CN117528028B - 一种基于物联网的安防视频监控*** - Google Patents
一种基于物联网的安防视频监控*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的安防视频监控***，涉及安防监控技术领域，该***公开了视频监控模块、监控排序模块、视频存储模块，通过设置监控排序模块，可以根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，将需要重点监控的区域视频显示在显示终端的前列，方便安防监控人员对安防区域进行监管，设置视频存储模块，可以适应性调整不同安防位置对应监控视频的存储时长，保证每个安防位置的安防监控视频可以得到相对合理的存储，避免部分安防位置的监控视频大量占用***内存。
Description
技术领域
本发明涉及安防监控技术领域，更具体地说，它涉及一种基于物联网的安防视频监控***。
背景技术
安防视频监控***是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的***。它能实时、形象、真实地反映被监控对象，不但极大地延长了人眼的观察距离，而且扩大了人眼的机能，它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况，并通过录像机记录下来。
目前的安防视频监控***是通过视频监控对安防位置的视频进行采集，安防监控人员实时观察采集得到的视频。但是安防监控人员往往需要同时查看多个安防位置的视频，这样导致安防人员容易无法关注到需要重点关注的视频。并且目前的安防视频监控***在对安防位置拍摄视频后，会将相应的视频存储一段时间，目前的安防视频监控***对每个安防位置存储的视频都是默认存储时长，需要安防监控人员根据需求对相应视频的进行删减，导致部分安防位置的监控视频会占用***内存。
发明内容
针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种基于物联网的安防视频监控***。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于物联网的安防视频监控***，包括视频监控模块、监控排序模块、视频存储模块；
所述视频监控模块用于采集不同安防区域进行视频监控数据，生成安防异常记录，将安防异常记录通过物联网发送至服务器中存储；
所述监控排序模块用于根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，具体为：
获取得到安防异常记录对应的安防异常位置，将相同安防异常位置的安防异常记录标记为同位安异记录，将每个同位安异记录的异常结束时刻与异常开始时刻进行时间差值计算，获取得到安防异常时长，将所有同位安异记录的安防异常时长进行求和处理并取均值，获取得到平均安异时长，并标记为Fs；
将所有同位安异记录按照异常开始时刻与异常结束时刻的时间先后顺序进行排序，获取得到多个同位安异间隔I d，设置每个同位安异间隔均对应一个标准安异间隔，当同位安异间隔＜标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为低标安异间隔，获取得到低标安异值Sg，当同位安异间隔≥标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为高标安异间隔，获取得到高标安异值Zh；
获取得到监控排序值Pr，将所有安防异常位置按照监控排序值Pr的数值大小由大至小依次进行排序，将排序后安防异常位置对应的监控视频依次显示在***显示终端界面；
所述视频存储模块用于调整安防位置对应监控视频的存储时长，具体为：
在固定时间间隔的基础上，对监控视频在***显示终端界面的排序顺序进行检测，获取得到监控视频的排序顺序，将相同安防位置的监控视频标记为同位监控视频，获取得到同位监控视频在***当前时间之前p天的所有排序名次，设置前排标准名次与后排标准名次，当同位监控视频的排序顺序在前排标准名次之前时，将该同位监控视频标记为前排视频，获取得到视频前排值Eq，当监控视频的排序顺序在后排标准名次之后时，将该同位监控视频标记为后排视频，获取得到视频后排值Fv；
获取得到视频存储值Nk，设置视频存储高值与视频存储低值，当视频存储值Nk≥视频存储高值时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向上调整，当视频存储低值≤视频存储值Nk＜视频存储高值时，不作处理，当安防预设值Ty＜安防预设低值Lm时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向下调整。
进一步的，安防异常记录包括安防异常位置、异常开始时刻、异常结束时刻。
