CN112689120A - 一种监控方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种监控方法及装置，属于视频监控技术领域。该方法包括：获取多个监控设备采集到的监控视频；针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。采用本申请可以针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，提高了用户体验和监控效果。

Description

一种监控方法及装置

技术领域

本申请涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种监控方法及装置。

背景技术

随着电子信息技术的发展，视频监控的应用越来越广泛，为实现目标人员的监控提供了很大帮助。具体的，人们通常需要在一些公共区域中设置监控区域中设置监控设备，该监控设备用于采集监控视频，并将采集到的监控视频传输给用户。

在实际应用中，一个监控设备的监控视频，可能会提供给多个用户使用，然而，每个用户需要监控的目标监控对象是不同的。比如，对于人员救助机构，需要通过监控视频寻找走失人员；对于公共安全机构，则需要监控视频查找不法分子。因此，亟需一种适用于多种用户的监控方式。

发明内容

本申请实施例的目的在于提供一种监控方法及装置，以实现针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，从而提高了用户体验和监控效果。具体技术方案如下：

第一方面，提供了一种监控方法，所述方法包括：

获取多个监控设备采集到的监控视频；

针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

如果存在，则生成所述目标检测对象对应的预警信息，并将所述预警信息发送给所述目标监控对象对应的用户终端，以使所述用户终端显示所述预警信息。

可选的，所述监控特征至少包括人脸特征和外部特征，所述外部特征至少包括衣着特征、配饰特征、行为特征中的一种或多种。

可选的，所述针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，包括：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取所述检测对象的人脸图片；

从所述人像图片中，提取所述检测对象的外部特征，并从所述人脸图片中，提取所述检测对象的人脸特征。

可选的，所述根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，包括：

获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征；

针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较所述各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征；

如果所述各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与所述目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将所述检测对象确定为与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

可选的，所述方法还包括：

接收用户终端发送的监控对象设置指令，所述监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；

根据所述监控对象设置指令，将所述待监控对象设置为所述用户终端对应的目标监控对象。

可选的，所述方法还包括：

获取待监控对象的图片信息；

从所述图片信息中提取所述待监控对象的监控特征，并确定所述待监控对象的对象标识；

存储所述待监控对象的图片信息、所述待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

第二方面，提供了一种监控装置，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取多个监控设备采集到的监控视频；

识别模块，用于针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

第一确定模块，用于根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

发送模块，用于如果存在，则生成所述目标检测对象对应的预警信息，并将所述预警信息发送给所述目标监控对象对应的用户终端，以使所述用户终端显示所述预警信息。

可选的，所述监控特征至少包括人脸特征和外部特征，所述外部特征至少包括衣着特征、配饰特征、行为特征中的一种或多种。

可选的，所述识别模块，具体用于：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取所述检测对象的人脸图片；

从所述人像图片中，提取所述检测对象的外部特征，并从所述人脸图片中，提取所述检测对象的人脸特征。

可选的，所述第一确定模块，具体用于：

获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征；

针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较所述各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征；

如果所述各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与所述目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将所述检测对象确定为与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

可选的，所述装置还包括：

接收模块，用于接收用户终端发送的监控对象设置指令，所述监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；

设置模块，用于根据所述监控对象设置指令，将所述待监控对象设置为所述用户终端对应的目标监控对象。

可选的，所述装置还包括：

第二获取模块，用于获取待监控对象的图片信息；

第二确定模块，用于从所述图片信息中提取所述待监控对象的监控特征，并确定所述待监控对象的对象标识；

存储模块，用于存储所述待监控对象的图片信息、所述待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

第三方面，提供了一种服务器，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现第一方面任一所述的方法步骤。

第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面任一所述的方法步骤。

第五方面，提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述任一所述的监控方法。

本申请实施例有益效果：

本申请实施例提供了一种监控方法及装置，可以获取多个监控设备采集到的监控视频，针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，然后根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。基于本方案，当一路监控视频提供给多个用户使用时，可以针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，提高了用户体验和监控效果。

当然，实施本申请的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种监控方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的一种监控方法的设备交互示意图；

图3为本申请实施例提供的一种监控装置的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的另一种监控装置的结构示意图；

图5为本申请实施例提供的另一种监控装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种服务器的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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做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。

本申请实施例提供了一种监控方法，可以应用于服务器中，其中，该服务器可以是监控***中的后台服务器。该服务器可以与各监控设备连接，并接收各监控设备发送的监控视频。该服务器还可以与用户的监控终端连接，以便于向用户的监控终端推送监控视频。

