本發(fā)明涉及安防技術(shù)領(lǐng)域，具體地說涉及一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置、切換方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

攝像機的視角位置通常稱為預(yù)置位，主要由以下參數(shù)確定：攝像機鏡頭的焦距f，攝像機光軸延長線在水平面內(nèi)的投影與水平面內(nèi)的參考方向所成的夾角θ，攝像機光軸延長線與垂直方向相夾而成的俯仰角度Ф。θ、Ф的定義分別參照圖1和圖2。每一組確定的(f、θ、Ф)即為一個攝像機的預(yù)置位，一個給定的監(jiān)視區(qū)域所對應(yīng)的預(yù)置位(f、θ、Ф)是確定的，預(yù)置位的計算可參照通用的幾何光學(xué)的計算方法。

目前，視頻監(jiān)控系統(tǒng)主要采用兩大類型監(jiān)控攝像機，分別為固定視角的攝像機和視角可控制攝像機。

固定視角的攝像機一般俗稱為“槍機”，這種攝像機的安裝方位角是固定的，通常采用定焦鏡頭，因此，槍機安裝后的預(yù)置位是固定的，其視角或者視場范圍也是固定的，監(jiān)控范圍有限且不靈活。在實際視頻監(jiān)控系統(tǒng)運行的過程中，固定視角的攝像機的預(yù)置位主要由人工根據(jù)監(jiān)控經(jīng)驗設(shè)置。

視角可控制攝像機俗稱“球機”，安裝于可控云臺或者與云臺為一體化設(shè)計，且鏡頭焦距可調(diào)，可以根據(jù)監(jiān)控的需要通過后臺實現(xiàn)轉(zhuǎn)動、變焦等功能，從而改變監(jiān)控視場范圍，可以有效地解決“槍機”監(jiān)控范圍有限且不靈活的問題。在實際視頻監(jiān)控系統(tǒng)運行中，視角可控制攝像機的預(yù)置位有如下幾種設(shè)置、切換方法：一是人工根據(jù)監(jiān)控經(jīng)驗，提前設(shè)置預(yù)置位及預(yù)置位間的切換方式，但是實際場景中人員及車輛的情況是千變?nèi)f化的，人流、車流 及安全事件的發(fā)生具有時變性，預(yù)先設(shè)置好的預(yù)置位及預(yù)置位間的切換方式很難對如此快速變化的場景進行有效監(jiān)控；二是根據(jù)臨時需要，人工手動調(diào)整攝像機位置與監(jiān)控角度，如長時間不操作后，將自動恢復(fù)到原先設(shè)置的某一個預(yù)置位；三是不設(shè)置任何預(yù)置位，全部依賴人工手動調(diào)整監(jiān)控位置。但因為第二種和第三種方式，主要靠人工進行調(diào)整，但是前端攝像機的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于操作人員的數(shù)量，很難實現(xiàn)對每一視角可控攝像機都采用人工調(diào)整。

實際應(yīng)用中，因為監(jiān)控畫面的視場范圍與視覺質(zhì)量之間存在一定的矛盾，視場范圍越寬泛，獲得的整體場景情況信息越多，但獲取的具體目標(biāo)的細(xì)節(jié)信息就越少，視覺質(zhì)量也就越差；反之若獲取的目標(biāo)細(xì)節(jié)信息較多(視覺質(zhì)量高)時又不能掌控宏觀信息，視場范圍越狹窄，獲得的整體場景情況信息就越少。因此，預(yù)置位的設(shè)置對操作人員的經(jīng)驗有很高的要求，而現(xiàn)有技術(shù)中，無論是固定視角的攝像機還是視角可控制攝像機，其預(yù)置位均由人工根據(jù)監(jiān)控經(jīng)驗來設(shè)置，有可能因為操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理，導(dǎo)致監(jiān)控效果不理想。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為此，本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題在于現(xiàn)有技術(shù)中有可能因為操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理，導(dǎo)致監(jiān)控效果不理想。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

本發(fā)明提供了一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，包括：

獲取監(jiān)控裝置在多組預(yù)置位下的多個監(jiān)控圖像及每個監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度；

按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€監(jiān)控圖像進行排位，將排位最靠前的一個或多個監(jiān)控圖像對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，包括：

獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像；

將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像；

選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取其監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度；

將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵；

若合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵小于或等于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，則將基準(zhǔn)監(jiān)控圖像作為一個合并后的監(jiān)控圖像且不再并入新的子監(jiān)控圖像；

若合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵大于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，則將該合并后的監(jiān)控圖像作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，將其監(jiān)視風(fēng)險熵作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，并返回至所述將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟；

按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€合并后的監(jiān)控圖像進行排位，獲取排位最靠前的一個或多個合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位，將其設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

本發(fā)明所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，獲取監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟包括：

識別監(jiān)控圖像中的運動目標(biāo)、固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域；

獲取運動目標(biāo)的運動信息并對所述運動信息進行統(tǒng)計，獲取運動信息統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果包括運動目標(biāo)的數(shù)目、時間和空間分布密度、運動速度的大小、方向和軌跡、進出場景或者在場景中停留的位置和時長以及與運動狀態(tài)相關(guān)的時間中的至少一個；

獲取固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度，及固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險；

獲取監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系；

根據(jù)所述覆蓋程度以及所述固有風(fēng)險獲取監(jiān)控裝置對固定目標(biāo)和/或重 點控制區(qū)域監(jiān)視的第一監(jiān)視風(fēng)險熵；

根據(jù)所述運動信息統(tǒng)計結(jié)果獲取運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險，據(jù)此獲取監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)進行監(jiān)視的第二監(jiān)視風(fēng)險熵；

根據(jù)所述符合度關(guān)系獲取與監(jiān)控裝置視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵；

將所述第一監(jiān)視風(fēng)險熵、所述第二監(jiān)視風(fēng)險熵以及所述第三監(jiān)視風(fēng)險熵加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵。

本發(fā)明所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，所述根據(jù)所述覆蓋程度以及所述固有風(fēng)險獲取監(jiān)控裝置對固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域監(jiān)視的第一監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟中，通過如下公式計算第一監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_1=\underset{i+j}{\mathrm{\Σ}}{S}_{1,i+j}$

其中，

$S_{1,j}=-T{w}_j\·\lg \left(p_j\frac{A_{\mathrm{in}}}{A_{\mathrm{total}}}\right)$重點控制區(qū)域