进一步的，安防异常记录通过下述步骤获取得到：将视频监控数据转换成图像帧，将转换得到的图像帧按照时间先后顺序依次排序，依次按排序将图像帧作为安防检测模型的输入数据，获取得到安防检测模型输出数据的图像标签，将安防检测模型的输出数据的图像标签标记为安异值，设置安异值阈值为Ay，当排序后第一个图像帧的安异值≥安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常开始帧，将异常开始帧对应的时间标记为异常开始时刻，当异常开始帧后第一个图像帧的安异值＜安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常结束帧，将异常结束帧对应的时间标记为异常结束时刻。
进一步的，同位安异间隔I d通过下述步骤获取得到：将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tk，将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ez，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tq，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ef，利用公式获取得到同位安异间隔I d，其中，a1为异常开始间隔系数，a2为异常结束间隔系数。
进一步的，低标安异值Sg通过下述步骤获取得到：将标准安异间隔与低标安异间隔进行差值计算，获取得到低标安异差，并标记为F i，设置低标安异差系数为Jp，利用公式获取得到低标安异总差Ws，i为同位安异间隔标记为低标安异间隔的总数量，将低标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到低标连续间隔，将所有的低标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到低标连续均隔，并标记为Gk；利用公式/>获取得到低标安异值Sg，其中，b1为低标安异总差系数，b2为低标连续均隔系数。
进一步的，高标安异值Zh通过下述步骤获取得到：将高标安异间隔与标准安异间隔进行差值计算，获取得到高标安异差，并标记为Lj，设置高标安异差系数为Cb，利用公式获取得到高标安异总差Ds，j为同位安异间隔标记为高标安异间隔的总数量，将高标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到高标连续间隔，将所有的高标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到高标连续均隔，并标记为Bm；利用公式/>获取得到高标安异值Zh，其中，c1为高标安异总差系数，c2为高标连续均隔系数。
进一步的，监控排序值Pr通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到监控排序值Pr，其中，d1为平均安异时长系数，d2为低标安异值系数，d3为高标安异值系数。
进一步的，视频前排值Eq通过下述步骤获取得到：将前排视频的排序顺序与前排标准名次进行差值计算，获取得到前排名次差，将所有前排名次差进行求和处理，获取得到前排名次总差，并标记为Hy，获取得到同位监控视频标记为前排视频的总次数，并标记为Gr，利用公式Eq＝Hy×y1+Gr×y2获取得到视频前排值Eq，其中，y1为前排名次总差系数，y2为前排视频次数系数。
进一步的，视频后排值Fv通过下述步骤获取得到：将后排视频的排序顺序与后排标准名次进行差值计算，获取得到后排名次差，将所有后排名次差进行求和处理，获取得到后排名次总差，并标记为Mb，获取得到同位监控视频标记为后排视频的总次数，并标记为Xs，利用公式Fv＝Mb×z1+Xs×z2获取得到视频后排值Fv，其中，z1为后排名次总差系数，z2为后排视频次数系数。
进一步的，视频存储值Nk通过下述步骤获取得到：利用公式Nk＝Eq×x1-Fv×x2获取得到视频存储值Nk，其中，x1为视频前排值系数，x2为视频后排值系数。
与现有技术相比，本发明具备以下有益效果：
1、设置监控排序模块，可以根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，将需要重点监控的区域视频显示在显示终端的前列，方便安防监控人员对安防区域进行监管；
2、设置视频存储模块，可以适应性调整不同安防位置对应监控视频的存储时长，保证每个安防位置的安防监控视频可以得到相对合理的存储，避免部分安防位置的监控视频大量占用***内存。
附图说明
图1为本发明监控排序模块的原理框图；
图2为本发明视频存储模块的原理框图。
具体实施方式
实施例1
参照图1，一种基于物联网的安防视频监控***，包括视频监控模块、监控排序模块。
