驻所智能视频监控模组、系统、方法以及存储介质技术方案

驻所智能视频监控模组、系统、方法以及存储介质，所述模组包括、包括：采集视频图像的多个视频采集终端，自动分析各种异常行为视频分析服务器，以及报警单元；所述视频分析服务器包括起身识别模块、聚集识别模块、打架识别模块；聚集识别模块能够区分场景的大小采用基于头肩检测进行人数统计或基于MID进行人群密度检测。本发明专利技术实现了能够全天候不间断地对视频进行检测，自动发现监控画面中的异常情况，本发明专利技术能够应用于驻所联网，加强技术防范的力度，同时提高了驻所监管人员的工作效率。能够对人员起身进行警戒判断，区分监视区域的大小，分别采用不同的算法计算人群数量或者人群密度，提高了计算精度和效率。

【技术实现步骤摘要】
驻所智能视频监控模组、系统、方法以及存储介质
本专利技术涉及视频监控领域，具体的，涉及一种具有智能识别能力，能够检测人员聚集、起身、打架等异常行为的驻所智能视频监控模组、系统、方法以及存储介质。
技术介绍
随着视频监控技术的发展，视频监控被广泛的应用于场所的管理，但现有的监控系统只能人工在现场负责甄别，或者事后查阅，当摄像头过多的时候，工作人员难以及时顾及到所有的影像，从而无法及时对突发的警情做出反应。特别是，对于监狱、看守所、拘留室等重点人员聚集的场所，较容易发生突发的情况，例如犯人聚集发生斗殴，犯人在半夜意图离开看管位置，例如起床，准备逃跑。在现有技术中，针对嫌疑人的违规情况，需要驻所检察人员实时监看视频图像督查是否有违规情况，浪费人力的同时也大大降低了驻所检察人员的工作效率。因此，如何对驻所视频监控视频进行智能识别，自动发现监控画面中的异常情况，从而能够更加有效的协助工作人员处理危机，成为现有技术亟需解决的技术问题。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的驻所智能视频监控模组、系统及其监控方法，解决传统视频监控系统所固有的一些缺陷，实现了监控方式由被动到主动的转变，能够实现全天候不间断地对视频进行检测。一种驻所智能视频监控模组，包括：多个视频采集终端，视频分析服务器，以及报警单元；其中所述视频采集终端，设置在多个不同的位置，对驻所进行监视，采集视频图像，并送往视频分析服务器；所述视频分析服务器，分别接收多个所述视频采集终端采集的视频图像，自动分析各种异常行为，如存在异常行为则发出报警信号；报警单元，用于根据所收到的报警信号发出警报。可选的，所述视频分析服务器包括起身识别模块、聚集识别模块、打架识别模块；其中，起身识别模块，能够自动监视在监控场景范围内人员的活动，在休息区域的周围设置警戒区域，当被监视人员离开警戒区域时，自动发出报警信息；聚集识别模块，能够分析视频画面中活动移动目标，统计设定区域内目标数量或密度，当数量或密度超过预设阈值时，自动产生报警信息；打架识别模块，能够自动识别指定区域内人员的运动特征、运动轨迹以及肢体剧烈变化，从而实时检测是否有打架斗殴情况，如有，自动产生报警信息。可选的，所述起身识别模块具体包括：输入图像，对输入图像进行平滑化处理，获取警戒区域位置，获取被监视人员影像，并进而获取被监视人在警戒区域的投影，判断被监视人的投影是否位于警戒区域，如果不在，则认为该被监视人员做出起身动作，自动发出报警信息，如果在，则持续不断的获取被监视人员的投影，并进行判断。可选的，所述聚集识别模块进行人员聚集智能识别，能够根据不同的场景选择所适应的识别方法，首先获取监控区域图像，识别监控区域位置大小，当监控区域为小场景时，基于头肩检测进行人数统计，当监控区域为大场景时，基于MID进行人群密度检测，当数量或人群密度超过预设阈值时，自动产生报警信息。