專利名稱：視頻監(jiān)控系統(tǒng)、視頻監(jiān)控服務(wù)器及視頻監(jiān)控方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及于視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，特別是涉及一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)、一種視頻監(jiān)控 服務(wù)器及一種視頻監(jiān)控方法。
背景技術(shù)：
隨著多媒體技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控以其直觀、準(zhǔn)確、及時(shí)和信息內(nèi) 容豐富而廣泛應(yīng)用于許多場(chǎng)合。近年來，隨著網(wǎng)絡(luò)帶寬、計(jì)算機(jī)處理能力和存儲(chǔ)容量的迅速 提高，以及各種視頻信息處理技術(shù)的出現(xiàn)，全程數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化的視頻監(jiān)控系統(tǒng)優(yōu)勢(shì)愈發(fā)明 顯，其高度的開放性、集成性和靈活性為視頻監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)備的整體性能提升創(chuàng)造了必要 的條件，而智能視頻監(jiān)控則成為網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控領(lǐng)域最前沿的應(yīng)用模式之一。智能視頻監(jiān)控以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化視頻監(jiān)控為基礎(chǔ)，但又有別于一般的網(wǎng)絡(luò)化視頻 監(jiān)控，它是一種更高端的視頻監(jiān)控應(yīng)用。智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)能夠識(shí)別不同的物體，發(fā)現(xiàn)監(jiān)控 畫面中的異常情況，并能夠以最快和最佳的方式發(fā)出警報(bào)和提供有用信息，然而，現(xiàn)有的各 類視頻監(jiān)控系統(tǒng)在功能和性能上的局限性，使得各類視頻監(jiān)控系統(tǒng)均或多或少的存在視頻 檢測(cè)精度不高、智能分析結(jié)果不夠準(zhǔn)備的問題，例如，報(bào)警精確度差、響應(yīng)時(shí)間長、事故發(fā)生 后只能進(jìn)行視頻的回放、誤漏報(bào)現(xiàn)象多、錄像數(shù)據(jù)分析困難等。造成上述問題的原因之一在于，由于視頻采集設(shè)備(如攝像機(jī))的個(gè)體差異性和 獨(dú)立性，長期以來，本領(lǐng)域技術(shù)人員實(shí)現(xiàn)的智能視頻監(jiān)控技術(shù)主要是針對(duì)單個(gè)視頻采集設(shè) 備的控制而言的。如中國專利號(hào)為200310109882. 7的發(fā)明專利所示的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng) 的智能化報(bào)警處理方法。該方法包括如下步驟采用背景建模方法，對(duì)采集得到的視頻流進(jìn) 行場(chǎng)景背景提取，排除場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)干擾，提取出穩(wěn)定的視頻監(jiān)控場(chǎng)景畫面；采用視頻對(duì)象 分割方法，對(duì)提取的監(jiān)控背景進(jìn)行視頻對(duì)象分割，分割出所關(guān)注的固定監(jiān)控對(duì)象；采用視頻 跟蹤方法，利用相鄰幀中的視頻對(duì)象的顏色特性，完成對(duì)視頻對(duì)象進(jìn)行跟蹤，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)于 丟失的視頻對(duì)象的報(bào)警處理?；蛘撸M(jìn)一步將從單個(gè)視頻采集設(shè)備進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸。如中國專利申請(qǐng)?zhí)枮?200810018859. X的發(fā)明專利申請(qǐng)所提供的一種智能視頻監(jiān)控終端，這種智能視頻監(jiān)控終 端包括用于接收來自攝像頭的視頻流并將模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字視頻信號(hào)的視頻采集 模塊、用于接收視頻采集模塊的視頻流信號(hào)并進(jìn)行壓縮編碼的視頻編碼模塊、接收視頻編 碼模塊并實(shí)現(xiàn)與外界通訊的網(wǎng)絡(luò)傳輸模塊、用于對(duì)視頻編碼模塊中的視頻圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)模塊。這種智能視頻監(jiān)控終端不僅可以在監(jiān)控前端對(duì)視頻實(shí)現(xiàn)編碼，而且可 以對(duì)監(jiān)控場(chǎng)所的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)，將報(bào)警信息連同監(jiān)控場(chǎng)所的視頻圖像一起進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳 輸。但究其本質(zhì)，進(jìn)行監(jiān)控和分析所依賴的數(shù)據(jù)依舊是單視頻采集設(shè)備的。并且，在實(shí)際的應(yīng)用情境中，大范圍監(jiān)控場(chǎng)景都包含有多個(gè)視頻采集設(shè)備，例如一 棟大樓內(nèi)部就有非常多的攝像機(jī)，一段隧道、一條高速公路上也有非常多的攝像機(jī)。現(xiàn)有技 術(shù)顯然也不能應(yīng)對(duì)這種場(chǎng)景。因而，目前需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個(gè)技術(shù)問題就是如何能夠創(chuàng)新地提出一種智能視頻監(jiān)控機(jī)制，用以融合多個(gè)視頻采集設(shè)備和前端視頻分析設(shè)備的視頻數(shù)據(jù) 及視頻分析結(jié)果，并使基于該融合數(shù)據(jù)獲得的智能分析數(shù)據(jù)更為完整和準(zhǔn)確。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)、一種視頻監(jiān)控服務(wù)器以及 一種視頻監(jiān)控方法，用以融合多個(gè)視頻采集設(shè)備和前端視頻分析設(shè)備的視頻數(shù)據(jù)及視頻分 析結(jié)果，并使基于該融合數(shù)據(jù)獲得的智能分析數(shù)據(jù)更為完整和準(zhǔn)確。