Ts_i是第i個固定目標(biāo)在發(fā)生危險時的危害程度，Tw_j是第j個重點控制區(qū)域在發(fā)生危險時的危害程度,P_i是第i個固定目標(biāo)不安全事件發(fā)生的概率，P_j是第j個重點控制區(qū)域不安全事件發(fā)生的概率，且Ts_i、Tw_j、P_i、P_j均隨時間或空間變化，A_in為重點控制區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋面積，A_total為監(jiān)控圖像的總面積，S_1,i是第i個固定目標(biāo)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_1,j是第j個重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵，S₁是所有固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵之和。

本發(fā)明所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，所述根據(jù)所述運動信息統(tǒng)計結(jié)果獲取運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險，據(jù)此獲取監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)進行監(jiān)視的第二監(jiān)視風(fēng)險 熵的步驟中，通過如下公式計算第二監(jiān)視風(fēng)險熵：

S₂＝(β₁S_M+β₂S_MS)

β₁β₂分別代表權(quán)重，S_M是與運動目標(biāo)自身相關(guān)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_MS是運動目標(biāo)對固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域產(chǎn)生威脅的監(jiān)視風(fēng)險熵；

其中，

S_M＝-T_Mlg(p|p_M)＝-T_M(lgp+lgp_M)

S_MS＝-T_Slg(p|P_MS)

T_M由運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險確定，T_S由固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險確定，p為運動目標(biāo)出現(xiàn)在監(jiān)控圖像中的概率,P_M為運動目標(biāo)不安全事件的發(fā)生概率，P_MS為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域耦合事件的發(fā)生概率；ρ為運動目標(biāo)在時間和空間分布密度，n為運動目標(biāo)的數(shù)目，為運動目標(biāo)的運動速度矢量，t為運動目標(biāo)的時間屬性，Δt為運動目標(biāo)在場景中停留的時長，為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的相對位置。

本發(fā)明所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，所述根據(jù)監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系獲取與監(jiān)控裝置視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟中，通過如下公式計算第三監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_{\mathrm{VQ}}=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k\lg \left({\mathrm{\θ}}_k\right|p)=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k(\lg {\mathrm{\θ}}_k+\mathrm{lgp})$

其中，θ_k代表視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系中的第k個視覺信息采集質(zhì)量指標(biāo)的主觀或客觀滿意度，ω_k代表權(quán)重。

本發(fā)明還提供了一種通過上述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法獲取的監(jiān)控裝置預(yù)置位間的切換方法，包括：

根據(jù)運動目標(biāo)的時間和空間的統(tǒng)計特性與優(yōu)選預(yù)置位所對應(yīng)的監(jiān)控圖像之間在時間和空間上的關(guān)聯(lián)，設(shè)定優(yōu)選預(yù)置位之間的切換時間和順序。

本發(fā)明還提供了一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，包括：

監(jiān)控單元，用于獲取監(jiān)控裝置在多組預(yù)置位下的多個監(jiān)控圖像及每個監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度；

預(yù)置位選取單元，用于按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€監(jiān)控圖像進行排位，將排位最靠前的一個或多個監(jiān)控圖像對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，包括：

廣角監(jiān)控圖像獲取單元，用于獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像；

劃分單元，用于將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像；

基準(zhǔn)選取單元，用于選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取其監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度；

合并單元，用于將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵；

第一處理單元，用于在合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵小于或等于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵時，將基準(zhǔn)監(jiān)控圖像作為一個合并后的監(jiān)控圖像且不再并入新的子監(jiān)控圖像；

第二處理單元，用于在合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵大于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵時，將該合并后的監(jiān)控圖像作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，將其監(jiān)視風(fēng)險熵作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，并激活所述合并單元；

選取單元，用于按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€合并后的監(jiān)控圖像進行排位，獲取排位最靠前的一個或多個合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的一組 或多組預(yù)置位，將其設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

本發(fā)明所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，所述監(jiān)控單元、所述基準(zhǔn)選取單元以及所述合并單元中均包括監(jiān)視風(fēng)險熵獲取子單元，其進一步包括：

識別器，用于識別監(jiān)控圖像中的運動目標(biāo)、固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域；

統(tǒng)計器，用于獲取運動目標(biāo)的運動信息并對所述運動信息進行統(tǒng)計，獲取運動信息統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果包括運動目標(biāo)的數(shù)目、時間和空間分布密度、運動速度的大小、方向和軌跡、進出場景或者在場景中停留的位置和時長以及與運動狀態(tài)相關(guān)的時間中的至少一個；

第一獲取器，用于獲取固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度，及固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險；

第二獲取器，用于獲取監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系；

第一監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，用于根據(jù)所述覆蓋程度以及所述固有風(fēng)險獲取監(jiān)控裝置對固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域監(jiān)視的第一監(jiān)視風(fēng)險熵；

第二監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，用于根據(jù)所述運動信息統(tǒng)計結(jié)果獲取運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險，據(jù)此獲取監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)進行監(jiān)視的第二監(jiān)視風(fēng)險熵；

第三監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，用于根據(jù)所述符合度關(guān)系獲取與監(jiān)控裝置視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵；

監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，用于將所述第一監(jiān)視風(fēng)險熵、所述第二監(jiān)視風(fēng)險熵以及所述第三監(jiān)視風(fēng)險熵加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵。

本發(fā)明的上述技術(shù)方案相比現(xiàn)有技術(shù)具有以下優(yōu)點：

(1)本發(fā)明提供了一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)，首先獲取監(jiān)控裝置在多組預(yù)置位下的多個監(jiān)控圖像及每個監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，再按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€監(jiān)控圖像進行排位，將排位最靠前的一 個或多個監(jiān)控圖像對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。因為所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度，因此監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，對監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度就越深入，監(jiān)控效果也就越好。本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)通過對每個監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。

(2)本發(fā)明還提供了另外一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)，先獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像，再將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像，之后選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，并以基準(zhǔn)監(jiān)控圖像為中心，按照由近及遠(yuǎn)的順序依次并入相鄰或鄰近位置的子監(jiān)控圖像，直至合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵達(dá)到最大值。因為監(jiān)控裝置獲取的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，監(jiān)控效果就越理想，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大的合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的預(yù)置位，是監(jiān)控效果最好，設(shè)置最合理的預(yù)置位。本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)通過對每個合并后的監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的合并后的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。另，通過判斷合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵是否增加就可以確定監(jiān)控效果最佳的監(jiān)控圖像并據(jù)此計算出監(jiān)控效果最優(yōu)的預(yù)置位了，無需再逐個遍歷監(jiān)控裝置的預(yù)置位以尋找最優(yōu)的預(yù)置位，縮短了驗證調(diào)試時間。

