CN111147821A - 机车车载视频智能监控方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机车车载视频智能监控方法，所述方法包括获取机车车载摄像装置采集的监测视频；计算所述监测视频与标准帧的差异度；所述标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧；在所述差异度大于预设阈值时，发出报警提示。上述机车车载视频智能监控方法中，通过在线视频实时监控的方式，分析人员不用监控所有的视频，缩小处理范围，提高处理效率，还有效节约了分析人员的工作量，降低了处理资源，实现了机务段安全管理。而且，通过将监测视频与标准帧比较的模式，能够更为准确地对乘务员的操作进行判断，提高监测精度，实现了管理者与被管理者之间的有效对接、全面覆盖和实时管理。

Description

机车车载视频智能监控方法及其装置

技术领域

本发明涉及铁路列车运行技术，特别是涉及一种机车车载视频智能监控方法、机车车载视频智能监控装置和计算机可读存储介质。

背景技术

随着我国铁路发展，铁路运输安全越来越被重视，铁路运输安全问题是现代交通永恒不变的主题。机车乘务员在机车运行中起着核心作用，乘务员直接决定了列车能否正常运行、事故发生等情况，因此对机车乘务员的安全管理成为了重中之重。在机车乘务员安全管理方面,针对乘务员值乘过程中安全关键项点的作业标准,制定了标准化要求,依照***科学的方法，通过分析乘务员一次出乘标准作业程序，列出安全节点，例如:在通过信号机、过分相前要进行手比眼看和呼唤应答，调车前要开窗确认等作业行为要求，通过这些作业行为在日常值乘过程中的落实，保证行车安全。目前，各机务段都配备了机车乘务员录音笔、机车视频监控，并制定管理办法，组建了分析队伍，结合LKJ专人分析，以监督乘务员落实日常作业标准。但由于视频监控、录音笔装置是不间断一直记录，即乘务员开车多长时间，记录多长时间，使转储后地面音视频分析人员工作量巨大，每个机务段每天有少则几百名乘务员，多则上千名乘务员在线值乘，产生海量的音视频数据。

然而，分析人员都是凭经验判断当前的乘务员操作是否规范，由于长时间监控，容易对乘务员的操作判断存在偏差，也不能做到所有乘务员的全覆盖分析，容易遗漏某些乘务员的操作，导致无法及时对这些乘务员进行提示。而且事后管理这些监控视频，发现问题时已经构成既成事实，甚至造成事故无法挽回。因此，提供一种有效、全面规范乘务员行车标准化操作的技术。

发明内容

基于此，有必要针对如何监控机车乘务员进行标准化操作的问题，提供一种机车车载视频智能监控方法、机车车载视频智能监控装置和计算机可读存储介质。

一种机车车载视频智能监控方法，所述方法包括：

获取机车车载摄像装置采集的监测视频；

计算所述监测视频与标准帧的差异度；所述标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧；

在所述差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

一种机车车载视频智能监控装置，包括获取模块、计算模块和报警模块。

所述获取模块用于获取机车车载摄像装置采集的监测视频；所述计算模块用于计算所述监测视频与标准帧的差异度；所述标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧；所述报警模块用于在所述差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述实施例所述方法的步骤。

上述机车车载视频智能监控方法中，围绕机车乘务员值乘过程中安全作业标准化的关键节点，通过计算监测视频与标准帧之间的差异度，在差异度大于预设阈值时，发出报警提示，以实时在线提醒当前车厢中的乘务员纠正当前错误操作。如此，通过在线视频实时监控的方式，分析人员不用监控所有的视频，缩小处理范围，提高处理效率，还有效节约了分析人员的工作量，降低了处理资源，实现了机务段安全管理。而且，通过将监测视频与标准帧比较的模式，能够更为准确地对乘务员的操作进行判断，提高监测精度，实现了管理者与被管理者之间的有效对接、全面覆盖和实时管理。

