一种智能视频监控方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种智能视频监控方法及装置，该方法步骤包括：S1.对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；S2.对步骤S1检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；S3.将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出；该装置包括人脸实时监测模块、图像智能编码模块以及人脸快速检索模块。本发明专利技术能够实现智能视频监控，提升视频监控智能水平，同时大大缩减视频数据存储和传输占用空间。

【技术实现步骤摘要】
一种智能视频监控方法及装置
本专利技术涉及视频监控
，尤其涉及一种智能视频监控方法及装置。
技术介绍
随着当前对安全性要求日益提高，视频监控系统作用愈专利技术显。传统视频监控多用来进行视频捕获、存储和回放，难以起到预警报警的作用，而实时监控需要人为不停监看视频，造成大量人力和时间的浪费，同时随着数据量的爆炸式增长，传统监控模式也已无法满足对海量视频数据的存储和传输的需求。上述传统的视频监控采用人工操作、事后取证陈旧模式，智能化程度低，且存在海量视频数据会占据大量存储和传输资源等多种问题。针对传统监控模式的上述问题，智能视频监控应运而生，智能视频监控也被称为视频分析技术，即为借助人工智能和机器视觉对视频进行自动理解与分析。针对视频监控技术，目前主要是采用以下几类方法：1、从背景建模角度进行目标检测；2、从单摄像机和多摄像机跟踪方面进行目标跟踪；3、对目标进行分类识别；4、采用行为识别算法，而在视频监控中对于人脸检索时，目前通常都是将待检索图片与数据库中的所有图片逐一比对，该类方法会产生较大的时间消耗，实际检索效率较慢，尤其是对于海量视频数据，所需要处理的图像数据量巨大，上述人脸检索方法无法快速从视频监控中识别出目标人脸图像，同时该类方法需要存储数据库中的所有图片，仍然需要较大的存储和传输空间。目前实现快速检索方法主要包含以下几类：1)基于词袋模型的检索方法；2)基于KD树的检索方法；3)基于向量聚类和量化的检索方法；4)基于哈希的检索方法。上述几类快速检索方法通常实现复杂，且快速检索的对象通常是CIFAR-10、INRIAHolidays等以场景为主的数据库图片，通常不适用于实现人脸图像的快速检索，而由于人脸具有易变性质，对人脸的特征提取和描述易受表情、光照等影响，尤其是大型人脸数据库中人脸姿态、表情变化较剧烈，很难提取稳定的描述子进行快速检索，直接适用当前的快速检索方法来进行人脸快速检索并不能实现精确的检索。因此，亟需提供一种智能视频监控方法，以使得能够实现人脸快速检索，提高智能化监控水平，同时能够减少视频数据存储和传输占用空间。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本专利技术提供一种实现方法简单、智能化程度高、监控精度高以及存储和传输占用空间小的智能视频监控方法及装置。为解决上述技术问题，本专利技术提出的技术方案为：一种智能视频监控方法，步骤包括：S1.人脸实时监测：对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；S2.图像智能编码：对所述步骤S1检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；S3.人脸快速检索：将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出。作为本专利技术方法的进一步改进，所述步骤S1中对视频图像采用基于启发式先验信息的BGP人脸识别方法检测人脸图像，步骤包括：BGP提取：对待检图像基于BGP算法进行BGP特征提取，得到BGP特征图像后分为多个子块，统计各个子块的BGP直方图，并将得到的各个子块的各个子块的统计直方图进行拼接，得到对应的BGP特征向量；特征加权：根据含有人脸结构特征信息的启发式先验信息将所述BGP特征向量中部分子块的统计直方图进行加权处理，得到处理后的BGP特征向量；人脸识别：使用所述处理后的BGP特征向量进行识别，输出人脸识别结果。作为本专利技术方法的进一步改进：所述启发式先验信息包括人脸五官所在的位置范围信息，根据所述人脸五官所在的位置范围信息，从所述BGP特征向量中查找出与五官位置对应的目标子块的统计直方图进行加权处理，以根据人脸结构特征信息的重要程度提高对应子块统计直方图的权重。作为本专利技术方法的进一步改进：所述得到处理后的BGP特征向量的具体步骤为：在所述BGP特征图像中，统计纵向的M/6至M/2、横向的N/5至N*2/5内的子块序数，得到左眼位置所占BGP块序数，统计纵向的M/6至M/2、横向的N*3/5至N*4/5区域内的子块序数，得到右眼位置所占BGP块序数，统计纵向的M/3至M、横向的N*2/5至N*3/5区域内的子块序数，得到鼻子和嘴位置所占BGP块序数，其中M*N为所述BGP特征图像进行分块时的分块数目，得到所述BGP特征向量后查找出与所述五官位置所占据的BGP分块序数对应的统计直方图进行加权处理，得到处理后的BGP特征向量。