下面将结合具体实施方式，对本申请实施例提供的一种监控方法进行详细的说明，如图1所示，具体步骤如下：

步骤101，获取多个监控设备采集到的监控视频。

本申请实施例中，可以在需要监控的地区设置多个监控设备，不同的监控设备可以分别对不同的监控区域进行监控。监控设备运行后，可以实时采集所属监控区域的监控视频，从而实现多路视频同时监控。监控设备采集到监控视频后，可以将监控视频发送给后台的服务器，服务器则可以接收各监控设备发送的监控视频。

步骤102，针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征。

本申请实施例中，服务器中可以预先存储有用于识别检测对象的监控特征的算法。其中，监控特征至少包括人脸特征和外部特征，外部特征至少包括衣着特征(比如衣服颜色、款式等)、配饰特征(比如是否穿戴帽子、是否背包等)、行为特征(比如是否发生预设动作)中的一种或多种。外部特征还可以包括其他特征，具体可以由用户进行设置，本申请实施例不做限定。

服务器接收到监控视频后，针对每个监控视频，可以根据该监控视频包含的监控图像和预设的识别算法，识别该监控视频所包含的检测对象、以及各检测对象的监控特征。其中，针对不同类型的监控特征，可以采用不同的识别算法进行识别，后续会进行详细说明。

可选的，识别过程具体可以包括以下步骤。

步骤一、针对每个监控视频，提取预设时长内该监控视频所包含的监控图像。

本申请实施例中，服务器可以周期性的计算各监控视频的显示优先级，相应的，针对每个监控视频，服务器在接收到该监控视频的监控图像后，可以提取预设时长内该监控视频所包含的监控图像，以进行本次计算。在本次显示优先级计算结束后，当达到下一周期时，重新进行计算，以使显示设备可以及时调整监控视频的显示方式。其中，服务器可以通过OPENCV从监控视频中提取监控图像。

步骤二、针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取检测对象的人脸图片。

本申请实施例中，服务器获取某一监控视频(可称为目标监控视频)在预设时长内的监控图像后，针对每个监控图像，可以通过预设的对象检测算法，识别该监控图像中包含的检测对象的轮廓，然后根据该检测对象的轮廓确定检测对象对应的候选区域框，进而提取该候选区域框所包含的图像，得到该检测对象的人像图片，该人像图片为包含整个检测对象的图片。其中，对象检测算法可以是现有的任意具有人像检测功能的算法，比如YOLOv3框架算法、深度学习神经网络等，该深度学习神经网络具体可以是Faster-RCNN(FasterRegion-based Convolutional Neural Network，基于高速区域提议的卷积神经网络)、RCNN等。

服务器识别出人像图片后，可以通过预设的人脸检测算法，从人像图片中进一步提取检测对象的人脸图片。其中，人脸检测算法可以是现有的任意具有人脸检测功能的算法，比如SSD(single shot multibox detector，单发多盒探测器)算法、机器学习算法、深度学习神经网络等，该深度学习神经网络具体可以是Faster-RCNN、RCNN等。并且，服务器可以为属于同一检测对象的人像图片和人脸图片分配同一标识，该标识可以作为检测对象的对象标识。

另外，服务器提取出人像图片和人脸图片后，可以对这些图片做进一步的筛选。具体的，针对每张图片，服务器可以判断该图片是否满足预设清晰度条件、以及该图片的置信度是否大于预设阈值。如果该图片满足预设清晰度条件、且该图片的置信度大于或等于预设阈值，则说明该图片为可用图片，保存该图片。如果该图片不满足预设清晰度条件、或者该图片的置信度小于预设阈值，则说明该图片为不可用图片，丢弃该图片。

可选的，为了分担服务器压力,监控***中还可以设置有用于进行边缘计算的智能终端(比如智能盒子)，该智能终端可以分别与监控设备和服务器连接。在该场景下，步骤一～步骤二的处理可以由智能终端完成，智能终端可以将筛选后的人像图片、人脸图片以及对象标识上报给服务器，以使服务器进行后续处理。服务器则可以通过与智能终端的接口、或者智能终端发送的各监控视频的标识，确定接收到的人像图片、人脸图片和对象标识属于哪一路监控视频，从而得到人像图片、人脸图片、对象标识与监控视频的对应关系。