附图说明

图1为本发明的机车车载视频智能监控方法在其中一个实施例中的流程图；

图2为本发明的机车车载视频智能监控方法的子步骤在其中一个实施例中的流程图；

图3为本发明的机车车载视频智能监控方法的子步骤在其中一个实施例中的流程图；

图4为本发明的机车车载视频智能监控方法的子步骤在其中一个实施例中的流程图；

图5为本发明的机车车载视频智能监控方法的子步骤在其中一个实施例中的流程图；

图6为本发明的机车车载视频智能监控装置在其中一个实施例中的结构图；

图7为本发明的机车车载视频智能监控装置在其中一个实施例中的结构图；

图8为本发明的机车车载视频智能监控装置在其中一个实施例中的结构图；

图9为本发明的机车车载视频智能监控装置在其中一个实施例中的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下通过实施例，并结合附图，对本发明进行进一步详细说明。

本发明提供一种机车车载视频智能监控方法。如图1所示，机车车载视频智能监控方法包括：

步骤S12，获取机车车载摄像装置采集的监测视频。

监测视频由安装在机车上的车载摄像装置采集，采集预设时间段内的监控视频，例如在机车准备运行至机车启动期间，由各个机车的车载摄像装置采集当前乘务员的操作。车载摄像装置采集到的监测视频中通过传输模块传输至地面监控中心。地面监控中心通过客户端控制车载控制设备，将机车上采集到的监测视频，通过无线网络通道实时发送至地面，以便地面分析人员进行监控和临时指挥。在其中一个实施例中，摄像装置的摄像头与数据转储装置连接，并由转储装置提供电源，以完成机车范围内的监测视频采集。在另外一个实施例中，摄像装置还包括光补偿模块，由于在列车高速运行过程中，环境光线变化快，光补偿模块用于根据感应外部光线亮度强弱变化，对摄像头进行黑白夜切换或光亮补偿。

步骤S14，计算监测视频与标准帧的差异度。标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧。

其中，标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧，具体的，由多帧乘务员演示规范动作的视频图像组成。具体的规范操作由《机车乘务员一次乘务作业标准》、《铁路机车操作规则》、《铁路技术管理路程》、《铁路安全管理条例》等确定，在演示过程中，乘务员根据以上文件中的规范操作进行操作，并由机车上的摄像装置或额外的摄像装置拍摄而成。通过调取标准帧，将监测视频与标准帧进行比较，然后通过现有的算法计算出两者之间的差异度。

请参阅图2，在其中一个实施例中，监测视频和标准帧的差异度可以通过以下步骤获得：

步骤S142，计算每一帧监测视频与标准帧的单帧差异度。

由于视频是由多帧静态图片组成的图片组，因此，监测视频和标准帧之间的比较可转换为单帧监测视频与单帧标准帧之间的比较，例如，将每一帧监测视频的像素点与标准帧中对应位置的像素点进行对比，获得每一帧监测视频的像素点与标准帧中对应位置的像素点不同的像素点数值，以获得单帧差异度。

在某一个具体的实施例中，首先将监测视频转换为多帧静态图片组，并对每一帧静态图片进行预处理，例如对每帧静态图片的尺寸大小、各像素点数据等进行标准化处理，以使图片符合输入需求。然后将监测视频的静态图片组进行灰度化处理，获得多帧监测灰度图片。其中，每帧监测灰度图片的灰度可划分为多个灰度等级，以区别图片中各像素点的亮暗，亮度越大，等级越高，也即是说，监测灰度图片中的像素点由于亮暗差异对应不同的灰度等级。依次判断每一帧监测灰度图片中的每一个像素点与标准帧灰度图片对应位置的像素点是否相同，若不同，则计算该帧监测灰度图片中像素点数量，从而获得单帧差异度。

步骤S144，根据单帧差异度，计算监测视频中所有帧的差异度均值，确定监测视频与标准帧的差异度。

在获得监测视频所有帧的单帧差异度后，计算该监测视频的差异度均值，以确定该监测视频与标准帧的差异度。具体的，监测视频所有帧中，与标准帧灰度等级不同的像素点依次为q1、q2、q3、……qn，则其差异度均值为Q＝(q1+q2+q3+……+qn)/n，如此，以获得监测视频与标准帧整体的差异度。