视频监控模块用于采集不同安防区域进行视频监控数据(每个安防位置对应一个视频监控)，生成安防异常记录，将安防异常记录通过物联网发送至服务器中存储。安防异常记录包括安防异常位置、异常开始时刻、异常结束时刻。如安防异常位置a的安防异常记录(1)的异常开始时刻为2023年1月15日08：06：12，异常结束时刻为2023年1月15日08：09：05，安防异常位置a的安防异常记录(2)的异常开始时刻为2023年1月27日11：30：22，异常结束时刻为2023年1月27日11：31：28。安防异常记录通过下述步骤获取得到：将视频监控数据转换成图像帧，将转换得到的图像帧按照时间先后顺序依次排序，依次按排序将图像帧作为安防检测模型的输入数据，获取得到安防检测模型输出数据的图像标签，将安防检测模型的输出数据的图像标签标记为安异值，安防检测模型通过下述步骤获取得到：获取得到多个图像帧，将图像帧标记为训练图像，对训练图像赋予图像标签，将训练图像按照设定比例划分成训练集和验证集，构建神经网络模型，通过训练集和验证集对神经网络模型进行迭代训练，当迭代训练次数大于迭代次数阈值时，则判定神经网络模型完成训练，将训练完成的神经网络模型标记为安防检测模型。安防检测模型输出数据的数值越大，表示安防越异常。设置安异值阈值为Ay，当排序后第一个图像帧的安异值≥安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常开始帧，将异常开始帧对应的时间标记为异常开始时刻，当异常开始帧后第一个图像帧的安异值＜安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常结束帧，将异常结束帧对应的时间标记为异常结束时刻。
监控排序模块用于根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，具体为：
获取得到安防异常记录对应的安防异常位置，将相同安防异常位置的安防异常记录标记为同位安异记录，将每个同位安异记录的异常结束时刻与异常开始时刻进行时间差值计算，获取得到安防异常时长，将所有同位安异记录的安防异常时长进行求和处理并取均值，获取得到平均安异时长，并标记为Fs。将所有同位安异记录按照异常开始时刻与异常结束时刻的时间先后顺序进行排序，获取得到多个同位安异间隔I d，同位安异间隔I d通过下述步骤获取得到：将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tk，将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ez，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tq，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ef，利用公式获取得到同位安异间隔I d，其中，a1为异常开始间隔系数，a2为异常结束间隔系数，a1的取值为1.02，a2的取值为1.01。设置每个同位安异间隔均对应一个标准安异间隔，当同位安异间隔＜标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为低标安异间隔，获取得到低标安异值Sg，低标安异值Sg通过下述步骤获取得到：将标准安异间隔与低标安异间隔进行差值计算，获取得到低标安异差，并标记为F i；设置低标安异差系数为Jp，p＝1,2,3，…，p；J1＜J2＜J3＜…＜Jp，设定每个低标安异差系数对应一个低标安异差的范围，包括(0，F1]，(F1，F2]，…，(F i-1，F i]，当F i∈(0，F1]，则对应的低标安异差系数取值为J1，利用公式/>获取得到低标安异总差Ws，i为同位安异间隔标记为低标安异间隔的总数量，将低标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到低标连续间隔，将所有的低标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到低标连续均隔，并标记为Gk；利用公式/>获取得到低标安异值Sg，其中，b1为低标安异总差系数，b2为低标连续均隔系数，b1的取值为0.68，b2的取值为0.58。当同位安异间隔≥标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为高标安异间隔，获取得到高标安异值Zh。高标安异值Zh通过下述步骤获取得到：将高标安异间隔与标准安异间隔进行差值计算，获取得到高标安异差，并标记为Lj；设置高标安异差系数为Cb，b＝1,2,3，…，b；C1＜C2＜C3＜…＜Cb，设定每个高标安异差系数对应一个高标安异差的范围，包括(0，L1]，(L1，L2]，…，(Lj-1，Lj]，当Lj∈(0，L1]，则对应的高标安异差系数取值为C1，利用公式/>获取得到高标安异总差Ds，j为同位安异间隔标记为高标安异间隔的总数量，将高标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到高标连续间隔，将所有的高标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到高标连续均隔，并标记为Bm；利用公式/>获取得到高标安异值Zh，其中，c1为高标安异总差系数，c2为高标连续均隔系数，c1的取值为0.67，c2的取值为0.57。