為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明實(shí)施例公開了一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；與所述視頻采集設(shè)備連接的前端視頻分析設(shè)備，包括目標(biāo)確定模塊，用于檢測(cè)和 跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；視頻監(jiān)控服務(wù)器，包括特征提取模塊和關(guān)聯(lián)模塊，所述特征提取模塊用于提取所 述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；所述關(guān)聯(lián)模塊用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān) 控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。優(yōu)選的，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息和圖像特征信息，所述視頻 監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊包括關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián) 監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。優(yōu)選的，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊還包括智能控制子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄，估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可 能進(jìn)入的監(jiān)控區(qū)域。優(yōu)選的，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊還包括運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，統(tǒng)計(jì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述多 個(gè)相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。優(yōu)選的，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān) 聯(lián)模塊包括區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物 體的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的 視頻分析結(jié)果。優(yōu)選的，所述前端視頻分析設(shè)備還包括報(bào)警模塊，用于在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤數(shù)據(jù)符合預(yù)置的報(bào)警規(guī)則，或者，接收到視頻監(jiān) 控服務(wù)的報(bào)警通知時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種視頻監(jiān)控服務(wù)器，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器與多個(gè)前端設(shè)備連接，所述前端設(shè)備包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)； 以及，連接所述視頻采集設(shè)備的前端視頻分析設(shè)備，用于檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)；所述視頻監(jiān)控服務(wù)器包括特征提取模塊，用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；關(guān)聯(lián)模塊，用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。優(yōu)選的，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息和圖像特征信息，所述關(guān)聯(lián) 模塊包括關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián) 監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。優(yōu)選的，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，所述關(guān)聯(lián)模塊包括區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物 體的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的 視頻分析結(jié)果。本發(fā)明實(shí)施例還公開了一種視頻監(jiān)控方法，包括分別采集多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；
檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；以及，依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信 息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)本發(fā)明通過各個(gè)視頻采集設(shè)備獲取視頻數(shù)據(jù)，并通過與各個(gè)視頻采集設(shè)備連接的 前端視頻分析設(shè)備檢測(cè)和跟蹤視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后將所述視頻數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相關(guān) 信息在視頻監(jiān)控服務(wù)器進(jìn)行融合；以使該視頻監(jiān)控服務(wù)器可以基于所述融合數(shù)據(jù)針對(duì)該運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)進(jìn)一步分析處理，從而完成一些硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)起來較為困難的功能，例如，跨場(chǎng)景運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)的聯(lián)合跟蹤、多攝像頭報(bào)警信息的集成、更復(fù)雜的目標(biāo)物體檢測(cè)和識(shí)別、危險(xiǎn)目標(biāo)的 運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)等。本發(fā)明將智能視頻發(fā)展技術(shù)拓展到多前端設(shè)備融合的研究領(lǐng)域，使基于 該融合數(shù)據(jù)獲得的智能分析數(shù)據(jù)更為完整和準(zhǔn)確；并能很好地適用于包含有多個(gè)視頻采集 設(shè)備的大范圍監(jiān)控場(chǎng)景。


圖1是本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施 的結(jié)構(gòu)框圖2是本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控服務(wù)器的結(jié)構(gòu)框圖；圖3是本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例的流程圖。
