤其夜视环境下大范围、远距离自动检测识别目标的方法和装置，有效解决了复杂危险环境下，尤其是也是环境下自动检测识别能力的不足、实时目标分析识别技术准确性不足、监控设备大规模实际应用部署困难等问题，实现了远距离、大范围夜视环境下的高精度自动检测识别目标，具有功能模组化、全天候、远距离、高度集成、轻量化、易部署等特点。
附图说明
图1为本发明的流程示意图
图2为本发明的热成像摄像机安装部署示意
图3为本发明的激光摄像机安装部署示意。
具体实施方式
如图2-3为本发明的安装部署示意图。
如图2所示，前端硬件***包括3台热成像摄像机，安装在GSM-R通讯铁塔一侧。其中70米热成像监视0～70米区间范围(安装高度20米)、500米热成像监视70～500米范围(安装高度20米)、1500米热成像监视500～1500米范围(安装高度30米)。为保证完整覆盖监视区间，相邻监视区域有20％左右重叠。
如图3所示，前端硬件***包括2台带云台的激光摄像机，安装在GSM-R通讯铁塔一侧。其中500米热激光摄像机监视0～500米范围(安装高度25米)、1500米激光摄像机监视500～1500米范围(安装高度30米)。为保证完整覆盖监视区间，相邻监视区域有20％左右重叠。
下面结合图1对本发明作具体的说明。
[0000]本专利方法和装置由<A.热成像采集装置>、<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>、<E.主控单元>、<F.终端平台>构成，其中<E.主控单元>分为四个小组件，分别为<E1.控制模组>、<E2.预警模组>、<E3.识别模组>、<E4.电源>；
<A.热成像采集装置>向<E2.预警模组>实时发送采集视频流数据；
<E2.预警模组>对接收的视频流进行分析，识别预警信号，得到预警目标坐标点以及高度信息的数据集合{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}；
<E2.预警模组>向<E1.控制模组>发送预警信号目标坐标点以及高度的信息数据集合；
<E1.控制模组>在预警信号数据集合中按照一定的策略选择一个预警信号，并将该预警信号的(x,y,h)转化为相应的指令(HLVX,HLVY,W,F),其中x转换为HLVX，y转换为HLVY，h转换为W和F，并分别发送给<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>；
依据[0200]，预警信号选取策略可以是随机策略，也可以是首位优先策略；当预警信号集合为{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}时，如果采用首位优先策略则选取预警信号(x1,y1,h1)，其余信号舍弃；如果采用随机策略则选取上述信号集中任意一个，例如(x2,y2,h2)，其余信号舍弃；
依据[0200]，***部署运行前首先在<A.热成像采集装置>的监控区域内选取n(n>2)个标定点，记录标定点的坐标以及标准尺寸目标的高度{(X1,Y1,H1),(X2,Y2,H1)……(Xn,Yn,H1)}集合,同时记录相应标定点的<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑大小以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距大小{(HLVX1,HLVY1,W1,F1),(HLVX2,HLVY2,W2,F2)……(HLVXn,HLVYn,Wn,Fn)}集合；
依据[0202]，对标定点的X坐标和Y坐标以及目标高度h分别按照值得大小从大到小或者从小到大进行排序，例如按照从小到大排序{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1},{Yn,Y1,Y2,Yn-1,……,Y3},{H2,Hn,H1……H3}；同时将对应得<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距也按照对应的顺序进行排列{HLVXn-1,HLVX2,HLVX3,……HLVX1,HLVXn},{HLVYn,HLVY1,HLVYn-1,……,HLVY2,HLVY3}，{W2,Wn,W1……W3},{F2,Fn,F1……F3}；