可选的，所述基于MID进行人群密度检测具体利用如下步骤实现：步骤1：计算输入图像的马赛克差分(MID)特征，同时采用光流法计算区域内运动目标平均速度，统计参数自适应调整为长期统计或短期统计；步骤2：对长期统计/短期统计的马赛克图像差分时间序列进行概率分布检验，确定相应马赛克方块内是否有稳定的人群运动；步骤3：利用网格法计算人群运动在空间上的分布，并将与空间分布有关的用于时间分布检验的参数反馈给概率分布校验；步骤4：对具有明显透视现象的人群场景做几何校正，获得图像平面上每个像素对人群密度的贡献因子；步骤5：利用贡献因子对网格法获得的人群空间面积做加权处理，采用连通区域检测并搜索局部拥塞区域，整体加权后的人群空间面积与局部拥塞区域的面积之比为监控区域整体人群密度。可选的，所述监控模组还包括存储服务器和显示单元，所述存储服务器能够对发生报警信号的视频进行录制，所述显示单元能够实时显示发生报警信号的视频。本专利技术还包括一种驻所智能视频监控系统，其特征在于：包括多个权利要求1-6中任意一项所述的驻所智能视频监控模组，多个所述监控模组相互连接。本专利技术还公开了一种驻所智能视频监控方法，包括如下步骤：获取步骤S110：获取实时采集的视频图像，分析步骤S120：对所采集的视频图像进行分析，判断是否存在各种异常行为；警报步骤S130：当存在异常行为时发出报警信号。可选的，所述分析步骤包括身份识别分析、聚集分析和打架识别分析；所述身份识别分析具体包括：对输入图像进行平滑化处理，获取警戒区域位置，获取被监视人员影像，并进而获取被监视人在警戒区域的投影，判断被监视人的投影是否位于警戒区域，如果不在，则认为该被监视人员做出起身动作，自动发出报警信息，如果在，则持续不断的获取被监视人员的投影，并进行判断；所述聚集识别包括获取监控区域图像，识别监控区域位置大小，当监控区域为小场景时，基于头肩检测进行人数统计，当监控区域为大场景时，基于MID进行人群密度检测；所述基于MID进行人群密度检测的具体步骤：步骤1：计算输入图像的马赛克差分(MID)特征，同时采用光流法计算区域内运动目标平均速度，统计参数自适应调整为长期统计或短期统计；步骤2：对长期统计/短期统计的马赛克图像差分时间序列进行概率分布检验，确定相应马赛克方块内是否有稳定的人群运动；步骤3：利用网格法计算人群运动在空间上的分布，并将与空间分布有关的用于时间分布检验的参数反馈给概率分布校验；步骤4：对具有明显透视现象的人群场景做几何校正，获得图像平面上每个像素对人群密度的贡献因子；步骤5：利用贡献因子对网格法获得的人群空间面积做加权处理，采用连通区域检测并搜索局部拥塞区域，整体加权后的人群空间面积与局部拥塞区域的面积之比为监控区域整体人群密度。本专利技术进一步公开列一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时执行如上述的智能视频监控方法。本专利技术实现了监控方式由被动到主动的转变，能够实现全天候不间断地对视频进行检测，自动发现监控画面中的异常情况，检测出异常时会将状态反馈给系统，从而能够更加有效的协助工作人员处理危机，并最大限度的降低误报和漏报现象。通过系统软件智能算法检测人员聚集、起身、打架等异常行为分析功能，实现7*24小时自动智能分析预警。本专利技术能够应用于驻所联网，大大提高驻所监控系统的能力，加强技术防范的力度，同时提高了驻所监管人员的工作效率。能够对人员起身进行警戒判断，区分监视区域的大小，分别采用不同的算法计算人群数量或者人群密度，提高了计算精度和效率。