專利名稱：具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，尤其是一種視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)和電子技術(shù)的發(fā)展以及人們安全意識(shí)的增長，視頻監(jiān)控技術(shù)得到快速發(fā)展，視頻監(jiān)控系統(tǒng)的智能化是監(jiān)控技術(shù)發(fā)展的必然需求。目前，傳統(tǒng)的人工視頻監(jiān)控方式被廣泛采用，但它并非那么可靠。對于大多數(shù)人來說，盯著監(jiān)控屏幕看僅僅20分鐘以后，注意力的集中程度就不足以發(fā)現(xiàn)錄像中發(fā)生的細(xì)節(jié)了。不僅如此，監(jiān)控錄像中絕大多數(shù)時(shí)間沒有我們所關(guān)注的事件發(fā)生，即使監(jiān)控人員能長時(shí)間集中注意力，也會(huì)造成人力資源嚴(yán)重浪費(fèi)。而傳統(tǒng)的無人監(jiān)管錄像方式，則不僅在需要時(shí)必須人工完成查找任務(wù)，而且只能在事件發(fā)生以后作為法律證據(jù)協(xié)助調(diào)查，失去了幫助我們采取實(shí)時(shí)措施、阻止惡性事件發(fā)生的作用。由此可見，在視頻監(jiān)控中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和分析異常事件(即異常事件發(fā)掘)，及時(shí)發(fā)出報(bào)警和處理信號(hào)，是十分迫切需要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服已有視頻監(jiān)控方式的不具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和分析異常事件功能、智能化程度低、報(bào)警的實(shí)時(shí)性較差的不足，本發(fā)明提供一種具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和分析異常事件功能、智能化程度高、及時(shí)發(fā)出警報(bào)和進(jìn)行信息處理的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是—種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，該方法包括以下步驟步驟1，被動(dòng)式攝像機(jī)監(jiān)控該攝像機(jī)周圍異常情況，采集監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)；步驟2，檢測并跟蹤監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和大小參數(shù)傳至主動(dòng)式攝像機(jī)；步驟3，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的位置和大小參數(shù)后，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)，判斷是否有必要調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)獲取目標(biāo)局部特寫；如果達(dá)到調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的要求，則調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)，自適應(yīng)地給出監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫；同樣根據(jù)設(shè)定的調(diào)動(dòng)條件，判斷是否需要停止調(diào)動(dòng)；如果依然滿足調(diào)動(dòng)條件，則返回繼續(xù)調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)；如果達(dá)到停止調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的條件，則主動(dòng)式攝像機(jī)返回到初始設(shè)置，與被動(dòng)式攝像機(jī)以同一焦距監(jiān)控同一場景；步驟4，對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行正確分類判別目標(biāo)是行人還是進(jìn)入監(jiān)控場景的其他物體，根據(jù)跟蹤過程中得到的目標(biāo)邊緣輪廓信息及其變化特征作為主要的分類依據(jù)；步驟5，對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征， 比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為；
步驟6，設(shè)定異常行為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。進(jìn)一步，所述步驟6中，若發(fā)生了異常事件，將異常狀況錄像存儲(chǔ)，以備工作人員日后查看取證。再進(jìn)一步，所述步驟4中，判別目標(biāo)是行人后，再區(qū)別出進(jìn)入的是單人還是一起運(yùn)動(dòng)的多人。更進(jìn)一步，步驟6中，對于不同的應(yīng)用場景應(yīng)該具有不同的異常行為定義。一種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括視頻采集模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域視頻的采集，采用一對主從攝像機(jī)協(xié)同工作的方式來監(jiān)控場景中的異常事件；智能檢測模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置及大小參數(shù)；異常事件發(fā)掘模塊，用于對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征，比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為，根據(jù)所設(shè)定的異常行為標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。