(3)本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)，根據(jù)與運動目標(biāo)自身引入的安全風(fēng)險有關(guān)的第一監(jiān)視風(fēng)險熵、與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度及固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的固有風(fēng)險有關(guān)的第二監(jiān)視風(fēng)險熵、與監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度有關(guān) 的第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵，其中第一監(jiān)視風(fēng)險熵和第二監(jiān)視風(fēng)險熵涉及監(jiān)控圖像對風(fēng)險點的空間覆蓋，第三監(jiān)視風(fēng)險熵涉及能否取得高質(zhì)量的視覺信息，而兩者之間是一對矛盾的需求，本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法及系統(tǒng)通過第一監(jiān)視風(fēng)險熵、第二監(jiān)視風(fēng)險熵、第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)來獲取監(jiān)視風(fēng)險熵，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大時，說明該監(jiān)視風(fēng)險熵所對應(yīng)的監(jiān)控圖像能夠覆蓋監(jiān)控場景中的風(fēng)險點，并且也具有較高質(zhì)量的視覺信息，也即監(jiān)控圖像在這兩方面的綜合效果達(dá)到最優(yōu)，兼顧了視場范圍和視覺質(zhì)量。

(4)本發(fā)明還提供了一種上述預(yù)置位之間的切換方法及系統(tǒng)，根據(jù)運動目標(biāo)的時間和空間的統(tǒng)計特性與優(yōu)選預(yù)置位所對應(yīng)的監(jiān)控圖像之間在時間和空間上的關(guān)聯(lián)，設(shè)定優(yōu)選預(yù)置位之間的切換時間和順序。因此，本發(fā)明所述預(yù)置位之間的切換方法及系統(tǒng)，其預(yù)置位切換時的巡航路徑并非固定的，而是根據(jù)運動目標(biāo)在時間和空間上的變化特性進行實時自動調(diào)整，方便靈活，能夠?qū)焖僮兓膱鼍斑M行有效監(jiān)控，達(dá)到最好的監(jiān)控捕獲效果。

附圖說明

為了使本發(fā)明的內(nèi)容更容易被清楚的理解，下面根據(jù)本發(fā)明的具體實施例并結(jié)合附圖，對本發(fā)明作進一步詳細(xì)的說明，其中

圖1是本發(fā)明背景技術(shù)部分所述預(yù)置位中攝像機光軸延長線與垂直方向相夾而成的俯仰角度Ф的示意圖；

圖2是本發(fā)明背景技術(shù)部分所述攝像機光軸延長線在水平面內(nèi)的投影與水平面內(nèi)的參考方向所成的夾角θ；

圖3是本發(fā)明實施例1所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法的流程圖；

圖4是本發(fā)明實施例2所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法的流程圖；

圖5是本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法中獲取監(jiān)視風(fēng)險熵的流程圖；

圖6是本發(fā)明實施例1所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖7是本發(fā)明實施例2所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖；

圖8是本發(fā)明所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)中監(jiān)視風(fēng)險熵獲取子單元 的結(jié)構(gòu)框圖。

圖中附圖標(biāo)記表示為：11-監(jiān)控單元，12-預(yù)置位選取單元，21-廣角監(jiān)控圖像獲取單元，22-劃分單元，23-基準(zhǔn)選取單元，24-合并單元，25-第一處理單元，26-第二處理單元，27-選取單元，3-監(jiān)視風(fēng)險熵獲取子單元，31-識別器，32-統(tǒng)計器，33-第一獲取器，34-第二獲取器，35-第一監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，36-第二監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，37-第三監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器，38-監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器。

具體實施方式

實施例1

本實施例提供了一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，如圖3所示，包括：

S11.獲取監(jiān)控裝置在多組預(yù)置位下的多個監(jiān)控圖像及每個監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度。

S12.按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€監(jiān)控圖像進行排位，將排位最靠前的一個或多個監(jiān)控圖像對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

具體地，步驟S11、S12中所述監(jiān)控裝置可以為固定視角的攝像機，也可以為視角可控制攝像機，當(dāng)監(jiān)控裝置為固定視角的攝像機(槍機)時，因為其安裝后位置不能調(diào)整，因此只選取監(jiān)控圖像在監(jiān)視風(fēng)險熵最大時的預(yù)置位作為優(yōu)選預(yù)置位就可以了，能夠確保獲取到較好的監(jiān)控效果；當(dāng)監(jiān)控裝置為視角可控制攝像機(球機)時，因為實際場景中人員及車輛的情況是千變?nèi)f化的，人流、車流及安全事件的發(fā)生具有時變性，因此不同時段內(nèi)的最優(yōu)預(yù)置位有可能會有所不同，通過選取排位最靠前的幾組預(yù)置位作為優(yōu)選預(yù)置位，為后期根據(jù)實際監(jiān)控需求切換至最適合當(dāng)時情況的預(yù)置位奠定了基礎(chǔ)，能夠確保獲取到最優(yōu)的監(jiān)控圖像，對場景進行有效的監(jiān)控。

另，因為監(jiān)控裝置可以設(shè)置成多種視角位置(預(yù)置位)，在具體應(yīng)用中，為了驗證各個預(yù)置位的監(jiān)控效果，如果條件允許，需要盡可能多的遍歷監(jiān)控 裝置的多組不同的預(yù)置位，從中選取出監(jiān)視風(fēng)險熵最大的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位，能夠使監(jiān)控裝置及時監(jiān)控獲取到監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息。

因為所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度，因此監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，對監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度就越深入，監(jiān)控效果也就越好。本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法通過對每個監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。

優(yōu)選地，如圖5所示，獲取監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟可以包括：

S31.識別監(jiān)控圖像中的運動目標(biāo)、固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域。

S32.獲取運動目標(biāo)的運動信息并對所述運動信息進行統(tǒng)計，獲取運動信息統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果包括運動目標(biāo)的數(shù)目、時間和空間分布密度、運動速度的大小、方向和軌跡、進出場景或者在場景中停留的位置和時長以及與運動狀態(tài)相關(guān)的時間中的至少一個。

S33.獲取固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度，及固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險。