步骤S16，在差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

在获得监测视频与标准帧整体的差异度后，进一步判断差异度是否大于预设阈值。其中，预设阈值为乘务员进行任意操作与进行规范操作之间的容忍偏差值，若差异度大于预设阈值，则发出报警提示；若差异度小于预设阈值，则不发出报警提示。具体的阈值大小可根据乘务员实际的操作，设置不同的预设阈值。例如，在标准帧中，乘务员在机车的全面检查项目中演示规范操作，例如分别检测电器室各部件作用是否良好，门锁闭器作用是否良好等。若当前监测视频的乘务员未进行如上操作，则检测视频与标准帧之间的差异度较大。

报警提示包括文字提示、警铃提示、语音提示中的一种或多种。

在其中一个实施例中，报警提示用于提醒监控人员当前存在乘务员操作异常，以便监控人员通过传输模块向所在列车的乘务员进行告警提示。报警提示可由设置在监控中心的报警设备发出，例如蜂鸣器、声光报警器、语音报警器中的一种或多种。

在另外一个实施例中，报警提示用于告警提醒机车的乘务员当前操作不规范。报警提示可由安装在机车的上的报警设备发出，例如蜂鸣器、声光报警器、语音报警器中的一种或多种。当机车上的乘务员收到报警提示时，及时纠正当前的操作。

上述机车车载视频智能监控方法中，围绕机车乘务员值乘过程中安全作业标准化的关键节点，通过计算监测视频与标准帧之间的差异度，在差异度大于预设阈值时，发出报警提示，以实时在线提醒当前车厢中的乘务员纠正当前错误操作。如此，通过在线视频实时监控的方式，分析人员不用监控所有的视频，缩小处理范围，提高处理效率，还有效节约了分析人员的工作量，降低了处理资源，实现了机务段安全管理。而且，通过将监测视频与标准帧比较的模式，能够更为准确地对乘务员的操作进行判断，提高监测精度，实现了管理者与被管理者之间的有效对接、全面覆盖和实时管理。

请参阅图3，在其中一个实施例中，在获取机车车载摄像装置采集的监测视频之前，还包括：

步骤S112，获取乘务员进行规范操作的原始视频。

拍摄乘务员按照机车乘务员规范进行操作的视频，以获得原始视频，然后对原始视频进行下一步处理。

步骤S114，从原始视频中分离出乘务员目标。

在输入原始视频后，使用现有的算法分离乘务员目标。

在其中一个实施例中，通过背景重建法提取原始视频中的背景图像，并通过高斯背景差分算法分离乘务员目标。具体的，在输入原始视频的帧序列后，使用背景重建算法，例如高斯背景重建算法或混合高斯背景模型提取算法，从原始视频中提取背景图像。然后通过高斯背景差分算法对提取的背景图像与原始视频进行差分运算，以将原始视频中的乘务员目标分离出来。

步骤S116，确定每帧原始视频中与乘务员目标对应的标准目标信息。其中，标准目标信息包括乘务员目标在原始视频中出现的时间信息和空间信息。

其中，标准目标信息与乘务员目标具有一一对应的关系。

标准目标信息中的时间信息包括乘务员目标在原始视频中出现的时刻、出现的时间长度，其用于在原始视频中定位乘务员目标出现的位置。

标准目标信息中的空间信息包括乘务员目标在原始视频图像中所占的比例大小，以及乘务员目标中的特征目标(例如手部特征、头部特征)在原始视频图像中的位置，其用于确定乘务员目标当前的操作的类型，例如为电器室各部件作用及其门锁闭器作用检查操作、机械间各部件作用及其门锁闭器作用检查操作等。