具體實(shí)施例方式為使本發(fā)明的上述目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能夠更加明顯易懂，下面結(jié)合附圖和具體實(shí) 施方式對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。智能視頻(IV，IntelligentVideo)源自計(jì)算機(jī)視覺(CV，ComputerVision)技術(shù)。 計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是人工智能(AI，Artificial Intelligent)研究的分支之一，它能夠在圖 像及圖像描述之間建立映射關(guān)系，從而使計(jì)算機(jī)能夠通過數(shù)字圖像處理和分析來理解視頻 畫面中的內(nèi)容。視頻監(jiān)控中所提到的智能視頻技術(shù)主要指的是“自動(dòng)的分析和抽取視頻 源中的關(guān)鍵信息?！比绻褦z像機(jī)看作人的眼睛，而智能視頻系統(tǒng)或設(shè)備則可以看作人的大 腦。智能視頻技術(shù)借助計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理功能，對(duì)視頻畫面中的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行高速分 析，過濾掉監(jiān)控者不關(guān)心的信息，僅僅提供有用的關(guān)鍵信息。為適應(yīng)智能視頻技術(shù)的發(fā)展，本發(fā)明創(chuàng)新地提出了一種智能視頻監(jiān)控機(jī)制，本發(fā) 明實(shí)施例的核心構(gòu)思之一在于，以智能視頻監(jiān)控和檢索方法為基礎(chǔ)，結(jié)合視頻采集設(shè)備、前 端視頻分析設(shè)備和后端的視頻監(jiān)控服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)多個(gè)視頻采集設(shè)備和前端視頻分析設(shè)備的 視頻數(shù)據(jù)及視頻分析結(jié)果的融合，并基于所述融合數(shù)據(jù)進(jìn)一步進(jìn)行智能分析，以獲得更為 完整和準(zhǔn)確的智能分析數(shù)據(jù)。具體而言，本發(fā)明可以通過各個(gè)視頻采集設(shè)備獲取視頻數(shù)據(jù)， 并通過與各個(gè)視頻采集設(shè)備連接的前端視頻分析設(shè)備檢測(cè)和跟蹤視頻中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，然后 將所述視頻數(shù)據(jù)和運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的相關(guān)信息在視頻監(jiān)控服務(wù)器進(jìn)行融合；該視頻監(jiān)控服務(wù)器基 于所述融合數(shù)據(jù)針對(duì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)一步分析處理，以完成一些硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)起來較為困難 的功能，例如，跨場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的聯(lián)合跟蹤、多攝像頭報(bào)警信息的集成、更復(fù)雜的目標(biāo)物體 檢測(cè)和識(shí)別、危險(xiǎn)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡預(yù)測(cè)等，從而提高視頻檢測(cè)的精度和智能分析結(jié)果的準(zhǔn) 確性。參考圖1，示出了本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)實(shí)施例的結(jié)構(gòu)框圖，具體可以包括多個(gè)視頻采集設(shè)備101，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；與所述視頻采集設(shè)備連接的前端視頻分析設(shè)備102，可以包括目標(biāo)確定模塊，用 于檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；視頻監(jiān)控服務(wù)器103，具體可以包括以下模塊特征提取模塊，用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；關(guān)聯(lián)模塊，用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng) 目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。在具體實(shí)現(xiàn)中，所述多個(gè)視頻采集設(shè)備及與其連接的前端視頻分析設(shè)備，可以通 過IP網(wǎng)絡(luò)與后端服務(wù)器相互連接，并進(jìn)行參數(shù)的配置和數(shù)據(jù)的傳輸。一般而言，視頻采集 設(shè)備針對(duì)相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域拍攝得到的PAL制或NTSC制模擬視頻信號(hào)；前端視頻分析設(shè)備接收 到所述模擬視頻信號(hào)的輸入后，將該模擬視頻信號(hào)轉(zhuǎn)為數(shù)字視頻信號(hào)，然后對(duì)數(shù)字視頻信 號(hào)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤，并進(jìn)一步將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤數(shù)據(jù)疊加到數(shù)字視頻信 號(hào)上分兩路輸出其中一路可轉(zhuǎn)化為模擬視頻信號(hào)并輸出到顯示設(shè)備上，另一路與視頻采 集設(shè)備采集的視頻數(shù)據(jù)一起進(jìn)行編碼，并通過遠(yuǎn)程傳輸發(fā)送到后端的視頻監(jiān)控服務(wù)器。