S34.獲取監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系。

S35.根據(jù)所述覆蓋程度以及所述固有風(fēng)險獲取監(jiān)控裝置對固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域監(jiān)視的第一監(jiān)視風(fēng)險熵。

S36.根據(jù)所述運動信息統(tǒng)計結(jié)果獲取運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險，據(jù)此獲取監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)進行監(jiān)視的第二監(jiān)視風(fēng)險熵。

S37.根據(jù)所述符合度關(guān)系獲取與監(jiān)控裝置視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的第 三監(jiān)視風(fēng)險熵。

S38.將所述第一監(jiān)視風(fēng)險熵、所述第二監(jiān)視風(fēng)險熵以及所述第三監(jiān)視風(fēng)險熵加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵。

具體地，步驟S31中，對于運動目標(biāo)、固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的識別，可以選用現(xiàn)有技術(shù)中的任何一種識別方法來實現(xiàn)。運動目標(biāo)即為監(jiān)控場景中運動的目標(biāo)，在一個監(jiān)控場景中有多種運動目標(biāo)，可以根據(jù)監(jiān)控任務(wù)選取需要監(jiān)控的運動目標(biāo)，比如監(jiān)控任務(wù)是監(jiān)察是否發(fā)生打架、斗毆等暴力事件，則運動目標(biāo)確定為人，如果監(jiān)控任務(wù)主要是看是否有交通違章，可以將運動目標(biāo)確定為機動車輛等；固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域是根據(jù)監(jiān)控任務(wù)設(shè)置的，比如監(jiān)控場景內(nèi)有危險物品，比如加油站、汽油桶、存儲危險品的倉庫等，或者監(jiān)控場景內(nèi)有人流密集區(qū)域，比如電梯口、商城入口等，可以將其設(shè)置為固定目標(biāo)或者將其周圍的區(qū)域劃定為重點控制區(qū)域，進行重點監(jiān)控。一個監(jiān)控場景中的固定目標(biāo)和重點監(jiān)控區(qū)域可以有多個，可以既設(shè)定固定目標(biāo)又設(shè)定重點監(jiān)控區(qū)域，也可以只設(shè)定其中之一，具體根據(jù)監(jiān)控需求來設(shè)定。選定的每個固定目標(biāo)和重點監(jiān)控區(qū)域的類別、安防級別或與潛在安全風(fēng)險關(guān)聯(lián)的重要程度可以參照安全監(jiān)控要求或相關(guān)操作標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范來設(shè)定，符合監(jiān)控場景以及監(jiān)控任務(wù)的實際情況和需求。

步驟S32中，識別出監(jiān)控圖像中的運動目標(biāo)后，就能獲取運動目標(biāo)的運動軌跡，也即運動目標(biāo)隨時間和空間變化的運動信息，比如運動目標(biāo)什么時間出現(xiàn)在了什么位置，通過監(jiān)控圖像就可以識別獲取，通過對運動信息進行統(tǒng)計，就可以獲取到運動信息統(tǒng)計結(jié)果，包括運動目標(biāo)的數(shù)目、時間和空間分布密度、運動速度的大小、方向和軌跡、進出場景或者在場景中停留的位置和時長以及與運動狀態(tài)相關(guān)的時間等，可以根據(jù)實際監(jiān)控需求確定具體統(tǒng)計運動目標(biāo)的哪些運動信息?？梢灾唤y(tǒng)計一種運動信息也可以統(tǒng)計多種運動信息，為后期計算與運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險及其與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險監(jiān)視風(fēng)險熵奠定了基礎(chǔ)。

步驟S33中，通過識別監(jiān)控圖像中的固定目標(biāo)和重點監(jiān)控區(qū)域，自然就 能獲取固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度，當(dāng)然其覆蓋程度越高，監(jiān)控效果肯定越理想。關(guān)于固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域隨時間或/空間變化的固有風(fēng)險，可以根據(jù)固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域的類別、安防級別或與潛在安全風(fēng)險關(guān)聯(lián)來設(shè)定，比如固定目標(biāo)是一個汽油桶的時候，其潛在安全風(fēng)險就比較高，可以設(shè)定較大的固有風(fēng)險值，并且汽油桶越靠近人員密集區(qū)，其固有風(fēng)險值就越高，且因為汽油桶在高溫情況下更容易發(fā)生危險，因此隨著時間的變化，越臨近午時，溫度越高，其固有風(fēng)險值也會相應(yīng)增加。當(dāng)然有的固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域的固有風(fēng)險也可能不會隨空間或時間的變化而變化，比如，在一個出入口控制系統(tǒng)中，關(guān)鍵位置的出入控制裝置(如門鎖)若損毀則會造成安全事故(并有一定量的可計算風(fēng)險)，但通常不考慮控制裝置的隨時間老化問題，其固有風(fēng)險是一個以損毀概率為基礎(chǔ)的常量。通過獲取固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度及其隨時間或空間變化的固有風(fēng)險，為后期確定固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險奠定了基礎(chǔ)。

步驟S34中，監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系可以使用完成一種監(jiān)控任務(wù)的所需的圖像區(qū)域或目標(biāo)的圖像質(zhì)量的主觀或客觀評價指標(biāo)與實際監(jiān)控圖像的質(zhì)量評價指標(biāo)間的差異來表示。完成一種監(jiān)控任務(wù)的所需的圖像區(qū)域或目標(biāo)的圖像質(zhì)量的主觀或客觀評價指標(biāo)可以參照安全監(jiān)控要求或相關(guān)操作標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)定，例如在人員監(jiān)控的場合中，如果希望識別人的身份，則會對人臉部分的像素數(shù)、人臉的角度等評價指標(biāo)提出要求，如果希望區(qū)別人和車，則會對像素數(shù)、顏色失真度、對比度、清晰度等評價指標(biāo)提出要求。盡管這些指標(biāo)越高越能符合要求(這時往往對應(yīng)與較小的視場范圍)，但是在一些場合中，這些指標(biāo)也不能過高，例如如果人臉區(qū)域在畫面中所占的像素數(shù)過大，可能造成自動人臉檢測算法的失敗，因此具體的評價指標(biāo)需要參照安全監(jiān)控要求或相關(guān)操作標(biāo)準(zhǔn)來設(shè)定。通過對實際獲取的監(jiān)控圖像按照上述安全監(jiān)控要求或相關(guān)操作標(biāo)準(zhǔn)來評價分析，就可以獲取到實際監(jiān)控圖像的質(zhì)量評價指標(biāo)，因此，所需的圖像區(qū)域或目標(biāo)的圖像質(zhì)量的主觀或客觀評價指標(biāo)與實際監(jiān)控圖像的質(zhì)量評價指標(biāo)間的差異性越小，視覺 信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間符合度越高，監(jiān)控效果越理想，反之符合度越低，圖像質(zhì)量越差。能夠?qū)ΡO(jiān)控裝置獲取的監(jiān)控圖像的視覺質(zhì)量進行復(fù)合監(jiān)控要求的客觀評價，為后期獲取與視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的監(jiān)視風(fēng)險奠定了基礎(chǔ)。