依据[0203]，预警信号的(x,y,h)与控制指令(HLVX,HLVY,W,F)的转换方式，以x转换为HLVX为例，首先查找{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1}中是否有值等于x,如果有例如X2＝x,则HLVX＝HLVX2；如果没有则查找x位于哪个X之间，例如Xa＜x＜Xb，则采用公式
Figure BDA0002346235540000111
计算对应的HLVX；
依据[0204]，y转换为HLVY，h转换为W和F与x转换为HLVX方式相同，计算公式为：
Figure BDA0002346235540000112
Figure BDA0002346235540000113
Figure BDA0002346235540000114
依据[0200]，<E1.控制模组>向<B.激光发射器>发射激光指令；
依据[0210]，本专利提供了激光自动控制装置机制，根据当前的光线信号自动判断是否需要发射激光，如果当前光线信号强，则忽略此预警信号；反之，则根据预警信息计算确定激光发射位置和光圈大小，并定点发射激光；
依据[0210]，<B.激光发射器>接受到指令后，根据具体的指令参数以及预警目标位置和高度信息，自动计算激光发射位置和光斑大小，实现不同距离下的智能补光，提高夜视补光水平；
依据[0200]，<E1.控制模组>向<C.云台>发送水平转动和俯仰转动指令；
依据[0220]，<C.云台>接受到指令后，根据指令参数以及预警目标位置信息自动计算水平和俯仰转动角度，到达指定的位置；
依据[0200]，<E1.控制模组>向<D.可见光/红外线摄像机>发送变焦指令；
依据[0231]，<D.可见光/红外线摄像机>接受到指令后，根据指令信息参数以及预警目标位置和高度信息，自动调整焦距，获取适宜视频采集角度；
<D.可见光/红外线摄像机>向<E3.识别模组>发送采集的视频流；
<E3.识别模组>对采集的视频流进行分析、识别、归类，得到报警信息；
依据[0310]，<E3.识别模组>组织封装报警信息，报警信息包括报警设备IP、报警目标类行、报警目标数目、报警时间等内容，并向<F.终端平台>发送报警信息，实现监控报警功能；
依据[0310]，<E3.识别模组>同时向<E1.控制模组>发送确认信号，确认报警位置已经自动分析识别完毕，避免重复识别。
本专利采用了前置嵌入式分析处理单元，将分析处理核心装置<E.主控单元>前置化，集成化，实现整体监控分析装置的简化，降低了硬件成本，有利于实施部署，为大规模落地应用提供了保障。

Claims (4)

1.一种远距离夜视目标视频检测方法，其特征在于：
[0000]包括由<A.热成像采集装置>、<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>、<E.主控单元>、<F.终端平台>构成，其中<E.主控单元>分为四个小组件，分别为<E1.控制模组>、<E2.预警模组>、<E3.识别模组>、<E4.电源>；
[0100]<A.热成像采集装置>向<E2.预警模组>实时发送采集视频流数据；
[0110]<E2.预警模组>对接收的视频流进行分析，识别预警信号，得到预警目标坐标点以及高度信息的数据集合{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}；
[0120]<E2.预警模组>向<E1.控制模组>发送预警信号目标坐标点以及高度的信息数据集合；
[0200]<E1.控制模组>在预警信号数据集合中按照一定的策略选择一个预警信号，并将该预警信号的(x,y,h)转化为相应的指令(HLVX,HLVY,W,F),其中x转换为HLVX，y转换为HLVY，h转换为W和F，并分别发送给<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>；
[0210]依据[0200]，<E1.控制模组>向<B.激光发射器>发射激光指令；
[0211]依据[0210]，激光发射器根据当前的光线信号自动判断是否需要发射激光，如果当前光线信号强，则忽略此预警信号；反之，则根据预警信息计算确定激光发射位置和光圈大小，并定点发射激光；
[0212]依据[0210]，<B.激光发射器>接受到指令后，根据具体的指令参数以及预警目标位置和高度信息，自动计算激光发射位置和光斑大小，实现不同距离下的智能补光，提高夜视补光水平；