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1是根据本专利技术具体实施例的驻所智能视频监控模组的示意图；图2是根据本专利技术具体实施例的驻所智能视频监控模组进行起身智能识别的方法流程图；图3是根据本专利技术具体实施例的驻所智能视频监控模组进行人员聚集智能识别的方法流程图；图4是根据本专利技术具体实施例的人群密度检测的方法流程图；图5是根据本专利技术具体实施例的驻所智能视频监控系统的示意图；图6是根据本专利技术具体实施例的驻所智能视频监控方法的流程图。1、智能视频监视模组；10、视频采集终端；20、视频分析服务器；21、起身识别模块；22、聚集识别模块；23、打架识别模块；30、报警单元；40、存储服务器；50、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种驻所智能视频监控模组，包括：多个视频采集终端，视频分析服务器，以及报警单元；其中所述视频采集终端，设置在多个不同的位置，对驻所进行监视，采集视频图像，并送往视频分析服务器；所述视频分析服务器，分别接收多个所述视频采集终端采集的视频图像，自动分析各种异常行为，如存在异常行为则发出报警信号；报警单元，用于根据所收到的报警信号发出警报。

【技术特征摘要】
1.一种驻所智能视频监控模组，包括：多个视频采集终端，视频分析服务器，以及报警单元；其中所述视频采集终端，设置在多个不同的位置，对驻所进行监视，采集视频图像，并送往视频分析服务器；所述视频分析服务器，分别接收多个所述视频采集终端采集的视频图像，自动分析各种异常行为，如存在异常行为则发出报警信号；报警单元，用于根据所收到的报警信号发出警报。2.根据权利要求1所述的驻所智能视频监控模组，其特征在于：所述视频分析服务器包括起身识别模块、聚集识别模块、打架识别模块；其中，起身识别模块，能够自动监视在监控场景范围内人员的活动，在休息区域的周围设置警戒区域，当被监视人员离开警戒区域时，自动发出报警信息；聚集识别模块，能够分析视频画面中活动移动目标，统计设定区域内目标数量或密度，当数量或密度超过预设阈值时，自动产生报警信息；打架识别模块，能够自动识别指定区域内人员的运动特征、运动轨迹以及肢体剧烈变化，从而实时检测是否有打架斗殴情况，如有，自动产生报警信息。3.根据权利要求2所述的驻所智能视频监控模组，其特征在于：所述起身识别模块具体包括：输入图像，对输入图像进行平滑化处理，获取警戒区域位置，获取被监视人员影像，并进而获取被监视人在警戒区域的投影，判断被监视人的投影是否位于警戒区域，如果不在，则认为该被监视人员做出起身动作，自动发出报警信息，如果在，则持续不断的获取被监视人员的投影，并进行判断。4.根据权利要求2所述的驻所智能视频监控模组，其特征在于：所述聚集识别模块进行人员聚集智能识别，能够根据不同的场景选择所适应的识别方法，首先获取监控区域图像，识别监控区域位置大小，当监控区域为小场景时，基于头肩检测进行人数统计，当监控区域为大场景时，基于MID进行人群密度检测，当数量或人群密度超过预设阈值时，自动产生报警信息。5.根据权利要求4所述的驻所智能视频监控模组，其特征在于：所述基于MID进行人群密度检测具体利用如下步骤实现：步骤1：计算输入图像的马赛克差分(MID)特征，同时采用光流法计算区域内运动目标平均速度，统计参数自适应调整为长期统计或短期统计；步骤2：对长期统计/短期统计的马赛克图像差分时间序列进行概率分布检验，确定相应马赛克方块内是否有稳定的人群运动；步骤3：利用网格法计算人群运动在空间上的分布，并将与空间分布有关的用于时间分布检验的参数反馈给概率分布校验；步骤4：对具有明显透视现象的人群场景做几何校正，获得图像平面上...

【专利技术属性】
技术研发人员：王磊，
申请(专利权)人：王磊，
类型：发明
国别省市：北京,11