進(jìn)一步，所述系統(tǒng)還包括人機(jī)交互模塊，用于警報(bào)的觸發(fā)條件，警報(bào)的方式和關(guān)鍵視頻的存儲(chǔ)及回放。再進(jìn)一步，所述視頻采集模塊中，被動(dòng)式攝像機(jī)用于獲取固定監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)，作為需要處理的數(shù)據(jù)來源，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置及大小參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整攝像機(jī)的姿態(tài)和參數(shù)，自適應(yīng)地給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫鏡頭。更進(jìn)一步，所述的異常事件發(fā)掘模塊中，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，加速度，位置，形狀特征來識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體和人體。所述的異常事件發(fā)掘模塊中，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓內(nèi)部進(jìn)行人臉識(shí)別，進(jìn)行對單人和多人的辨別。所述的異常事件發(fā)掘模塊中，通過使用Hu矩和R變換等特征描述方法提取運(yùn)動(dòng)人體的行為特征，然后使用隱馬爾可夫模型計(jì)算與訓(xùn)練樣本的相似度，識(shí)別出人體的具體行為，最后發(fā)掘出場景中的異常事件。再更進(jìn)一步，所述人機(jī)交互模塊中，如果異常行為達(dá)到所設(shè)定的異常參數(shù)，則系統(tǒng)馬上觸發(fā)異常事件警報(bào)，警報(bào)方式包括系統(tǒng)產(chǎn)生警報(bào)信息，給相關(guān)負(fù)責(zé)人發(fā)送手機(jī)短信和郵件。所述人機(jī)交互模塊中，當(dāng)異常事件警報(bào)被觸發(fā)時(shí)系統(tǒng)將自動(dòng)對當(dāng)前異常狀況進(jìn)行錄像保存以用于用戶事后查看；用戶也可以隨時(shí)錄制感興趣的場景并保存。本發(fā)明的有益效果主要表現(xiàn)在采用主從式攝像機(jī)協(xié)同工作的方式，被動(dòng)式攝像機(jī)采集視頻數(shù)據(jù)并分析，主動(dòng)式攝像機(jī)自適應(yīng)地給出重要區(qū)域近景特寫，能夠更加清晰地觀察到運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的局部特寫；通過獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)精確的邊緣輪廓信息，提取其行為特征，根據(jù)已建立好的行為數(shù)據(jù)庫發(fā)掘出監(jiān)控場景中出現(xiàn)的異常事件。


圖1為本發(fā)明的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)框圖；圖2為本發(fā)明的基于停車場場景的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的處理流程圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖對本發(fā)明作進(jìn)一步描述。實(shí)施例1參照圖1和圖2，一種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，該方法包括以下步驟步驟1，被動(dòng)式攝像機(jī)監(jiān)控該攝像機(jī)周圍異常情況，采集監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)；步驟2，檢測并跟蹤監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和大小參數(shù)傳至主動(dòng)式攝像機(jī)；步驟3，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的位置和大小參數(shù)后，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)，判斷是否有必要調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)獲取目標(biāo)局部特寫；如果達(dá)到調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的要求，則調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)，自適應(yīng)地給出監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫；同樣根據(jù)設(shè)定的調(diào)動(dòng)條件，判斷是否需要停止調(diào)動(dòng)；如果依然滿足調(diào)動(dòng)條件，則返回繼續(xù)調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)；如果達(dá)到停止調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的條件，則主動(dòng)式攝像機(jī)返回到初始設(shè)置，與被動(dòng)式攝像機(jī)以同一焦距監(jiān)控同一場景；步驟4，對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行正確分類判別目標(biāo)是行人還是進(jìn)入監(jiān)控場景的其他物體，根據(jù)跟蹤過程中得到的目標(biāo)邊緣輪廓信息及其變化特征作為主要的分類依據(jù)；步驟5，對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征， 比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為；步驟6，設(shè)定異常行為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。