后端的視頻監(jiān)控服務(wù)器可以接收多個(gè)前端設(shè)備發(fā)送的碼流，并在對(duì)碼流解碼后可 以進(jìn)行進(jìn)一步地分析，以完成一些硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)起來較為困難的功能，例如，跨場(chǎng)景運(yùn)動(dòng)目 標(biāo)的聯(lián)合跟蹤、多攝像頭報(bào)警信息的集成、更復(fù)雜的目標(biāo)物體檢測(cè)和識(shí)別、危險(xiǎn)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng) 軌跡預(yù)測(cè)等。分析完畢后，所有分析結(jié)果可以存入后端服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫中，通過為數(shù)據(jù)庫和 各個(gè)視頻建立索引，還可以方便用戶的快速檢索和視頻回放。根據(jù)實(shí)際中視頻監(jiān)控的需要，作為一種示例，所述目標(biāo)確定模塊可以包括以下子 模塊背景存儲(chǔ)子模塊，用于存儲(chǔ)前一幀圖像的背景；前景檢測(cè)子模塊，用于根據(jù)前一幀圖像的背景，按照現(xiàn)有任一種前景檢測(cè)方式對(duì) 數(shù)字視頻信號(hào)中的當(dāng)前幀圖像進(jìn)行前景檢測(cè)，獲取包含當(dāng)前幀圖像區(qū)別于前一幀圖像背景 的像素點(diǎn)的前景檢測(cè)結(jié)果；前景聚類子模塊，用于對(duì)前景檢測(cè)結(jié)果中包含的像素點(diǎn)進(jìn)行聚類處理，獲取當(dāng)前 幀圖像中各個(gè)前景的位置形狀數(shù)據(jù)，如目標(biāo)的輪廓、外框等；參考圖像子模塊，用于存儲(chǔ)前一幀圖像；運(yùn)動(dòng)估算子模塊，用于按照現(xiàn)有任一種運(yùn)動(dòng)估算方式，根據(jù)存儲(chǔ)的前一幀圖像和 當(dāng)前幀的前景檢測(cè)結(jié)果，獲取前一幀圖像中所有物體的平移速度；預(yù)測(cè)跟蹤子模塊，用于根據(jù)前一幀圖像中所有物體的平移速度、以及當(dāng)前幀圖像 中各個(gè)前景的位置形狀數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)跟蹤，獲取前一幀圖像中各個(gè)物體在當(dāng)前幀圖像中對(duì) 應(yīng)的例如輪廓或外框等位置形狀；新物體檢測(cè)子模塊，用于將當(dāng)前幀圖像中與前一幀圖像中的所有物體均不匹配的 前景設(shè)定為新出現(xiàn)的物體；靜止物體處理子模塊，用于將當(dāng)前幀圖像中在一定時(shí)間內(nèi)未移動(dòng)的物體設(shè)置為背
旦
足；背景更新子模塊，用于將當(dāng)前幀圖像作為前一幀圖像、并根據(jù)靜止物體處理子模 塊設(shè)置的背景，更新背景存儲(chǔ)子模塊中存儲(chǔ)的前一幀圖像的背景。在實(shí)際中，當(dāng)前幀圖像中各個(gè)前景的位置形狀數(shù)據(jù)、前一幀圖像中所有物體的平 移速度、前一幀圖像中各個(gè)物體在當(dāng)前幀圖像中對(duì)應(yīng)的位置形狀、新出現(xiàn)的物體等各子模 塊的處理結(jié)果，均可作為跟蹤數(shù)據(jù)輸出。作為另一種示例，所述目標(biāo)確定模塊也可以包括以下子模塊差分子模塊，用于接收當(dāng)前輸入圖像，根據(jù)當(dāng)前輸入圖像與當(dāng)前背景圖像獲取背 景差分圖像，根據(jù)所述當(dāng)前輸入圖像與所述當(dāng)前輸入圖像的前一幀輸入圖像獲取幀間差分 圖像，將獲取的背景差分圖像和幀間差分圖像發(fā)送至運(yùn)動(dòng)提取子模塊；運(yùn)動(dòng)提取子模塊用于將所述背景差分圖像和所述幀間差分圖像進(jìn)行邏輯與處理， 輸出邏輯與處理后得到的運(yùn)動(dòng)圖像。優(yōu)選的，在本例中，所述目標(biāo)確定模塊還可以進(jìn)一步包括濾波子模塊，用于接收運(yùn) 動(dòng)提取模塊輸出的運(yùn)動(dòng)圖像，對(duì)接收到的運(yùn)動(dòng)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)濾波處理，輸出形態(tài)學(xué)濾波 處理后的運(yùn)動(dòng)圖像。當(dāng)然，上述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的方法僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況或 經(jīng)驗(yàn)采用任一種方法都是可行的，本發(fā)明對(duì)此無需加以限制。
視頻監(jiān)控服務(wù)器接收到所述嵌入了運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)和跟蹤數(shù)據(jù)的視頻碼流后，可 以根據(jù)具體的監(jiān)控分析需求進(jìn)一步提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；例如，當(dāng)需要進(jìn)行跨場(chǎng)景運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)的聯(lián)合跟蹤中，則可以提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息和圖像特征信息，如運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 的外框、像素點(diǎn)、顏色信息、直方圖特征、形狀特征等。在本發(fā)明的一種示例中，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊可以包括以下子模塊關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；例如，假設(shè)第一攝像機(jī)對(duì)應(yīng)第一監(jiān)控區(qū)域，第二攝像機(jī)對(duì)應(yīng)第二監(jiān)控區(qū)域，所述第 一監(jiān)控區(qū)域與第二監(jiān)控區(qū)域是左右相鄰的，當(dāng)前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息為，第一攝像機(jī) 發(fā)現(xiàn)一個(gè)以20km/小時(shí)運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)向右運(yùn)動(dòng)，離開第一監(jiān)控區(qū)域，第二攝像機(jī)發(fā)現(xiàn)一 個(gè)以20km/小時(shí)運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入了第二監(jiān)控區(qū)域的左側(cè)，則可以確定這兩個(gè)監(jiān)控區(qū)域 是相關(guān)聯(lián)的監(jiān)控區(qū)域。目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；例如，通過分析多個(gè)相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的顏色直方圖相似度，判斷多個(gè) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否為同一目標(biāo)。當(dāng)然，本領(lǐng)域技術(shù)人員采用任一種模塊識(shí)別方法進(jìn)行目標(biāo)匹配 都是可行的，本發(fā)明對(duì)此無需加以限定。聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián) 監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。例如，若所述第一監(jiān)控區(qū)域和第二監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)為同一目標(biāo)，則可生成 該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)從第一監(jiān)控區(qū)域進(jìn)入第二監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。