步骤三、从人像图片中，提取检测对象的外部特征，并从人脸图片中，提取检测对象的人脸特征。

本申请实施例中，服务器可以通过预设的外部特征提取算法，从人像图片中提取检测对象的外部特征。其中，外部特征提取算法可以为ResNet50网络模型，也可以为机器学习算法、深度学习神经网络等，该深度学习神经网络可以是Faster-RCNN、RCNN等，本申请实施例不做限定。

服务器还可以通过预设的人脸特征提取算法，从人像图片中提取检测对象的外部特征。其中，人脸特征提取算法可以为MobileFaceNet算法，也可以为机器学习算法、深度学习神经网络等，该深度学习神经网络可以是Faster-RCNN、RCNN等，本申请实施例不做限定。

步骤103，根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

本申请实施例中，服务器中可以存储有监控对象库，该监控对象库可以包含大量的待监控对象的信息，具体可以包括待监控对象的图片信息、监控特征和对象标识的对应关系。各用户可以通过用户终端从监控对象库中选择需要进行监控的目标监控对象，服务器则会存储各用户终端与目标监控对象的对应关系。服务器可以根据各用户终端对应的目标监控对象，生成目标监控对象集合，并且可以获取目标监控对象集合包含的各目标监控对象的监控特征。其中，用户设置目标监控对象的过程、以及监控对象库的建立过程后续会进行详细说明。

针对每个监控视频，服务器识别出该监控视频所包含的检测对象的监控特征后，可以将识别出的监控特征与目标监控对象集合中各目标监控对象的监控特征进行匹配，从而确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

可选的，具体的确定过程可以包括以下步骤。

步骤一、获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征。

本申请实施例中，服务器可以从监控对象库中，获取目标监控对象集合包含的各目标监控对象的监控特征。

步骤二、针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征。

本申请实施例中，服务器识别出该监控视频中各检测对象的人脸特征和外部特征后，针对每个目标监控对象，可以计算各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，然后判断该相似度是否大于预设阈值。其中，现有技术中任意计算相似度的算法均可以应用于本申请实施例中，比如余弦相似度、欧氏距离等，本申请实施例不做限定。类似的，对于识别出的每个外部特征，服务器可以判断该外部特征与目标监控对象的外部特征是否相同。

步骤三、如果各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将检测对象确定为与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

本申请实施例中，如果某一检测对象的人脸特征与目标监控对象的人脸特征的相似度大于或等于预设阈值，或者，该检测对象外部特征与目标监控对象的外部特征相同，则可以确定该检测对象为与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

这样，针对每个目标监控对象，服务器都可以在各监控视频中确定是否存在与该目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，以满足各个用户的监控预警需要。

步骤104，如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。

本申请实施例中，针对每个目标监控对象，如果服务器确定存在该目标监控对象对应的目标检测对象，则可以生成该目标检测对象对应的预警信息。其中，预警信息可以包括目标检测对象的图片信息，比如人脸图片和/或人像图片。另外，预警信息中还可以包括其他信息，比如目标检测对象对应的对象标识、包含目标检测对象的监控视频的标识、以及采集包含目标检测对象的监控视频的监控设备的地理位置信息等，具体内容可以根据实际需求进行设置，本申请实施例不做限定。

服务器可以将生成的预警信息发送给该目标监控对象对应的用户终端，以使该用户终端显示预警信息，从而对用户进行提示。基于本方案，当一路监控视频提供给多个用户使用时，可以针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，提高了用户体验和监控效果。

可选的，本申请实施例还提供了一种设置目标监控对象的处理过程，具体包括：接收用户终端发送的监控对象设置指令，监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；根据监控对象设置指令，将待监控对象设置为用户终端对应的目标监控对象。

本申请实施例中，用户终端可以从服务器中获取监控对象库中的待监控对象(比如监控对象的对象标识、图片信息、监控特征等)，并进行显示。用户可以在显示的各待监控对象中，选择本次需要监控的目标监控对象。用户终端则可以向服务器发送监控对象设置指令，该监控对象设置指令包含用户选择的至少一个待监控对象的对象标识。服务器可以接收用户终端发送的监控对象设置指令，然后根据监控对象设置指令，将用户选择的待监控对象设置为该用户终端对应的目标监控对象。另外，用户还可以设置本次需要监控的目标监控对象的监控特征(比如选择监控人脸特征和/或外部特征，或设置外部特征的具体值)，相应的，服务器可以接收到携带有目标监控对象的监控特征的监控对象设置指令，并可以对本次需要对目标监控对象进行监控的监控特征进行存储。