获取得到监控排序值Pr，监控排序值Pr通过下述步骤获取得到：利用公式/>获取得到监控排序值Pr，其中，d1为平均安异时长系数，d2为低标安异值系数，d3为高标安异值系数，d1的取值为0.52，c2的取值为0.51，d3的取值为0.47。将所有安防异常位置按照监控排序值Pr的数值大小由大至小依次进行排序，将排序后安防异常位置对应的监控视频依次显示在***显示终端界面。设置监控排序模块，可以根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，将需要重点监控的区域视频显示在显示终端的前列，方便安防监控人员对安防区域进行监管。
实施例2
参照图2，在实施例1的基础上，还包括视频存储模块，视频存储模块用于调整安防位置对应监控视频的存储时长，具体为：
在固定时间间隔的基础上，对监控视频在***显示终端界面的排序顺序进行检测，如每间隔24h，对监控视频在***显示终端界面的排序顺序进行检测，获取得到监控视频的排序顺序，将相同安防位置的监控视频标记为同位监控视频，获取得到同位监控视频在***当前时间之前p天的所有排序名次，设置前排标准名次与后排标准名次，当同位监控视频的排序顺序在前排标准名次之前时，将该同位监控视频标记为前排视频，获取得到视频前排值Eq，视频前排值Eq通过下述步骤获取得到：将前排视频的排序顺序与前排标准名次进行差值计算，获取得到前排名次差，将所有前排名次差进行求和处理，获取得到前排名次总差，并标记为Hy，获取得到同位监控视频标记为前排视频的总次数，并标记为Gr，利用公式Eq＝Hy×y1+Gr×y2获取得到视频前排值Eq，其中，y1为前排名次总差系数，y2为前排视频次数系数，y1的取值为0.78，y2的取值为0.34。当监控视频的排序顺序在后排标准名次之后时，将该同位监控视频标记为后排视频，获取得到视频后排值Fv；视频后排值Fv通过下述步骤获取得到：将后排视频的排序顺序与后排标准名次进行差值计算，获取得到后排名次差，将所有后排名次差进行求和处理，获取得到后排名次总差，并标记为Mb，获取得到同位监控视频标记为后排视频的总次数，并标记为Xs，利用公式Fv＝Mb×z1+Xs×z2获取得到视频后排值Fv，其中，z1为后排名次总差系数，z2为后排视频次数系数，z1的取值为0.77，z2的取值为0.35。
获取得到视频存储值Nk，视频存储值Nk通过下述步骤获取得到：利用公式Nk＝Eq×x1-Fv×x2获取得到视频存储值Nk，其中，x1为视频前排值系数，x2为视频后排值系数，x1的取值为0.74，x2的取值为0.73。设置视频存储高值与视频存储低值，当视频存储值Nk≥视频存储高值时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向上调整，当视频存储低值≤视频存储值Nk＜视频存储高值时，不作处理，当安防预设值Ty＜安防预设低值Lm时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向下调整。设置视频存储模块，可以适应性调整不同安防位置对应监控视频的存储时长，保证每个安防位置的安防监控视频可以得到相对合理的存储，避免部分安防位置的监控视频大量占用***内存。
工作原理：
设置监控排序模块，可以根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，将需要重点监控的区域视频显示在显示终端的前列，方便安防监控人员对安防区域进行监管。设置视频存储模块，可以适应性调整不同安防位置对应监控视频的存储时长，保证每个安防位置的安防监控视频可以得到相对合理的存储，避免部分安防位置的监控视频大量占用***内存。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本模板的保护范围。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，包括视频监控模块、监控排序模块、视频存储模块；
所述视频监控模块用于采集不同安防区域进行视频监控数据，生成安防异常记录，将安防异常记录通过物联网发送至服务器中存储；
所述监控排序模块用于根据安防异常位置的安防异常记录对***显示终端界面的监控视频进行排序，具体为：
获取得到安防异常记录对应的安防异常位置，将相同安防异常位置的安防异常记录标记为同位安异记录，将每个同位安异记录的异常结束时刻与异常开始时刻进行时间差值计算，获取得到安防异常时长，将所有同位安异记录的安防异常时长进行求和处理并取均值，获取得到平均安异时长，并标记为Fs；