作為一種更為優(yōu)選的示例，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊還可以包括智能控制 子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄，估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能進(jìn)入的監(jiān)控區(qū)域。例如，假設(shè)當(dāng)前運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄為運(yùn)動(dòng)軌跡從第一監(jiān)控區(qū)域運(yùn)動(dòng) 至第二監(jiān)控區(qū)域；平均速度為20km/小時(shí)；方向?yàn)橛晌飨驏|；則估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)即將進(jìn)入的 監(jiān)控區(qū)域?yàn)榕c第二監(jiān)控區(qū)域左右相鄰的第三監(jiān)控區(qū)域。在實(shí)際中，還可以進(jìn)一步針對(duì)該估算的監(jiān)控區(qū)域所對(duì)應(yīng)的視頻采集設(shè)備進(jìn)行預(yù)處 理，例如，在發(fā)現(xiàn)該視頻采集設(shè)備未開啟時(shí)，開啟該視頻采集設(shè)備；或者，設(shè)置區(qū)域進(jìn)入報(bào)警 規(guī)則，即一發(fā)現(xiàn)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)入該估算監(jiān)控區(qū)域，則產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果等。在本發(fā)明的另一種示例中，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊也可以包括以下子模 塊關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，統(tǒng)計(jì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述多 個(gè)相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。優(yōu)選的，記錄運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)參數(shù)如位置、尺寸、速度、運(yùn)動(dòng)軌跡等。通常每個(gè)運(yùn) 動(dòng)目標(biāo)以一個(gè)矩形框標(biāo)定，則運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的位置可以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的左上端點(diǎn)和右下端點(diǎn)坐標(biāo)來表示；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的尺寸可以矩形框的面積表示；運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)軌跡可以運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在連續(xù) 幀中的中心點(diǎn)連線表示。本發(fā)明還可以進(jìn)一步將運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)融合起來，獲取該 目標(biāo)在整個(gè)大場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。例如，對(duì)于在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的同一運(yùn)動(dòng)物體，可以獲取 該物體在各個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間，并計(jì)算出該物體在整個(gè)大場(chǎng)景中總滯留時(shí)間，在實(shí) 際中則可根據(jù)這個(gè)總滯留時(shí)間，判斷該運(yùn)動(dòng)物體是否為危險(xiǎn)目標(biāo)；或者，還可以獲取該物體 在各個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)軌跡，連接這些運(yùn)動(dòng)軌跡以獲得該物體在整個(gè)大場(chǎng)景中整體運(yùn)動(dòng) 軌跡等，也可以確定該運(yùn)動(dòng)物體是否為危險(xiǎn)目標(biāo)。作為本發(fā)明的又一種示例，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中的物體檢測(cè)信息， 如人體、車輛、人臉、人頭等。以人體上半身檢測(cè)為例，在這種情況下，所述特征提取模塊 1031可以包括以下子模塊窗口搜索子模塊，用于在當(dāng)前圖像的前景區(qū)域中搜索得到候選窗口 ；預(yù)先通過若干人體上半身正樣本和反樣本訓(xùn)練得到的第一級(jí)分類器，用于從搜索 得到的所有候選窗口分別抽取Haar微特征和灰度均值特征，并根據(jù)抽取的Haar微特征和 灰度均值特征對(duì)搜索得到的所有候選窗口進(jìn)行第一級(jí)檢測(cè)過濾；灰度歸一化子模塊，用于對(duì)第一級(jí)檢測(cè)過濾后剩余的候選窗口進(jìn)行灰度歸一化處 理；預(yù)先通過若干人體上半身正樣本和反樣本訓(xùn)練得到的第三級(jí)分類器，用于從第二 級(jí)檢測(cè)過濾后剩余的所有候選窗口中分別抽取Haar微特征，然后依據(jù)抽取的Haar微特征 的分布規(guī)律，對(duì)第二級(jí)檢測(cè)過濾后剩余的所有候選窗口進(jìn)行第三級(jí)檢測(cè)過濾；窗口合并子模塊，用于將第三級(jí)檢測(cè)過濾后剩余的所有候選窗口中，相鄰的多個(gè) 候選窗口進(jìn)行合并；結(jié)果判定單元，用于將所述合并得到的候選窗口確定為包括人體上半身和肩部的 人體上半身。當(dāng)然，上述物體檢測(cè)的方法僅僅用作示例，本領(lǐng)域技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況或經(jīng)驗(yàn) 采用任一種方法都是可行的，本發(fā)明對(duì)此無需加以限制?；谶@種物體檢測(cè)信息的一種示例為，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊可以包括 以下子模塊區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物 體的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；在具體實(shí)現(xiàn)中，可以結(jié)合Gabor特征和主元分析方法(PCA)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)中特定 物體的匹配，如人臉的匹配、人體的匹配等；例如，以人臉匹配為例，在這種情況下，所述人 臉匹配模塊可以包括以下子模塊采集追蹤單元，用于采集攝像頭輸入的視頻圖像，搜索并檢測(cè)圖像中的正面人臉， 并對(duì)其進(jìn)行持續(xù)追蹤與驗(yàn)證，確保追蹤的人臉是正面人臉；預(yù)處理單元，用于自動(dòng)標(biāo)定正面人臉中的器官特征點(diǎn)，并據(jù)此對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn) 行預(yù)處理；特征計(jì)算單元，用于計(jì)算經(jīng)過預(yù)處理后的人臉圖像的Gabor特征；特征挑選單元，用于從計(jì)算獲得的高維Gabor特征中挑選出分類能力最強(qiáng)的部分