步驟S35中，覆蓋程度越高、固有風(fēng)險越大，則第一監(jiān)視風(fēng)險熵也就越大，監(jiān)控圖像的視場范圍就越寬廣。

優(yōu)選地，可以通過如下公式計算第一監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_1=\underset{i+j}{\mathrm{\Σ}}{S}_{1,i+j}$

其中，

$S_{1,j}=-T{w}_j\·\lg \left(p_j\frac{A_{\mathrm{in}}}{A_{\mathrm{total}}}\right)$重點控制區(qū)域

Ts_i是第i個固定目標(biāo)在發(fā)生危險時的危害程度，Tw_j是第j個重點控制區(qū)域在發(fā)生危險時的危害程度,P_i是第i個固定目標(biāo)不安全事件發(fā)生的概率，P_j是第j個重點控制區(qū)域不安全事件發(fā)生的概率，且Ts_i、Tw_j、P_i、P_j均隨時間或空間變化，A_in為重點控制區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋面積，A_total為監(jiān)控圖像的總面積，S_1,i是第i個固定目標(biāo)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_1,j是第j個重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵，S₁是所有固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵之和。

具體地，因為一個監(jiān)控場景中有可能根據(jù)監(jiān)控任務(wù)或要求，設(shè)定了多個固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域，因此整個監(jiān)控場景中的第一風(fēng)險熵應(yīng)該為所有的固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵之和。Ts_i和Tw_j是根據(jù)每個固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的類別和特性來確定的，比如汽油桶(固定目標(biāo))在發(fā)生危險時的危害程度就比大，另外汽油桶所處的位置以及監(jiān)控時的時間也會影響其發(fā)生危險時的危害程度，因此Ts_i隨時間或空間變化而變化的，并且發(fā)生不安全事件的概率P_i也會隨時間和空間的變化而變化，比如早 晚高峰，人多車多發(fā)生不安全事件的概率就會比較高，凌晨監(jiān)控場景中運動目標(biāo)較少，發(fā)生不安全事件的概率就會比較低，具體根據(jù)監(jiān)控場景的類別和監(jiān)控的需求來設(shè)置上述參數(shù)的變化規(guī)律。當(dāng)監(jiān)控圖像中能監(jiān)控到固定目標(biāo)時，因為能時刻通過監(jiān)控圖像看到固定目標(biāo)，一旦有危險，可以及時獲取危險信息，則此種情況固定目標(biāo)的監(jiān)視風(fēng)險熵為0，而對于一個監(jiān)控圖像，有可能并不能顯示所有要監(jiān)控的固定目標(biāo)，即有的固定目標(biāo)有可能并不在監(jiān)控圖像中，既然監(jiān)控不到，則自然就存在監(jiān)控風(fēng)險了，則其監(jiān)視風(fēng)險與發(fā)生危險時的危害程度Ts_i以及不安全事件發(fā)生的概率P_i的變化規(guī)律一致，隨著其增大而增大，減小而減小。另，重點控制區(qū)域的覆蓋程度越高，也即A_in與A_total的比值越高，發(fā)生危險時的危害程度Tw_j越高，則該重點監(jiān)控區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵也越高，符合實際的監(jiān)控情況，能夠得到符合實際情況的第一監(jiān)視風(fēng)險熵。

步驟S36中，運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險越大，與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域的耦合風(fēng)險越大，第二監(jiān)視風(fēng)險熵也就越大。運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險與運動信息統(tǒng)計結(jié)果相關(guān)聯(lián)，比如運動目標(biāo)的數(shù)目越多，分布密度越大、運動速度越大，其自身引入的風(fēng)險越高；運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險與運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的位置關(guān)系以及其對固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域潛在的破壞及發(fā)生的概率或與固定目標(biāo)發(fā)生不安全時間對監(jiān)控場景中的其它目標(biāo)的傷害及發(fā)生的概率有關(guān)，運動目標(biāo)的位置離固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域越近、分布密度越大、速度越大、停留時長越長等，通常其耦合風(fēng)險越高。例如一個運載放射物質(zhì)的車輛(運動目標(biāo))，會對監(jiān)控場景中的物品、動物植物(固定目標(biāo))產(chǎn)生傷害，這種傷害與停留時間以及車輛的速度(與發(fā)生交通事故的概率有關(guān))等因素有關(guān)，隨著停留時間或者速度的增加，運載放射物的車輛與固定目標(biāo)之間的耦合風(fēng)險會越來越大；再如：人員在監(jiān)控場景中停留的時間越長、人員密度越大，對公共財物(包括重點目標(biāo))的損害幾率也就越大，人員(運動目標(biāo))與監(jiān)控環(huán)境中的固定目標(biāo)或重點監(jiān)控區(qū)域間的耦合風(fēng)險也就越大。

優(yōu)選地，可以通過如下公式計算第二監(jiān)視風(fēng)險熵：

S₂＝(β₁S_M+β₂S_MS)

β₁β₂分別代表權(quán)重，可以根據(jù)監(jiān)控場景的類別和監(jiān)控任務(wù)的需求而設(shè)定。S_M是與運動目標(biāo)自身相關(guān)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_MS是運動目標(biāo)對固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域產(chǎn)生威脅的監(jiān)視風(fēng)險熵；

其中，

S_M＝-T_Mlg(p|p_M)＝-T_M(lgp+lgp_M)

S_MS＝-T_Slg(p|P_MS)

T_M由運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險確定，T_S由固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險確定，p為運動目標(biāo)出現(xiàn)在監(jiān)控圖像中的概率,P_M為運動目標(biāo)不安全事件的發(fā)生概率，P_MS為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域耦合事件的發(fā)生概率；ρ為運動目標(biāo)在時間和空間分布密度，n為運動目標(biāo)的數(shù)目，為運動目標(biāo)的運動速度矢量，t為運動目標(biāo)的時間屬性，Δt為運動目標(biāo)在場景中停留的時長，為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的相對位置。