所述步驟6中，若發(fā)生了異常事件，將異常狀況錄像存儲(chǔ)，以備工作人員日后查看取證。所述步驟4中，判別目標(biāo)是行人后，再區(qū)別出進(jìn)入的是單人還是一起運(yùn)動(dòng)的多人。步驟6中，對于不同的應(yīng)用場景應(yīng)該具有不同的異常行為定義。下面以停車場監(jiān)控為例，進(jìn)一步闡述本發(fā)明的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)處理方法。圖2為本發(fā)明的基于停車場場景的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的處理流程圖。在停車場中安裝好主動(dòng)式攝像機(jī)和被動(dòng)式攝像機(jī)后，將兩類攝像機(jī)顯示畫面調(diào)至以同一焦距監(jiān)控同一場景。步驟210，被動(dòng)式攝像機(jī)采集監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)，作為需要處理的數(shù)據(jù)來源。步驟220，檢測并跟蹤停車場中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并將目標(biāo)的位置， 大小等參數(shù)傳至主動(dòng)式攝像機(jī)。步驟230，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的位置和大小等目標(biāo)參數(shù)后，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)， 如運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否在監(jiān)控場景中心位置，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否偏小等，判斷是否有必要調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)獲取目標(biāo)局部特寫。步驟231，如果達(dá)到調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的要求，則調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)，自適應(yīng)地給出停車場中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫。步驟232，同樣根據(jù)設(shè)定的調(diào)動(dòng)條件，判斷是否需要停止調(diào)動(dòng)。如果依然滿足調(diào)動(dòng)條件，則返回繼續(xù)調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)。步驟233，如果達(dá)到停止調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的條件，則主動(dòng)式攝像機(jī)返回到初始設(shè)置，與被動(dòng)式攝像機(jī)以同一焦距監(jiān)控同一場景。步驟M0，對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行分類，判別目標(biāo)是行人還是進(jìn)入停車場的車輛，如果是人，則應(yīng)該區(qū)別出進(jìn)入的是單人還是多人。步驟250，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征，比對所訓(xùn)練好的行為樣本，識(shí)別人體的具體行為。步驟沈0，設(shè)定異常行為標(biāo)準(zhǔn)，這里定義正常行走，小跑等屬于正常行為，而跳躍， 長時(shí)間滯留在某車旁等為異常行為。根據(jù)所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否為異常行為，若無異常行為發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)。步驟270，若發(fā)生了異常行為，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置，并將異常狀況錄像存儲(chǔ)，以備工作人員日后查看取證。實(shí)施例2參照圖1和圖2，一種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括視頻采集模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域視頻的采集，采用一對主從攝像機(jī)協(xié)同工作的方式來監(jiān)控場景中的異常事件；智能檢測模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置及大小參數(shù)；異常事件發(fā)掘模塊，用于對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征，比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為，根據(jù)所設(shè)定的異常行為標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。所述系統(tǒng)還包括人機(jī)交互模塊，用于警報(bào)的觸發(fā)條件，警報(bào)的方式和關(guān)鍵視頻的存儲(chǔ)及回放。