10Gabor特征組成低維特征向量；匹配認(rèn)證單元，為不同人臉獲取挑選后的低維特征向量，根據(jù)這個(gè)向量基于主元 分析方法計(jì)算不同人臉之間的相似度數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述返回的相似度數(shù)據(jù)，輸出最終的人 臉匹配結(jié)果，判斷不同場(chǎng)景中的人臉是否對(duì)應(yīng)著同一個(gè)人。本領(lǐng)域技術(shù)人員采用任一種模式識(shí)別的方法都是可行的，本發(fā)明對(duì)此不作限制。時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的 視頻分析結(jié)果。例如，通過人臉認(rèn)證匹配，發(fā)現(xiàn)某個(gè)人在第一監(jiān)控區(qū)域、第二監(jiān)控區(qū)域和第三監(jiān)控 區(qū)域滯留的時(shí)間超過3小時(shí)，則產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果為危險(xiǎn)目標(biāo)。作為另一實(shí)施例，所述前端視頻分析設(shè)備還可以包括報(bào)警模塊，用于在運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 的跟蹤數(shù)據(jù)符合預(yù)置的報(bào)警規(guī)則，或者，接收到視頻監(jiān)控服務(wù)的報(bào)警通知時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警 的視頻分析結(jié)果。例如，假設(shè)監(jiān)控場(chǎng)景為某些禁止入內(nèi)的禁區(qū)時(shí)，則只要有運(yùn)動(dòng)物體出現(xiàn) 在該監(jiān)控場(chǎng)景內(nèi)，即表示有危險(xiǎn)目標(biāo)入侵，并產(chǎn)生表示需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果；或者，假 設(shè)監(jiān)控場(chǎng)景為具有規(guī)定運(yùn)動(dòng)方向的道路，則只要有運(yùn)動(dòng)物體的運(yùn)動(dòng)方向與規(guī)定運(yùn)動(dòng)方向相 反，即表示有物體逆行，并產(chǎn)生表示需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果；對(duì)于其他監(jiān)控場(chǎng)景在此不再 一一列舉。在具體實(shí)現(xiàn)中，針對(duì)產(chǎn)生的需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果，所述視頻監(jiān)控系統(tǒng)可以采 用以下四種之一或任意組合的報(bào)警方式方式一、由前端視頻分析設(shè)備即時(shí)報(bào)警；方式二、由后端視頻監(jiān)控服務(wù)器即時(shí)報(bào)警；方式三、將視頻分析結(jié)果疊加至數(shù)字視頻信號(hào)、并通過IP網(wǎng)絡(luò)遠(yuǎn)程傳輸至后端視 頻監(jiān)控服務(wù)器，然后由后端服務(wù)器實(shí)現(xiàn)報(bào)警；方式四、將視頻分析結(jié)果疊加至數(shù)字視頻信號(hào)、并轉(zhuǎn)換為模擬視頻信號(hào)后直接輸 出至外部任意的本地顯示設(shè)備，然后由該顯示設(shè)備在顯示模擬視頻信號(hào)的同時(shí)通過圖像等 方式實(shí)現(xiàn)報(bào)警。在實(shí)際中，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以根據(jù)需要在所述視頻監(jiān)控服務(wù)器中設(shè)置任意功 能模塊，本發(fā)明對(duì)此不作限制，例如，還可以在服務(wù)器中設(shè)置視頻檢索模塊，用于存儲(chǔ)視頻 分析設(shè)備發(fā)來的危險(xiǎn)事件描述信息；接收用戶輸入的檢索條件，將檢索條件與各危險(xiǎn)事件 描述信息匹配，若匹配上，則將危險(xiǎn)事件描述信息中的圖像標(biāo)識(shí)顯示給用戶，或者，根據(jù)危 險(xiǎn)事件描述信息中的圖像標(biāo)識(shí)，從視頻存儲(chǔ)設(shè)備獲取視頻圖像，并將視頻圖像顯示給用戶。參考圖2，示出了本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控服務(wù)器的結(jié)構(gòu)框圖，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器 與多個(gè)前端設(shè)備連接，所述前端設(shè)備包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域 中的視頻數(shù)據(jù)；以及，連接所述視頻采集設(shè)備的前端視頻分析設(shè)備，用于檢測(cè)和跟蹤所述視 頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；所述視頻監(jiān)控服務(wù)器20具體可以包括以下模塊特征提取模塊201，用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；關(guān)聯(lián)模塊202，用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng) 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息 和圖像特征信息，在這種情況下，所述關(guān)聯(lián)模塊202可以包括以下子模塊關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián) 監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。更為優(yōu)選的，所述關(guān)聯(lián)模塊還可以包括以下子模塊智能控制子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄，估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可 能進(jìn)入的監(jiān)控區(qū)域。