可选的，监控对象库的建立过程可以包括：获取待监控对象的图片信息；从图片信息中提取待监控对象的监控特征，并确定待监控对象的对象标识；存储待监控对象的图片信息、待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

本申请实施例中，服务器可以获取待监控对象的图片信息。其中，待监控对象的图片信息可以是各用户上传的、也可以是从其他数据库中获得的、或技术人员设置的。针对每个待监控对象，服务器可以从该待监控对象的图片信息中提取该待监控对象的监控特征，具体处理过程与步骤102的处理过程类似，此处不再赘述。服务器还可以确定该待监控对象的对象标识，例如，可以将该待监控对象的姓名作为该待监控对象的对象标识，或者，可以为该待监控对象分配对象标识。然后，服务器可以存储待监控对象的图片信息、待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

本申请实施例中，可以获取多个监控设备采集到的监控视频，针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，然后根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。基于本方案，当一路监控视频提供给多个用户使用时，可以针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，提高了用户体验和监控效果。

本申请实施例还提供了一种监控方法的示例，具体内容如下。

预先在服务器中添加监控对象库，包含A类监控对象S1～S100，B类监控对象L1～L100。

在某区域中的不同位置处布置16路监控设备C1～C16进行监控，同时，开启智能盒子提取行人图片和人脸图片，并上传给服务器。

A类用户为对A类监控对象进行监控的用户，本次的目标监控对象为S5～S10，需要进行人脸监控。

B类用户为对B类监控对象进行监控的用户，本次的目标监控对象为L99～L100，需要进行人脸监控和上衣颜色的监控，上衣颜色为蓝色。

假设监控对象S6出现在监控设备C7的监控视频中，监控对象L99出现在监控设备C7的监控视频中，则智能盒子会向服务器上传S6的人脸图片I1、L99的人脸图片I2、其他检测对象的人脸图片I3～I5、以及人像图片I6～I10。

服务器则可以根据用户的配置，将S5～S10和L99～L100的人脸作为底库，分别与I1～I5的人脸特征进行比对，确定相似度最高的比对结果，即I1与S6的相似度为73％，I2与L99的相似度为91％。

服务器还可以将人像图片I6～I10进行外部特征提取，得到的上衣颜色依次为：红、黄、绿、蓝、黑。

则服务器将S6的第一预警结果推送至A类用户的用户终端A，以提醒A类用户关注；将L99、以及I9上衣颜色相同的第二预警结果推送至B类用户的用户终端B，以提醒B类用户关注，交互过程可以如图2所示。

基于相同的技术构思，本申请实施例还提供了一种监控装置，如图3所示，该装置包括：

第一获取模块310，用于获取多个监控设备采集到的监控视频；

识别模块320，用于针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

第一确定模块330，用于根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

发送模块340，用于如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。

可选的，监控特征至少包括人脸特征和外部特征，外部特征至少包括衣着特征、配饰特征、行为特征中的一种或多种。

可选的，识别模块320，具体用于：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取检测对象的人脸图片；

从人像图片中，提取检测对象的外部特征，并从人脸图片中，提取检测对象的人脸特征。

可选的，第一确定模块330，具体用于：

获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征；

针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征；

如果各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将检测对象确定为与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

可选的，如图4所示，该装置还包括：

接收模块350，用于接收用户终端发送的监控对象设置指令，监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；

设置模块360，用于根据监控对象设置指令，将待监控对象设置为用户终端对应的目标监控对象。

可选的，如图5所示，该装置还包括：

第二获取模块370，用于获取待监控对象的图片信息；

第二确定模块380，用于从图片信息中提取待监控对象的监控特征，并确定待监控对象的对象标识；

存储模块390，用于存储待监控对象的图片信息、待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

本申请实施例中，可以获取多个监控设备采集到的监控视频，针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，然后根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，如果存在，则生成目标检测对象对应的预警信息，并将预警信息发送给目标监控对象对应的用户终端，以使用户终端显示预警信息。基于本方案，当一路监控视频提供给多个用户使用时，可以针对不同用户的不同监控需求，分别生成各用户对应的预警信息，以使各用户可以根据自己的预警信息进行监控，提高了用户体验和监控效果。

基于相同的技术构思，本发明实施例还提供了一种服务器，如图6所示，包括处理器601、通信接口602、存储器603和通信总线604，其中，处理器601，通信接口602，存储器603通过通信总线604完成相互间的通信，