所述視頻采集模塊中，被動(dòng)式攝像機(jī)用于獲取固定監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)，作為需要處理的數(shù)據(jù)來源，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置及大小參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整攝像機(jī)的姿態(tài)和參數(shù)，自適應(yīng)地給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫鏡頭。所述的異常事件發(fā)掘模塊中，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，加速度，位置，形狀特征來識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體和人體。所述的異常事件發(fā)掘模塊中，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓內(nèi)部進(jìn)行人臉識(shí)別，進(jìn)行對單人和多人的辨別。所述的異常事件發(fā)掘模塊中，通過使用Hu矩和R變換等特征描述方法提取運(yùn)動(dòng)人體的行為特征，然后使用隱馬爾可夫模型計(jì)算與訓(xùn)練樣本的相似度，識(shí)別出人體的具體行為，最后發(fā)掘出場景中的異常事件。
所述人機(jī)交互模塊中，如果異常行為達(dá)到所設(shè)定的異常參數(shù)，則系統(tǒng)馬上觸發(fā)異常事件警報(bào)，警報(bào)方式包括系統(tǒng)產(chǎn)生警報(bào)信息，給相關(guān)負(fù)責(zé)人發(fā)送手機(jī)短信和郵件。所述人機(jī)交互模塊中，當(dāng)異常事件警報(bào)被觸發(fā)時(shí)系統(tǒng)將自動(dòng)對當(dāng)前異常狀況進(jìn)行錄像保存以用于用戶事后查看；用戶也可以隨時(shí)錄制感興趣的場景并保存。圖1為本發(fā)明的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)框圖。該系統(tǒng)主要包括視頻采集模塊110，智能檢測模塊120，異常事件發(fā)掘模塊130和人機(jī)交互模塊 140。視頻采集模塊110主要用于對監(jiān)控區(qū)域視頻的采集，其特征在于采用一對主從攝像機(jī)協(xié)同工作。包括被動(dòng)式攝像機(jī)模塊111和主動(dòng)式攝像機(jī)模塊112。被動(dòng)式攝像機(jī)模塊111用于獲取固定監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)，作為需要處理的數(shù)據(jù)來源。主動(dòng)式攝像機(jī)模塊112根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置及大小參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整攝像機(jī)的姿態(tài)和參數(shù)，自適應(yīng)地給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫鏡頭。智能檢測模塊120主要用于對監(jiān)控區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置及大小參數(shù)。包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測模塊121和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模塊122。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測模塊121用于對采集到的視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測，標(biāo)定檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)。因?yàn)楸局悄芤曨l監(jiān)控系統(tǒng)主要對一些復(fù)雜場景進(jìn)行監(jiān)控，所以碼書是一種合適的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測方法，其基本思想是采用量化聚類的方法，從長時(shí)間的觀察序列中建立背景模型，在檢測時(shí)同時(shí)度量測試像素和背景像素在顏色和強(qiáng)度上的距離，以此區(qū)分前景和背景，估計(jì)的背景模型隨著時(shí)間的推移進(jìn)行更新。運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤模塊122用于對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行準(zhǔn)確跟蹤，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置及大小參數(shù)。目標(biāo)跟蹤首先涉及到預(yù)測問題，本發(fā)明使用粒子濾波技術(shù)解決這里的預(yù)測問題，并采用根據(jù)周圍情況選取主要特征的方法提高魯棒性，把目標(biāo)的灰度、色度、紋理和尺度等信息與其所在的一定范圍的景物相比較，找出差距最大的特征作為目標(biāo)的主要特征。這樣，在多目標(biāo)出現(xiàn)復(fù)雜或長時(shí)間交疊、遮擋或交錯(cuò)時(shí)就不易產(chǎn)生跟蹤錯(cuò)誤。異常事件發(fā)掘模塊130主要用于對監(jiān)控場景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的分類，人體行為的理解分析以及異常行為的定義等，包括目標(biāo)分類模塊131，行為理解模塊132和異常行為定義模塊 133。目標(biāo)分類模塊131用于對運(yùn)動(dòng)物體和運(yùn)動(dòng)人體的分類，以及對單人和多人的辨別，使用主動(dòng)式攝像機(jī)得到的特寫圖像以增大分辨能力，與跟蹤過程中得到的邊緣及輪廓信息相結(jié)合作為分類依據(jù)，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，加速度，位置，形狀等特征來識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體和人體。