将乘务员目标进行分离出来后，关联乘务员目标在原始视频中出现的时间信息和空间信息，以确定与乘务员目标对应的标准目标信息。

步骤S118，融合多帧乘务员目标及对应的标准目标信息，获得标准帧。

将上述每一帧原始视频中的乘务员目标及对应的标准目标信息进行融合，以获得由多帧乘务员演示规范动作的视频图像组成的标准帧。

在其中一个实施例中，通过可伸缩图像融合技术融合多帧所述乘务员目标及对应的标准目标信息。

可伸缩图像融合技术用于将多帧分离出来的乘务员目标及对应的标准目标信息进行融合。具体的，可伸缩图像融合技术为每帧中的乘务员目标建立目标对象，每个乘务员目标对象包含了该乘务员目标的标准目标信息，然后通过面向对象的程序实现多帧分离出来的乘务员目标进行融合，以获得信息完整的多帧标准帧。

在其中一个实施例中，在步骤S118之后，还包括以下步骤：

存储乘务员目标、与乘务员目标对应的标准目标信息以及标准帧。

针对不同类型的乘务员操作规范，可建立对应不同类型的标准帧。通过索引文件或数据库表的方式存储乘务员目标及其对应的标准目标信息存储，可存储至监控中心的存储设备，也可以存储至云端。

请参阅图4，在其中一个实施例中，在步骤S12获取机车车载摄像装置采集的监测视频之后，步骤S14计算监测视频与标准帧的差异度之前，还包括以下步骤：

步骤S132，采用预设的分类检测器判断监测视频中是否存在乘务员目标。

步骤S134，若是，则从监测视频中分离出乘务员目标。

步骤S136，确定乘务员目标及与乘务员目标对应的监测目标信息。其中，监测目标信息包括乘务员目标在监测视频中出现的时间信息和空间信息。

其中，监测目标信息与监测视频中的乘务员目标具有一一对应的关系。

监测目标信息的时间信息包括乘务员目标在监测视频中出现的时刻、出现的时间长度，其用于在监测视频中定位乘务员目标出现的位置。

监测目标信息中的空间信息包括乘务员目标在监测视频图像中所占的比例大小，以及乘务员目标中的特征目标(例如手部特征、头部特征)在监测视频图像中的位置，其用于确定乘务员目标当前的操作的类型，例如为电器室各部件作用及其门锁闭器作用检查操作、机械间各部件作用及其门锁闭器作用检查操作等。

将乘务员目标进行分离出来后，关联乘务员目标在原始视频中出现的时间信息和空间信息，以确定与乘务员目标对应的标准目标信息。

通过判断监测视频中是否存在乘务员目标，并在判断监测视频中存在乘务员目标时，才进行步骤S134；而在判断监测视频中不存在乘务员目标时，而不进行比较操作。如此，减少处理步骤，节约处理资源。

请参阅图5，在其中一个实施例中，步骤S132采用预设的分类检测器判断监测视频中是否存在乘务员目标中，包括以下步骤：

步骤S1322，从各类目标的正负样本中提取方向梯度直方图HOG特征。

步骤S1324，从输入的乘务员目标的视频帧中，提取乘务员目标的HOG特征。

步骤S1326，将得到的正负样本的HOG特征放到支持向量机SVM中进行训练，得到各个乘务员目标的特征模板。

步骤S1328，使用得到的特征模板与提取的乘务员目标的HOG特征进行匹配，根据预设的匹配度门限来确定检测目标的类型。例如当分离出的检测目标与乘务员目标的特征模板的匹配程度达到或超过85％时，则将该检测目标的类型确定为乘务员目标。

通过监测视频的监测目标信息判断当前乘务员目标的操作类型，并与对应的标准帧进行比较，可减少当前检测视频依次与不同类型的标准帧进行比较的步骤，能够进一步减少处理步骤，节约处理资源。

请参阅图6，本发明还提供一种机车车载视频智能监控装置100，包括获取模块10、计算模块20和报警模块30。

获取模块10用于获取机车车载摄像装置采集的监测视频。计算模块20用于计算监测视频与标准帧的差异度；标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧。报警模块30用于在差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

关于机车车载视频智能监控装置100的具体限定可以参见上文中对于机车车载视频智能监控方法的限定，在此不再赘述。上述机车车载视频智能监控装置100中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

请参阅图7，在其中一个实施例中，计算模块20包括第一计算单元21和第二计算单元22。

第一计算单元21用于计算每一帧监测视频中乘务员目标与标准帧中乘务员目标的单帧差异度。第二计算单元22用于根据单帧差异度，计算监测视频中所有帧的差异度均值，确定监测视频与标准帧的差异度。