存储器603，用于存放计算机程序；

处理器601，用于执行存储器603上所存放的程序时，实现如下步骤：

获取多个监控设备采集到的监控视频；

针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

如果存在，则生成所述目标检测对象对应的预警信息，并将所述预警信息发送给所述目标监控对象对应的用户终端，以使所述用户终端显示所述预警信息。

可选的，所述监控特征至少包括人脸特征和外部特征，所述外部特征至少包括衣着特征、配饰特征、行为特征中的一种或多种。

可选的，所述针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，包括：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取所述检测对象的人脸图片；

从所述人像图片中，提取所述检测对象的外部特征，并从所述人脸图片中，提取所述检测对象的人脸特征。

可选的，所述根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，包括：

获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征；

针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较所述各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征；

如果所述各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与所述目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将所述检测对象确定为与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

可选的，所述方法还包括：

接收用户终端发送的监控对象设置指令，所述监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；

根据所述监控对象设置指令，将所述待监控对象设置为所述用户终端对应的目标监控对象。

可选的，所述方法还包括：

获取待监控对象的图片信息；

从所述图片信息中提取所述待监控对象的监控特征，并确定所述待监控对象的对象标识；

存储所述待监控对象的图片信息、所述待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

上述服务器提到的通信总线可以是外设部件互连标准(Peripheral ComponentInterconnect，PCI)总线或扩展工业标准结构(Extended Industry StandardArchitecture，EISA)总线等。该通信总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

通信接口用于上述服务器与其他设备之间的通信。

存储器可以包括随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，也可以包括非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如至少一个磁盘存储器。可选的，存储器还可以是至少一个位于远离前述处理器的存储装置。

上述的处理器可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(Network Processor，NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital SignalProcessing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任一监控方法的步骤。

在本发明提供的又一实施例中，还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述实施例中任一监控方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，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过程、方法、物品或者设备所固有的要素。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过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本申请的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种监控方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个监控设备采集到的监控视频；

针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

如果存在，则生成所述目标检测对象对应的预警信息，并将所述预警信息发送给所述目标监控对象对应的用户终端，以使所述用户终端显示所述预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控特征至少包括人脸特征和外部特征，所述外部特征至少包括衣着特征、配饰特征、行为特征中的一种或多种。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征，包括：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取所述检测对象的人脸图片；

从所述人像图片中，提取所述检测对象的外部特征，并从所述人脸图片中，提取所述检测对象的人脸特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象，包括：

获取各用户终端对应的目标监控对象的监控特征；

针对每个目标监控对象，计算该监控视频中各检测对象的人脸特征与该目标监控对象的人脸特征的相似度，并比较所述各检测对象的外部特征与该目标监控对象的外部特征；

如果所述各检测对象中，存在相似度大于预设相似度阈值、或者外部特征与所述目标监控对象的外部特征相同的检测对象，则将所述检测对象确定为与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

接收用户终端发送的监控对象设置指令，所述监控对象设置指令包含从监控对象库中选择的至少一个待监控对象的对象标识；

根据所述监控对象设置指令，将所述待监控对象设置为所述用户终端对应的目标监控对象。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取待监控对象的图片信息；

从所述图片信息中提取所述待监控对象的监控特征，并确定所述待监控对象的对象标识；

存储所述待监控对象的图片信息、所述待监控对象的监控特征和对象标识，以建立监控对象库。

7.一种监控装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取多个监控设备采集到的监控视频；

识别模块，用于针对每个监控视频，识别该监控视频所包含的检测对象的监控特征；

第一确定模块，用于根据各用户终端对应的目标监控对象的监控特征、以及该监控视频中各检测对象对应的监控特征，确定是否存在与所述目标监控对象相比，满足预设相似度条件的目标检测对象；

发送模块，用于如果存在，则生成所述目标检测对象对应的预警信息，并将所述预警信息发送给所述目标监控对象对应的用户终端，以使所述用户终端显示所述预警信息。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述识别模块，具体用于：

针对每个监控视频，提取该监控视频所包含的监控图像；

针对每个监控图像，通过预设的对象检测算法，从该监控图像中提取检测对象的人像图片，并通过预设的人脸检测算法，提取所述检测对象的人脸图片；

从所述人像图片中，提取所述检测对象的外部特征，并从所述人脸图片中，提取所述检测对象的人脸特征。

9.一种服务器，其特征在于，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；

存储器，用于存放计算机程序；

处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质内存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的方法步骤。

Images