具體地，上述參數(shù)均可以通過運動信息統(tǒng)計結(jié)果來獲取。運動目標(biāo)不安全事件的發(fā)生概率P_M至少與運動目標(biāo)在時間和空間分布密度ρ、運動目標(biāo)的數(shù)目n、運動目標(biāo)的運動速度矢量、運動目標(biāo)的時間屬性t、運動目標(biāo)在場景中停留的時長Δt中的一個有關(guān)；運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域耦合事件的發(fā)生概率P_MS至少與運動目標(biāo)在時間和空間分布密度ρ、運動目標(biāo)的數(shù)目n、運動目標(biāo)的運動速度矢量、運動目標(biāo)的平均速度矢量、運動目標(biāo)出現(xiàn)或消失的時刻、運動目標(biāo)在場景中停留的時長Δt以及平均停留時長、運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的相對位置中的一個有關(guān)。本實施例全面考慮了運動目標(biāo)自身引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與周邊環(huán)境的耦合風(fēng)險，能夠真實反映監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)的監(jiān)視風(fēng)險，及時發(fā)現(xiàn) 運動目標(biāo)自身或與固定目標(biāo)發(fā)生的不安全事件，確保了監(jiān)控的效果。

步驟S37中，視覺信息采集質(zhì)量越高，第三監(jiān)視風(fēng)險熵就越大。優(yōu)選地，可以通過如下公式計算第三監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_{\mathrm{VQ}}=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k\lg \left({\mathrm{\θ}}_k\right|p)=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k(\lg {\mathrm{\θ}}_k+\mathrm{lgp})$

其中，θ_k代表視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系中的第k個視覺信息采集質(zhì)量指標(biāo)的主觀或客觀滿意度，ω_k代表權(quán)重。

具體地，θ_k根據(jù)某一指標(biāo)的監(jiān)控要求來分析獲取的監(jiān)控圖像，判定視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度，符合度越高，該指標(biāo)下的θ_k的值就越大，(θ_k|p)表示目標(biāo)出現(xiàn)的條件下獲得視覺信息的概率；對于運動目標(biāo)的出現(xiàn)概率p用目標(biāo)在場景中出現(xiàn)的概率代替；若視頻監(jiān)控對場景中的特定部分的視覺信息質(zhì)量有要求，則概率p用特定部分畫面中的面積與總的場景面積之比代替；若對整個監(jiān)視畫面有質(zhì)量要求則p＝1；ω_k的值根據(jù)監(jiān)控任務(wù)的需求確定，如果更需要有較好的視覺信息采集質(zhì)量，則ω_k的取值可以大一些。將每個指標(biāo)下的監(jiān)視風(fēng)險熵求和，就可以獲取到第三監(jiān)視風(fēng)險熵了，能夠準(zhǔn)確反映監(jiān)控裝置獲取的監(jiān)控圖像的視覺信息采集質(zhì)量。

步驟S38中，將第一監(jiān)視風(fēng)險熵、第二監(jiān)視風(fēng)險熵、第三監(jiān)視風(fēng)險熵加權(quán)就可以獲取到反映監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險的監(jiān)視風(fēng)險熵。優(yōu)選地，可以通過如下公式來計算監(jiān)視風(fēng)險熵：

S＝λ₁S₁+λ₂S₂+λ₃S_VQ

其中，λ₁、λ₂、λ₃分別代表權(quán)重系數(shù)，可以根據(jù)監(jiān)控任務(wù)對視場范圍和圖像質(zhì)量的需求來設(shè)置不同的值，如果更側(cè)重于獲得大的視場范圍，則λ₁、λ₂可以設(shè)置較大一些的值，如果更側(cè)重于獲取較高的視頻監(jiān)控質(zhì)量，則λ₃可以設(shè)置一些較大的值。為獲取到符合監(jiān)控需求的監(jiān)控效果較好的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的預(yù)置位奠定了基礎(chǔ)。

本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，根據(jù)與運動目標(biāo)自身引入的安 全風(fēng)險有關(guān)的第一監(jiān)視風(fēng)險熵、與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度及固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的固有風(fēng)險有關(guān)的第二監(jiān)視風(fēng)險熵、與監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度有關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵，其中第一監(jiān)視風(fēng)險熵和第二監(jiān)視風(fēng)險熵涉及監(jiān)控圖像對風(fēng)險點的空間覆蓋，第三監(jiān)視風(fēng)險熵涉及能否取得高質(zhì)量的視覺信息，而兩者之間是一對矛盾的需求，本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法通過第一監(jiān)視風(fēng)險熵、第二監(jiān)視風(fēng)險熵、第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)來獲取監(jiān)視風(fēng)險熵，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大時，說明該監(jiān)視風(fēng)險熵所對應(yīng)的監(jiān)控圖像能夠覆蓋監(jiān)控場景中的風(fēng)險點，并且也具有較高質(zhì)量的視覺信息，也即監(jiān)控圖像在這兩方面的綜合效果達(dá)到最優(yōu)，兼顧了視場范圍和視覺質(zhì)量。

實施例2

實施例1中，為了能夠選取出較好的預(yù)置位，需要調(diào)整監(jiān)控裝置的視角范圍，遍歷監(jiān)控裝置的每一個預(yù)置位，因此前期測試的周期比較長，為了進一步縮短測試周期，在實施例1的基礎(chǔ)上，本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法對實施例1進行了進一步的優(yōu)化，如圖4所示，包括：

S21.獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像。

S22.將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像。

S23.選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取其監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度。

S24.將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵。

S25.若合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵小于或等于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，則將基準(zhǔn)監(jiān)控圖像作為一個合并后的監(jiān)控圖像且不再并入新的子監(jiān)控圖像。

S26.若合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵大于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險 熵，則將該合并后的監(jiān)控圖像作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，將其監(jiān)視風(fēng)險熵作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，并返回至所述將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵的步驟。

S27.按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€合并后的監(jiān)控圖像進行排位，獲取排位最靠前的一個或多個合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位，將其設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