将所有同位安异记录按照异常开始时刻与异常结束时刻的时间先后顺序进行排序，获取得到多个同位安异间隔Id，设置每个同位安异间隔均对应一个标准安异间隔，当同位安异间隔＜标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为低标安异间隔，获取得到低标安异值Sg，当同位安异间隔≥标准安异间隔时，将该同位安异间隔标记为高标安异间隔，获取得到高标安异值Zh；
获取得到监控排序值Pr，将所有安防异常位置按照监控排序值Pr的数值大小由大至小依次进行排序，将排序后安防异常位置对应的监控视频依次显示在***显示终端界面；
所述视频存储模块用于调整安防位置对应监控视频的存储时长，具体为：
在固定时间间隔的基础上，对监控视频在***显示终端界面的排序顺序进行检测，获取得到监控视频的排序顺序，将相同安防位置的监控视频标记为同位监控视频，获取得到同位监控视频在***当前时间之前p天的所有排序名次，设置前排标准名次与后排标准名次，当同位监控视频的排序顺序在前排标准名次之前时，将该同位监控视频标记为前排视频，获取得到视频前排值Eq，当监控视频的排序顺序在后排标准名次之后时，将该同位监控视频标记为后排视频，获取得到视频后排值Fv；
获取得到视频存储值Nk，设置视频存储高值与视频存储低值，当视频存储值Nk≥视频存储高值时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向上调整，当视频存储低值≤视频存储值Nk＜视频存储高值时，不作处理，当安防预设值Ty＜安防预设低值Lm时，将该安防位置对应监控视频的存储时长向下调整。
2.根据权利要求1所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，安防异常记录包括安防异常位置、异常开始时刻、异常结束时刻。
3.根据权利要求2所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，安防异常记录通过下述步骤获取得到：将视频监控数据转换成图像帧，将转换得到的图像帧按照时间先后顺序依次排序，依次按排序将图像帧作为安防检测模型的输入数据，获取得到安防检测模型输出数据的图像标签，将安防检测模型的输出数据的图像标签标记为安异值，设置安异值阈值为Ay，当排序后第一个图像帧的安异值≥安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常开始帧，将异常开始帧对应的时间标记为异常开始时刻，当异常开始帧后第一个图像帧的安异值＜安异值阈值Ay时，将该图像帧标记为异常结束帧，将异常结束帧对应的时间标记为异常结束时刻。
4.根据权利要求3所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，同位安异间隔Id通过下述步骤获取得到：将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tk，将排序后相邻且在前的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ez，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常开始时刻标记为Tq，将排序后相邻且在后的同位安异记录的异常结束时刻标记为Ef，利用公式获取得到同位安异间隔Id，其中，a1为异常开始间隔系数，a2为异常结束间隔系数。
5.根据权利要求4所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，低标安异值Sg通过下述步骤获取得到：将标准安异间隔与低标安异间隔进行差值计算，获取得到低标安异差，并标记为Fi，设置低标安异差系数为Jp，利用公式获取得到低标安异总差Ws，n为同位安异间隔标记为低标安异间隔的总数量，将低标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个低标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到低标连续间隔，将所有的低标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到低标连续均隔，并标记为Gk；利用公式/>获取得到低标安异值Sg，其中，b1为低标安异总差系数，b2为低标连续均隔系数。
6.根据权利要求5所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，高标安异值Zh通过下述步骤获取得到：将高标安异间隔与标准安异间隔进行差值计算，获取得到高标安异差，并标记为Lj，设置高标安异差系数为Cb，利用公式获取得到高标安异总差Ds，n为同位安异间隔标记为高标安异间隔的总数量，将高标安异间隔所对应的异常开始时刻按照时间先后进行排序，将相邻两个高标安异间隔所对应的异常开始时刻进行差值计算，获取得到高标连续间隔，将所有的高标连续间隔进行求和处理并取均值，获取得到高标连续均隔，并标记为Bm；利用公式/>获取得到高标安异值Zh，其中，c1为高标安异总差系数，c2为高标连续均隔系数。