请参阅图8，在其中一个实施例中，获取模块10包括获取单元11、分离单元12、确定单元13和融合单元14。

获取单元11用于获取乘务员进行规范操作的原始视频。分离单元12用于从原始视频中分离出乘务员目标。确定单元13用于确定乘务员目标及与乘务员目标对应的标准目标信息。其中，标准目标信息包括乘务员目标在原始视频中出现的时间信息和空间信息。融合单元14用于融合多帧乘务员目标及对应的标准目标信息，获得标准帧。

在其中一个实施例中，车车载视频智能监控装置100还包括存储单元，存储单元用于存储乘务员目标、与乘务员目标对应的标准目标信息以及标准帧。

在其中一个实施例中，融合单元14通过可伸缩图像融合技术融合多帧乘务员目标及对应的标准目标信息。

请参阅图9，在其中一个实施例中，获取模块10还包括判断单元15。

判断单元15用于采用预设的分类检测器判断监测视频中是否存在乘务员目标。分离单元12还用于若在判断单元判断监测视频中存在乘务员目标时，从监测视频中分离出乘务员目标。确定单元13还用于确定乘务员目标及与乘务员目标对应的监测目标信息。其中，监测目标信息包括乘务员目标在监测视频中出现的时间信息和空间信息。

在某一个具体实施例中，机车车载摄像装置包括摄像头、CCD图像传感器、存储模块、DSP编码模块、电源模块和传输模块。其中，摄像头用于采集现场图像，并将现场图像传输给CCD图像传感器。CCD图像传感器接收到现场图像后，将图像转成DSP编码模块所需要的数字信号，DSP编码模块将视频数据采集压缩存储到内置的存储模块中，后台中心发出指令，DSP编码模块即将视频数据采集压缩后送到传输模块。如果后台中心发来控制现场操作的语音数据，DSP编码模块将语音数据解码后输出到喇叭，传输模块负责将上述视频数据通过无线网络传输到后台中心服务器上，并负责接收后台中心控制现场操作的语音信息，并将语音信息传输给DSP编码模块。所述电源模块与上述各模块相连。

电源模块为直流110伏转直流12伏电源存储模块为SD卡。传输模块采用多模并线传输方式。后台中心包括***管理模块、实时流媒体服务模块、控制服务模块、日志服务模块、数字矩阵服务模块、报警转发服务模块、集中存储服务模块、数据库服务模块、网管服务模块。其中，***管理模块，用于调度摄像的存储模块以及后台中心的集中存储服务模块以及用户配置信息，并进行统一监控、管理、调度分配；同时当用户请求播放视频时，动态调度分配流媒体资源。实时流媒体服务模块，用于将摄像传输的视频数据流缓存、分发至多个视频请求终端。当控制服务模块失效时，实时流媒体服务模块实现云台控制功能；控制服务模块，实现前端设备的云台控制。日志服务模块，用于负责存储整个***的用户操作日志、***日志、服务运行日志等。数字矩阵服务模块，等同于客户端，通过硬件解码卡来实现视频解码，不占用计算机CPU资源，并采用客户端控制方式，实现多路图像输出到电视墙。报警转发服务模块，用于报警信息的接收及转发，实现报警联动功能。集中存储服务模块，用于从多个摄像中挑选重要视频进行集中数字化备份工作，根据用户的设置，定时把镜头的视频录制到集中存储服务模块上，并提供给客户端信息查询。数据库服务模块，用于提供数据库统一对外访问接口，为***分布部署提供统一服务；网管服务模块，负责管理网络上的设备如DVR，***，***服务等，同时采集设备的工作状态，并以图表、报表等形式展现。报警转发服务模块，其报警触发后，根据用户配置，自动联动配置的用户视频查看，录像回放，并支持短信发送功能。后台中心可以根据需要将摄像视频传输设备采集到的图像信息以各种形态表现，如输出到电脑客户端、平板电脑、手持设备、手机等多种形式，便于领导在后台实时指挥。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