具體地，本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法，先獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像，再將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像，之后選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，并以基準(zhǔn)監(jiān)控圖像為中心，按照由近及遠(yuǎn)的順序依次并入相鄰或鄰近位置的子監(jiān)控圖像，直至合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵達(dá)到最大值。因為監(jiān)控裝置獲取的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，監(jiān)控效果就越理想，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大的合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的預(yù)置位，是監(jiān)控效果最好，設(shè)置最合理的預(yù)置位。通過對每個合并后的監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的合并后的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。另，通過判斷合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵是否增加就可以確定監(jiān)控效果最佳的監(jiān)控圖像并據(jù)此計算出監(jiān)控效果最優(yōu)的預(yù)置位了，無需再逐個遍歷監(jiān)控裝置的預(yù)置位以尋找最優(yōu)的預(yù)置位，縮短了驗證調(diào)試時間。

實施例3

本實施例提供了一種通過實施例1和實施例2所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置方法獲取的監(jiān)控裝置預(yù)置位間的切換方法，包括：

根據(jù)運動目標(biāo)的時間和空間的統(tǒng)計特性與優(yōu)選預(yù)置位所對應(yīng)的監(jiān)控圖像之間在時間和空間上的關(guān)聯(lián)，設(shè)定優(yōu)選預(yù)置位之間的切換時間和順序。

具體地，本實施例所述預(yù)置位之間的切換方法，其預(yù)置位切換時的巡航 路徑并非固定的，而是根據(jù)運動目標(biāo)在時間和空間上的變化特性進行實時自動調(diào)整，方便靈活，能夠?qū)焖僮兓膱鼍斑M行有效監(jiān)控，達(dá)到最好的監(jiān)控捕獲效果。

實施例4

本實施例提供了一種監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，如圖6所示，包括：監(jiān)控單元11和預(yù)置位選取單元12，其中監(jiān)控單元11，用于獲取監(jiān)控裝置在多組預(yù)置位下的多個監(jiān)控圖像及每個監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度；預(yù)置位選取單元12，用于按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€監(jiān)控圖像進行排位，將排位最靠前的一個或多個監(jiān)控圖像對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

因為所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度，因此監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，對監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度就越深入，監(jiān)控效果也就越好。本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)通過監(jiān)控單元11對每個監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并通過選取單元12選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。

優(yōu)選地，所述監(jiān)控單元11可以包括監(jiān)視風(fēng)險熵獲取子單元3，如圖8所示，其進一步包括：

識別器31，用于識別監(jiān)控圖像中的運動目標(biāo)、固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域。

統(tǒng)計器32，用于獲取運動目標(biāo)的運動信息并對所述運動信息進行統(tǒng)計，獲取運動信息統(tǒng)計結(jié)果，所述統(tǒng)計結(jié)果包括運動目標(biāo)的數(shù)目、時間和空間分布密度、運動速度的大小、方向和軌跡、進出場景或者在場景中停留的位置和時長以及與運動狀態(tài)相關(guān)的時間中的至少一個。

第一獲取器33，用于獲取固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度，及固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險。

第二獲取器34，用于獲取監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系。

第一監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器35，用于根據(jù)所述覆蓋程度以及所述固有風(fēng)險獲取監(jiān)控裝置對固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域監(jiān)視的第一監(jiān)視風(fēng)險熵。

優(yōu)選地，所述第一監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器35中，可以通過如下公式計算第一監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_1=\underset{i+j}{\mathrm{\Σ}}{S}_{1,i+j}$

其中，

$S_{1,j}=-T{w}_j\·\lg \left(p_j\frac{A_{\mathrm{in}}}{A_{\mathrm{total}}}\right)$重點控制區(qū)域

Ts_i是第i個固定目標(biāo)在發(fā)生危險時的危害程度，Tw_j是第j個重點控制區(qū)域在發(fā)生危險時的危害程度,P_i是第i個固定目標(biāo)不安全事件發(fā)生的概率，P_j是第j個重點控制區(qū)域不安全事件發(fā)生的概率，且Ts_i、Tw_j、P_i、P_j均隨時間或空間變化，A_in為重點控制區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋面積，A_total為監(jiān)控圖像的總面積，S_1,i是第i個固定目標(biāo)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_1,j是第j個重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵，S₁是所有固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的監(jiān)視風(fēng)險熵之和。

第二監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器36，用于根據(jù)所述運動信息統(tǒng)計結(jié)果獲取運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險以及運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的耦合風(fēng)險，據(jù)此獲取監(jiān)控裝置對運動目標(biāo)進行監(jiān)視的第二監(jiān)視風(fēng)險熵。

優(yōu)選地，所述第二監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器36中，可以通過如下公式計算第二監(jiān)視風(fēng)險熵：

S₂＝(β₁S_M+β₂S_MS)

β₁β₂分別代表權(quán)重，S_M是與運動目標(biāo)自身相關(guān)的監(jiān)視風(fēng)險熵，S_MS是運動目標(biāo)對固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域產(chǎn)生威脅的監(jiān)視風(fēng)險熵；

其中，

S_M＝-T_Mlg(p｜p_M)＝-T_M(lgp+lgp_M)

S_MS＝-T_Slg(p|P_MS)

T_M由運動目標(biāo)引入的安全風(fēng)險確定，T_S由固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)視區(qū)域隨時間或空間變化的固有風(fēng)險確定，p為運動目標(biāo)出現(xiàn)在監(jiān)控圖像中的概率,P_M為運動目標(biāo)不安全事件的發(fā)生概率，P_MS為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域耦合事件的發(fā)生概率；ρ為運動目標(biāo)在時間和空間分布密度，n為運動目標(biāo)的數(shù)目，為運動目標(biāo)的運動速度矢量，t為運動目標(biāo)的時間屬性，Δt為運動目標(biāo)在場景中停留的時長，為運動目標(biāo)與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域之間的相對位置。

第三監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器37，用于根據(jù)所述符合度關(guān)系獲取與監(jiān)控裝置視覺信息采集質(zhì)量相關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵。

優(yōu)選地，所述第三監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器37中，可以通過如下公式計算第三監(jiān)視風(fēng)險熵：

$S_{\mathrm{VQ}}=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k\lg \left({\mathrm{\θ}}_k\right|p)=-\underset{k}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ω}}_k(\lg {\mathrm{\θ}}_k+\mathrm{lgp})$

其中，θ_k代表視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度關(guān)系中的第k個視覺信息采集質(zhì)量指標(biāo)的主觀或客觀滿意度，ω_k代表權(quán)重。

監(jiān)視風(fēng)險熵獲取器38，用于將所述第一監(jiān)視風(fēng)險熵、所述第二監(jiān)視風(fēng)險熵以及所述第三監(jiān)視風(fēng)險熵加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵。