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓內(nèi)部進(jìn)行人臉識(shí)別，進(jìn)行對單人和多人的辨別。行為理解模塊132主要用于運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為的理解，利用目標(biāo)本身的性質(zhì)以及多個(gè)目標(biāo)之間的位置關(guān)系、運(yùn)動(dòng)相關(guān)性等提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)行為特征，對不同的狀態(tài)分類標(biāo)準(zhǔn)，需要采用不同的特征組合，判斷是否是異常行為。通常通過使用Hu矩，R變換等特征提取方法提取運(yùn)動(dòng)人體的行為特征，然后使用隱馬爾可夫模型(HMM)計(jì)算與訓(xùn)練樣本的相似度，識(shí)別出人體的具體行為，最后發(fā)掘出場景中的異常事件。異常行為定義模塊133主要用于異常行為的定義，不同的行為對于不同的應(yīng)用場景應(yīng)該有不同的異常行為定義，如跑這個(gè)動(dòng)作在某些場可以是正常的，但在某些場合可以定義為異常行為。人機(jī)交互模塊140主要用于人機(jī)交互，包括警報(bào)的定義條件及觸發(fā)，警報(bào)的方式和關(guān)鍵視頻的存儲(chǔ)和回放等，包括實(shí)時(shí)報(bào)警模塊141和視頻存儲(chǔ)及回放模塊142。實(shí)時(shí)報(bào)警模塊141包括異常行為參數(shù)的設(shè)定和發(fā)出異常事件警報(bào)，如果異常行為達(dá)到所設(shè)定的異常參數(shù)，則系統(tǒng)馬上觸發(fā)異常事件警報(bào)。警報(bào)方式包括系統(tǒng)產(chǎn)生警報(bào)信息， 給相關(guān)負(fù)責(zé)人發(fā)送短信和郵件等。視頻存儲(chǔ)及回放模塊142用于錄制異常行為視頻及回放。一方面，當(dāng)異常事件警報(bào)被觸發(fā)時(shí)系統(tǒng)將自動(dòng)對當(dāng)前異常狀況進(jìn)行錄像保存以用于用戶事后查看；另一方面，用戶也可以隨時(shí)錄制感興趣的場景并保存。本發(fā)明的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)能夠應(yīng)用到各種情況的智能監(jiān)控環(huán)境中，如大型停車場，博物館等。本發(fā)明的方法及系統(tǒng)能夠很大程度的減輕此類場景中監(jiān)控人員的工作量，并能有效增大其安全性，減少不必要的損失。顯而易見，在不偏離本發(fā)明的真實(shí)精神和范圍的前提下，在此描述的本發(fā)明可以有許多變化。因此，所有對于本領(lǐng)域技術(shù)人員來說顯而易見的改變，都應(yīng)包括在本權(quán)利要求書所涵蓋的范圍之內(nèi)。本發(fā)明所要求保護(hù)的范圍僅由所述的權(quán)利要求書進(jìn)行限定。
權(quán)利要求
1.一種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，其特征在于 該方法包括以下步驟步驟1，被動(dòng)式攝像機(jī)監(jiān)控該攝像機(jī)周圍異常情況，采集監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)； 步驟2，檢測并跟蹤監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和大小參數(shù)傳至主動(dòng)式攝像機(jī)；步驟3，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的位置和大小參數(shù)后，根據(jù)設(shè)定的參數(shù)，判斷是否有必要調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)獲取目標(biāo)局部特寫；如果達(dá)到調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的要求，則調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)，自適應(yīng)地給出監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫；同樣根據(jù)設(shè)定的調(diào)動(dòng)條件，判斷是否需要停止調(diào)動(dòng)；如果依然滿足調(diào)動(dòng)條件，則返回繼續(xù)調(diào)整主動(dòng)式攝像機(jī)的參數(shù)及姿態(tài)；如果達(dá)到停止調(diào)動(dòng)主動(dòng)式攝像機(jī)的條件，則主動(dòng)式攝像機(jī)返回到初始設(shè)置，與被動(dòng)式攝像機(jī)以同一焦距監(jiān)控同一場景；步驟4，對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行正確分類判別目標(biāo)是行人還是進(jìn)入監(jiān)控場景的其他物體，根據(jù)跟蹤過程中得到的目標(biāo)邊緣輪廓信息及其變化特征作為主要的分類依據(jù)；步驟5，對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征，比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為；步驟6，設(shè)定異常行為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。
2.如權(quán)利要求1所述的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，其特征在于所述步驟6中，若發(fā)生了異常事件，將異常狀況錄像存儲(chǔ)，以備工作人員日后查看取證。
3.如權(quán)利要求1或2所述的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，其特征在于所述步驟4中，判別目標(biāo)是行人后，再區(qū)別出進(jìn)入的是單人還是一起運(yùn)動(dòng)的多人。