步骤S12，获取机车车载摄像装置采集的监测视频。

步骤S14，计算监测视频与标准帧的差异度。标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧。

步骤S16，在差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

在其中一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现上述其他所有所述实施例中控制方法的步骤。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (11)

1.一种机车车载视频智能监控方法，其特征在于，所述方法包括：

获取机车车载摄像装置采集的监测视频；

计算所述监测视频与标准帧的差异度；所述标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧；

在所述差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

2.根据权利要求1所述的机车车载视频智能监控方法，其特征在于，所述计算所述监测视频与所述标准帧的差异度，包括：

计算每一帧所述监测视频与所述标准帧的单帧差异度；

根据所述单帧差异度，计算所述监测视频中所有帧的差异度均值，确定所述监测视频与所述标准帧的差异度。

3.根据权利要求1所述的机车车载视频智能监控方法，其特征在于，在所述获取机车车载摄像装置采集的监测视频之前，还包括：

获取乘务员进行规范操作的原始视频；

从所述原始视频中分离出乘务员目标，确定每帧所述原始视频中与所述乘务员目标对应的标准目标信息；其中，所述标准目标信息包括所述乘务员目标在所述原始视频中出现的时间信息和空间信息；

融合多帧所述乘务员目标及对应的所述标准目标信息，获得所述标准帧。

4.根据权利要求3所述的机车车载视频智能监控方法，其特征在于，通过可伸缩图像融合技术融合多帧所述乘务员目标及对应的所述标准目标信息。

5.根据权利要求3所述的机车车载视频智能监控方法，其特征在于，在获取机车车载摄像装置采集的监测视频之后，计算所述监测视频与标准帧的差异度之前，还包括：

采用预设的分类检测器判断所述监测视频中是否存在乘务员目标；

若是，则从所述监测视频中分离出所述乘务员目标；

确定每帧所述监测视频中与所述乘务员目标对应的监测目标信息；其中，所述监测目标信息包括所述乘务员目标在所述监测视频中出现的时间信息和空间信息。

6.一种机车车载视频智能监控装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取机车车载摄像装置采集的监测视频；

计算模块，用于计算所述监测视频与标准帧的差异度；所述标准帧为乘务员进行规范操作的视频帧；

报警模块，用于在所述差异度大于预设阈值时，发出报警提示。

7.根据权利要求6所述的机车车载视频智能监控装置，其特征在于，所述计算模块包括：

第一计算单元，用于计算每一帧所述监测视频中所述乘务员目标与所述标准帧中所述乘务员目标的单帧差异度；

第二计算单元，用于根据所述单帧差异度，计算所述监测视频中所有帧的差异度均值，确定所述监测视频与所述标准帧的差异度。

8.根据权利要求6所述的机车车载视频智能监控装置，其特征在于，所述获取模块包括：

获取单元，用于获取乘务员进行规范操作的原始视频；

分离单元，用于从所述原始视频中分离出乘务员目标；

确定单元，用于确定所述乘务员目标及与所述乘务员目标对应的标准目标信息；其中，所述标准目标信息包括所述乘务员目标在所述原始视频中出现的时间信息和空间信息；

融合单元，用于融合多帧所述乘务员目标及对应的所述标准目标信息，获得所述标准帧。

9.根据权利要求8所述的机车车载视频智能监控装置，其特征在于，所述融合单元通过可伸缩图像融合技术融合多帧所述乘务员目标及对应的所述标准目标信息。

10.根据权利要求8所述的机车车载视频智能监控装置，其特征在于，所述获取模块还包括判断单元，所述判断单元用于采用预设的分类检测器判断所述监测视频中是否存在乘务员目标；

所述分离单元还用于若在所述判断单元判断所述监测视频中存在乘务员目标时，从所述监测视频中分离出所述乘务员目标；

所述确定单元还用于确定所述乘务员目标及与所述乘务员目标对应的监测目标信息；其中，所述监测目标信息包括所述乘务员目标在所述监测视频中出现的时间信息和空间信息。

11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。

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