本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，根據(jù)與運動目標(biāo)自身引入的安 全風(fēng)險有關(guān)的第一監(jiān)視風(fēng)險熵、與固定目標(biāo)和/或重點監(jiān)控區(qū)域在監(jiān)控圖像中的覆蓋程度及固定目標(biāo)和/或重點控制區(qū)域的固有風(fēng)險有關(guān)的第二監(jiān)視風(fēng)險熵、與監(jiān)控圖像的視覺信息質(zhì)量與監(jiān)控要求之間的符合度有關(guān)的第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)得到監(jiān)視風(fēng)險熵，其中第一監(jiān)視風(fēng)險熵和第二監(jiān)視風(fēng)險熵涉及監(jiān)控圖像對風(fēng)險點的空間覆蓋，第三監(jiān)視風(fēng)險熵涉及能否取得高質(zhì)量的視覺信息，而兩者之間是一對矛盾的需求，本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)通過第一監(jiān)視風(fēng)險熵、第二監(jiān)視風(fēng)險熵、第三監(jiān)視風(fēng)險熵之間的加權(quán)來獲取監(jiān)視風(fēng)險熵，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大時，說明該監(jiān)視風(fēng)險熵所對應(yīng)的監(jiān)控圖像能夠覆蓋監(jiān)控場景中的風(fēng)險點，并且也具有較高質(zhì)量的視覺信息，也即監(jiān)控圖像在這兩方面的綜合效果達(dá)到最優(yōu)，兼顧了視場范圍和視覺質(zhì)量。

實施例5

本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)是對實施例4的進一步改進，如圖7所示，包括：

廣角監(jiān)控圖像獲取單元21，用于獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像。

劃分單元22，用于將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像。

基準(zhǔn)選取單元23，用于選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取其監(jiān)視風(fēng)險熵，所述監(jiān)視風(fēng)險熵用于表示監(jiān)控裝置對所監(jiān)控場景中不安全事件或關(guān)注事件的風(fēng)險或信息的掌握程度。

合并單元24，用于將與基準(zhǔn)監(jiān)控圖像相鄰的一個子監(jiān)控圖像并入基準(zhǔn)監(jiān)控圖像并獲取合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵。

第一處理單元25，用于在合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵小于或等于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵時，將基準(zhǔn)監(jiān)控圖像作為一個合并后的監(jiān)控圖像且不再并入新的子監(jiān)控圖像。

第二處理單元26，用于在合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵大于基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵時，將該合并后的監(jiān)控圖像作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，將 其監(jiān)視風(fēng)險熵作為新的基準(zhǔn)監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵，并激活所述合并單元24。

選取單元27，用于按照監(jiān)視風(fēng)險熵由大到小的順序?qū)γ總€合并后的監(jiān)控圖像進行排位，獲取排位最靠前的一個或多個合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的一組或多組預(yù)置位，將其設(shè)置為優(yōu)選預(yù)置位。

具體地，本實施例所述監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)，先獲取監(jiān)控裝置處于最大視角位置時的廣角監(jiān)控圖像，再將廣角監(jiān)控圖像劃分為多個子監(jiān)控圖像，之后選取其中一個子監(jiān)控圖像作為基準(zhǔn)監(jiān)控圖像，并以基準(zhǔn)監(jiān)控圖像為中心，按照由近及遠(yuǎn)的順序依次并入相鄰或鄰近位置的子監(jiān)控圖像，直至合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵達(dá)到最大值。因為監(jiān)控裝置獲取的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵越大，監(jiān)控效果就越理想，因此監(jiān)視風(fēng)險熵最大的合并后的監(jiān)控圖像所對應(yīng)的預(yù)置位，是監(jiān)控效果最好，設(shè)置最合理的預(yù)置位。通過對每個合并后的監(jiān)控圖像進行自動分析獲取其對應(yīng)的監(jiān)視風(fēng)險熵，并選取監(jiān)視風(fēng)險熵數(shù)值最大時的合并后的監(jiān)控圖像對應(yīng)的預(yù)置位作為監(jiān)控裝置的優(yōu)選預(yù)置位，能夠確保獲取到最好的監(jiān)控效果，設(shè)置合理，克服了現(xiàn)有技術(shù)中由于操作人員經(jīng)驗不足使得預(yù)置位設(shè)置不合理的缺陷。另，通過判斷合并后的監(jiān)控圖像的監(jiān)視風(fēng)險熵是否增加就可以確定監(jiān)控效果最佳的監(jiān)控圖像并據(jù)此計算出監(jiān)控效果最優(yōu)的預(yù)置位了，無需再逐個遍歷監(jiān)控裝置的預(yù)置位以尋找最優(yōu)的預(yù)置位，縮短了驗證調(diào)試時間。

實施例6

本實施例提供了一種通過實施例4和實施例5所述的監(jiān)控裝置預(yù)置位設(shè)置系統(tǒng)獲取的監(jiān)控裝置預(yù)置位間的切換系統(tǒng)，包括：

切換單元，用于根據(jù)運動目標(biāo)的時間和空間的統(tǒng)計特性與優(yōu)選預(yù)置位所對應(yīng)的監(jiān)控圖像之間在時間和空間上的關(guān)聯(lián)，設(shè)定優(yōu)選預(yù)置位之間的切換時間和順序。

具體地，本實施例所述預(yù)置位之間的切換系統(tǒng)，其預(yù)置位切換時的巡航路徑并非固定的，而是根據(jù)運動目標(biāo)在時間和空間上的變化特性進行實時自 動調(diào)整，方便靈活，能夠?qū)焖僮兓膱鼍斑M行有效監(jiān)控，達(dá)到最好的監(jiān)控捕獲效果。

本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員應(yīng)明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序產(chǎn)品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結(jié)合軟件和硬件方面的實施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機可用存儲介質(zhì)(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學(xué)存儲器等)上實施的計算機程序產(chǎn)品的形式。

本發(fā)明是參照根據(jù)本發(fā)明實施例的方法、設(shè)備(系統(tǒng))、和計算機程序產(chǎn)品的流程圖和/或方框圖來描述的。應(yīng)理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結(jié)合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器以產(chǎn)生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令產(chǎn)生用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。

這些計算機程序指令也可存儲在能引導(dǎo)計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產(chǎn)生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。

這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備上，使得在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟以產(chǎn)生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。

盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權(quán)利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。