4.如權(quán)利要求1或2所述的具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，其特征在于步驟6中，對于不同的應(yīng)用場景應(yīng)該具有不同的異常事件定義。
5.一種用于實(shí)現(xiàn)所述具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法的系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)包括視頻采集模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域視頻的采集，采用一對主從攝像機(jī)協(xié)同工作的方式來監(jiān)控場景中的異常事件；智能檢測模塊，用于對監(jiān)控區(qū)域運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測和跟蹤，獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的實(shí)時(shí)位置及大小參數(shù)；異常事件發(fā)掘模塊，用于對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解，提取運(yùn)動(dòng)人體目標(biāo)本身的行為特征，比對所訓(xùn)練好的行為樣本，對其行為進(jìn)行識(shí)別并判斷是否為異常行為，根據(jù)所設(shè)定的異常行為標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若無異常行事件發(fā)生，則返回繼續(xù)采集視頻數(shù)據(jù)；若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。
6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于所述系統(tǒng)還包括人機(jī)交互模塊，用于警報(bào)的觸發(fā)條件，警報(bào)的方式和關(guān)鍵視頻的存儲(chǔ)及回放。
7.如權(quán)利要求5或6所述的系統(tǒng)，其特征在于所述視頻采集模塊中，被動(dòng)式攝像機(jī)用于獲取固定監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)，作為需要處理的數(shù)據(jù)來源，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)位置及大小參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整攝像機(jī)的姿態(tài)和參數(shù)，自適應(yīng)地給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫鏡頭。
8.如權(quán)利要求5或6所述的系統(tǒng)，其特征在于所述的異常事件發(fā)掘模塊中，根據(jù)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的速度，加速度，位置，形狀特征來識(shí)別運(yùn)動(dòng)物體和人體。
9.如權(quán)利要求8所述的系統(tǒng)，其特征在于所述的異常事件發(fā)掘模塊中，在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓內(nèi)部進(jìn)行人臉識(shí)別，進(jìn)行對單人和多人的辨別。
10.如權(quán)利要求5或6所述的系統(tǒng)，其特征在于所述的異常事件發(fā)掘模塊中，通過使用Hu矩和R變換等特征描述方法提取運(yùn)動(dòng)人體的行為特征，然后使用隱馬爾可夫模型計(jì)算與訓(xùn)練樣本的相似度，識(shí)別出人體的具體行為，最后發(fā)掘出場景中的異常事件。
全文摘要
一種具有異常事件發(fā)掘功能的智能視頻監(jiān)控處理方法，包括以下步驟步驟1，被動(dòng)式攝像機(jī)監(jiān)控該攝像機(jī)周圍異常情況，采集監(jiān)控場景中的視頻數(shù)據(jù)；步驟2，檢測并跟蹤監(jiān)控場景中出現(xiàn)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，標(biāo)定運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，并將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置和大小參數(shù)傳至主動(dòng)式攝像機(jī)；步驟3，主動(dòng)式攝像機(jī)根據(jù)得到的參數(shù)，自適應(yīng)地給出運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的近景特寫；步驟4，對檢測到的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行正確分類；步驟5，對分類后的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行行為理解；步驟6，根據(jù)所設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)，判斷是否發(fā)生異常事件，若發(fā)生了異常事件，則馬上觸發(fā)警報(bào)設(shè)置。以及提供一種實(shí)現(xiàn)所述方法的系統(tǒng)。本發(fā)明具有自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和分析異常事件的功能、智能化程度高、能及時(shí)發(fā)出警報(bào)和進(jìn)行信息處理。
文檔編號(hào)G06K9/62GK102164270SQ20111002553
公開日2011年8月24日 申請日期2011年1月24日 優(yōu)先權(quán)日2011年1月24日
發(fā)明者唐曉梅, 宦若虹, 王浙滬, 陳慶章 申請人:浙江工業(yè)大學(xué)