7.根据权利要求6所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，监控排序值Pr通过下述步骤获取得到：利用公式获取得到监控排序值Pr，其中，d1为平均安异时长系数，d2为低标安异值系数，d3为高标安异值系数。
8.根据权利要求7所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，视频前排值Eq通过下述步骤获取得到：将前排视频的排序顺序与前排标准名次进行差值计算，获取得到前排名次差，将所有前排名次差进行求和处理，获取得到前排名次总差，并标记为Hy，获取得到同位监控视频标记为前排视频的总次数，并标记为Gr，利用公式Eq＝Hy×y1+Gr×y2获取得到视频前排值Eq，其中，y1为前排名次总差系数，y2为前排视频次数系数。
9.根据权利要求8所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，视频后排值Fv通过下述步骤获取得到：将后排视频的排序顺序与后排标准名次进行差值计算，获取得到后排名次差，将所有后排名次差进行求和处理，获取得到后排名次总差，并标记为Mb，获取得到同位监控视频标记为后排视频的总次数，并标记为Xs，利用公式Fv＝Mb×z1+Xs×z2获取得到视频后排值Fv，其中，z1为后排名次总差系数，z2为后排视频次数系数。
10.根据权利要求9所述的一种基于物联网的安防视频监控***，其特征在于，视频存储值Nk通过下述步骤获取得到：利用公式Nk＝Eq×x1-Fv×x2获取得到视频存储值Nk，其中，x1为视频前排值系数，x2为视频后排值系数。
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018170575A (ja) * | 2017-03-29 | 2018-11-01 | セコム株式会社 | 監視システム |
| CN114666473A (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-24 | 山东土地集团数字科技有限公司 | 耕地保护用视频监控方法、***、终端及存储介质 |
| CN114863364A (zh) * | 2022-05-20 | 2022-08-05 | 碧桂园生活服务集团股份有限公司 | 一种基于智能视频监控的安防检测方法及*** |
| CN115457446A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-09 | 南通德泰信息科技有限公司 | 一种基于视频分析的异常行为监管*** |
| CN116647643A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-08-25 | 西藏康发电子工程有限公司 | 一种智能安防监控*** |
| CN116962598A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 福建恒智信息技术有限公司 | 一种监控视频信息融合方法及*** |
-
2023
- 2023-11-08 CN CN202311474743.8A patent/CN117528028B/zh active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018170575A (ja) * | 2017-03-29 | 2018-11-01 | セコム株式会社 | 監視システム |
| CN114666473A (zh) * | 2022-02-10 | 2022-06-24 | 山东土地集团数字科技有限公司 | 耕地保护用视频监控方法、***、终端及存储介质 |
| CN114863364A (zh) * | 2022-05-20 | 2022-08-05 | 碧桂园生活服务集团股份有限公司 | 一种基于智能视频监控的安防检测方法及*** |
| CN115457446A (zh) * | 2022-10-11 | 2022-12-09 | 南通德泰信息科技有限公司 | 一种基于视频分析的异常行为监管*** |
| CN116647643A (zh) * | 2023-06-01 | 2023-08-25 | 西藏康发电子工程有限公司 | 一种智能安防监控*** |
| CN116962598A (zh) * | 2023-09-20 | 2023-10-27 | 福建恒智信息技术有限公司 | 一种监控视频信息融合方法及*** |
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