在本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信 息和圖像特征信息，在這種情況下，所述關(guān)聯(lián)模塊202可以包括以下子模塊關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多 個(gè)監(jiān)控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，統(tǒng)計(jì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述多 個(gè)相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。作為另一實(shí)施例，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，在這種情況 下，所述關(guān)聯(lián)模塊202可以包括以下子模塊區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物 體的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的 視頻分析結(jié)果。由于本實(shí)施例與圖1所示的實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參 見圖1所示實(shí)施例的說明即可。參考圖3，示出了本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例的流程圖，具體可以包括以下 步驟步驟301、分別采集多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；步驟302、檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；步驟303、提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；以及，步驟304、依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。在本發(fā)明的一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息 和圖像特征信息，在這種情況下，所述步驟304可以包括以下子步驟依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；若是，則生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。更為優(yōu)選的，所述步驟304還可以包括以下子步驟依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄，估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能進(jìn)入的監(jiān)控區(qū)域。在本發(fā)明的另一種優(yōu)選實(shí)施例中，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信 息和圖像特征信息，在這種情況下，所述步驟304可以包括以下子步驟依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否 相同；若是，則統(tǒng)計(jì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述多個(gè)相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。作為另一實(shí)施例，所述特征信息可以包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，在這種情況 下，所述步驟304可以包括以下子步驟依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物體的多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果。由于本實(shí)施例與圖1所示的實(shí)施例基本相似，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參 見圖1所示實(shí)施例的說明即可。需要說明的是，對(duì)于方法實(shí)施例，為了簡(jiǎn)單描述，故將其都表述為一系列的動(dòng)作組 合，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該知悉，本發(fā)明并不受所描述的動(dòng)作順序的限制，因?yàn)橐罁?jù)本發(fā) 明，某些步驟可以采用其他順序或者同時(shí)進(jìn)行。其次，本領(lǐng)域技術(shù)人員也應(yīng)該知悉，說明書 中所描述的實(shí)施例均屬于優(yōu)選實(shí)施例，所涉及的動(dòng)作和模塊并不一定是本發(fā)明所必須的。以上對(duì)本發(fā)明所提供的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)、一種視頻監(jiān)控服務(wù)器及一種視頻監(jiān)控 方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以 上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般 技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式
及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述， 本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。
權(quán)利要求
一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；與所述視頻采集設(shè)備連接的前端視頻分析設(shè)備，包括目標(biāo)確定模塊，用于檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；視頻監(jiān)控服務(wù)器，包括特征提取模塊和關(guān)聯(lián)模塊，所述特征提取模塊用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；所述關(guān)聯(lián)模塊用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
2.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信 息和圖像特征信息，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊包括關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多個(gè)監(jiān) 控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域 中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。
3.如權(quán)利要求2所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊還包括 智能控制子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跨場(chǎng)景的跟蹤記錄，估算該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)可能進(jìn)入的監(jiān)控區(qū)域。