[0220]依据[0200]，<E1.控制模组>向<C.云台>发送水平转动和俯仰转动指令；
[0221]依据[0220]，<C.云台>接受到指令后，根据指令参数以及预警目标位置信息自动计算水平和俯仰转动角度，到达指定的位置；
[0230]依据[0200]，<E1.控制模组>向<D.可见光/红外线摄像机>发送变焦指令；
[0230]依据[0231]，<D.可见光/红外线摄像机>接受到指令后，根据指令信息参数以及预警目标位置和高度信息，自动调整焦距，获取适宜视频采集角度；
[0300]<D.可见光/红外线摄像机>向<E3.识别模组>发送采集的视频流；
[0310]<E3.识别模组>对采集的视频流进行分析、识别、归类，得到报警信息；
[0311]依据[0310]，<E3.识别模组>组织封装报警信息，并向<F.终端平台>发送报警信息，实现监控报警功能；
[0312]依据[0310]，<E3.识别模组>同时向<E1.控制模组>发送确认信号，确认报警位置已经自动分析识别完毕，避免重复识别。
2.根据权利要求1所述的远距离夜视目标视频检测方法，其特征在于所述的步骤[0200]的预警信号是通过以下方法进行转换的：
[0201]依据[0200]，预警信号选取策略是随机策略或者是首位优先策略；其中的首位优先策略是，当预警信号集合为{(x1,y1,h1),(x2,y2,h2)……(xn,yn,hn)}时，则选取首位预警信号(x1,y1,h1)，其余信号舍弃；其中的随机策略则是，随机选取上述任意一个信号，其余信号舍弃；
[0202]依据[0200]，***部署运行前首先在<A.热成像采集装置>的监控区域内选取n个标定点，n为大于2的自然数，记录标定点的坐标以及标准尺寸目标的高度{(X1,Y1,H1),(X2,Y2,H1)……(Xn,Yn,H1)}集合,同时记录相应标定点的<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑大小以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距大小{(HLVX1,HLVY1,W1,F1),(HLVX2,HLVY2,W2,F2)……(HLVXn,HLVYn,Wn,Fn)}集合；
[0203]依据[0202]，对标定点的X坐标和Y坐标以及目标高度h分别按照值得大小从大到小或者从小到大进行排序，按照从小到大排序{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1},{Yn,Y1,Y2,Yn-1,……,Y3},{H2,Hn,H1……H3}；同时将对应得<C.云台>坐标、<B.激光发射器>光斑以及<D.可见光/红外线摄像机>焦距也按照对应的顺序进行排列{HLVXn-1,HLVX2,HLVX3,……HLVX1,HLVXn},{HLVYn,HLVY1,HLVYn-1,……,HLVY2,HLVY3}，{W2,Wn,W1……W3},{F2,Fn,F1……F3}；
[0204]依据[0203]，预警信号的(x,y,h)与控制指令(HLVX,HLVY,W,F)的转换方式，其中将x转换为HLVX的技术方案为：首先查找{Xn-1,X2,X3,Xn,……X1}中是否有值等于x,如果有例如X2＝x,则HLVX＝HLVX2；如果没有则查找x位于哪个X之间，例如Xa＜x＜Xb，则采用公式
Figure FDA0002346235530000041
计算对应的HLVX；
[0205]依据[0204]，y转换为HLVY，h转换为W和F与x转换为HLVX方式相同，计算公式为：
Figure FDA0002346235530000042
Figure FDA0002346235530000043
Figure FDA0002346235530000044
3.根据权利要求1所述的远距离夜视目标视频检测方法，其特征在于，所述步骤[0310]中的报警信息包括：报警设备IP、报警目标类行、报警目标数目、报警时间。
4.根据权利要求1所述的远距离夜视目标视频检测方法，其特征在于：所述[0312]中，<E1.控制模组>将<E3.识别模组>发送来的确认信号进行保存，并与后继的[0200]的预警信号进行比较，当确认信号与预警信号一致时，不再向<B.激光发射器>、<C.云台>、<D.可见光/红外线摄像机>发送指令。
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