4.如權(quán)利要求2或3所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊還包括運(yùn)動(dòng)參數(shù)統(tǒng)計(jì)子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，統(tǒng)計(jì)該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述多個(gè)相 關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域中的運(yùn)動(dòng)參數(shù)。
5.如權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信 息，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器的關(guān)聯(lián)模塊包括區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物體的 多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間； 報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻 分析結(jié)果。
6.如權(quán)利要求5所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述前端視頻分析設(shè)備還包括報(bào)警模塊，用于在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的跟蹤數(shù)據(jù)符合預(yù)置的報(bào)警規(guī)則，或者，接收到視頻監(jiān)控服 務(wù)的報(bào)警通知時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻分析結(jié)果。
7.一種視頻監(jiān)控服務(wù)器，其特征在于，所述視頻監(jiān)控服務(wù)器與多個(gè)前端設(shè)備連接，所述 前端設(shè)備包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；以及，連接所 述視頻采集設(shè)備的前端視頻分析設(shè)備，用于檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；所述視頻監(jiān)控服務(wù)器包括 特征提取模塊，用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；關(guān)聯(lián)模塊，用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo) 的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
8.如權(quán)利要求7所述的視頻監(jiān)控服務(wù)器，其特征在于，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 平移速度信息和圖像特征信息，所述關(guān)聯(lián)模塊包括關(guān)聯(lián)區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的平移速度信息，確定相關(guān)聯(lián)的多個(gè)監(jiān) 控區(qū)域；目標(biāo)匹配子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的圖像特征信息，判斷所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控區(qū)域 中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)是否相同；聯(lián)合跟蹤子模塊，用于在判定為同一運(yùn)動(dòng)目標(biāo)時(shí)，生成該運(yùn)動(dòng)目標(biāo)在所述相關(guān)聯(lián)監(jiān)控 區(qū)域的跨場(chǎng)景跟蹤記錄。
9.如權(quán)利要求7所述的視頻監(jiān)控服務(wù)器，其特征在于，所述特征信息包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的 物體檢測(cè)信息，所述關(guān)聯(lián)模塊包括區(qū)域確定子模塊，用于依據(jù)所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的物體檢測(cè)信息，確定包含相同特定物體的 多個(gè)監(jiān)控區(qū)域；時(shí)間統(tǒng)計(jì)子模塊，用于統(tǒng)計(jì)所述特定物體在多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的滯留時(shí)間；報(bào)警分析子模塊，用于在所述滯留時(shí)間超過預(yù)設(shè)的報(bào)警時(shí)限時(shí)，產(chǎn)生需要報(bào)警的視頻 分析結(jié)果。
10.一種視頻監(jiān)控方法，其特征在于，包括分別采集多個(gè)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；以及，依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息進(jìn) 行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括多個(gè)視頻采集設(shè)備，用于分別采集相應(yīng)監(jiān)控區(qū)域中的視頻數(shù)據(jù)；與所述視頻采集設(shè)備連接的前端視頻分析設(shè)備，包括目標(biāo)確定模塊，用于檢測(cè)和跟蹤所述視頻數(shù)據(jù)中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)；視頻監(jiān)控服務(wù)器，包括特征提取模塊和關(guān)聯(lián)模塊，所述特征提取模塊用于提取所述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息；所述關(guān)聯(lián)模塊用于依據(jù)監(jiān)控分析需求，將多個(gè)視頻采集設(shè)備的監(jiān)控區(qū)域中，相應(yīng)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并依據(jù)所述關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。本發(fā)明可以融合多個(gè)視頻采集設(shè)備和前端視頻分析設(shè)備的視頻數(shù)據(jù)及視頻分析結(jié)果，并使基于該融合數(shù)據(jù)獲得的智能分析數(shù)據(jù)更為完整和準(zhǔn)確。
文檔編號(hào)G06T7/20GK101854516SQ200910081328
公開日2010年10月6日 申請(qǐng)日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2009年4月2日
發(fā)明者黃英 申請(qǐng)人:北京中星微電子有限公司