作为本专利技术方法的进一步改进，所述步骤S1的步骤包括：S11.视频监控：实时监测目标视频的视频信息，得到实时监测的视频信息；S12.人脸检测：从所述实时监测的视频信息中检测出人脸图像输出；S13.人脸抓取：从所述步骤S12输出的人脸图像中识别出人脸部分并提取出来，得到人脸目标图像输出；S14.图像增强：对所述人脸目标图像进行包括增强、去噪的处理后输出最终的人脸图像。作为本专利技术方法的进一步改进：所述步骤S2中，对待检图像基于BGP算法进行多级BGP特征提取，由上一级BPG特征提取得到的BGP特征图像作为下一级BPG特征提取的输入，并对每级BGP特征提取得到的特征向量进行编码，得到对应各级BGP的多层编码，各层编码的长度按顺序逐级缩短形成金字塔式编码结构，得到待检图像编码。作为本专利技术方法的进一步改进，所述步骤S3的步骤包括：预先对数据库中各人脸图像分别基于BGP算法依次进行多级BGP特征提取，由上一级BPG特征提取得到的BGP特征图像作为下一级BPG特征提取的输入，并对每级BGP特征提取得到的特征向量进行编码，得到对应各级BGP的多层编码，各层编码的长度按顺序逐级缩短形成金字塔式编码结构，得到数据库图像编码；进行人脸检索时，将所述待检图像编码与所述数据库图像编码进行逐层比较，由比较结果识别出目标人脸。一种智能视频监控装置，包括：人脸实时监测模块，用于对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；图像智能编码模块，用于对所述人脸实时监测模块检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；人脸快速检索模块，用于将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出。作为本专利技术装置的进一步改进：所述人脸实时监测模块包括人脸识别模块，用于对视频图像采用基于启发式先验信息的BGP人脸识别方法检测人脸图像，所述人脸识别模块包括：BGP提取单元，用于对待检图像基于BGP算法进行BGP特征提取，得到BGP特征图像后分为多个子块，统计各个子块的BGP直方图，并将得到的各个子块的各个子块的统计直方图进行拼接，得到对应的BGP特征向量；特征加权单元，用于根据含有人脸结构特征信息的启发式先验信息将所述BGP特征向量中部分子块的统计直方图进行加权处理，得到处理后的BGP特征向量；人脸识别单元，用于使用所述处理后的BGP特征向量进行识别，输出人脸识别结果。作为本专利技术装置的进一步改进：所述图像智能编码模块中，对待检图像基于BGP算法进行多级BGP特征提取，由上一级BPG特征提取得到的BGP特征图像作为下一级BPG特征提取的输入，并对每级BGP特征提取得到的特征向量进行编码，得到对应各级BGP的多层编码，各层编码的长度按顺序逐级缩短形成金字塔式编码结构，得到待检图像编码；所述人脸快速检索模块中，预先对数据库中各人脸图像分别基于BGP算法依次进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能视频监控方法，其特征在于，步骤包括：S1.人脸实时监测：对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；S2.图像智能编码：对所述步骤S1检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；S3.人脸快速检索：将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出。

【技术特征摘要】
1.一种智能视频监控方法，其特征在于，步骤包括：S1.人脸实时监测：对目标视频进行实时监测，从视频图像中实时检测出人脸图像输出；S2.图像智能编码：对所述步骤S1检测到的人脸图像进行编码，得到待检图像编码；S3.人脸快速检索：将待检图像编码分别与预先由数据库人脸图像得到的数据库编码进行匹配比较，得到识别结果输出。2.根据权利要求1所述的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S1中对视频图像采用基于启发式先验信息的BGP人脸识别方法检测人脸图像，步骤包括：BGP提取：对待检图像基于BGP算法进行BGP特征提取，得到BGP特征图像后分为多个子块，统计各个子块的BGP直方图，并将得到的各个子块的各个子块的统计直方图进行拼接，得到对应的BGP特征向量；特征加权：根据含有人脸结构特征信息的启发式先验信息将所述BGP特征向量中部分子块的统计直方图进行加权处理，得到处理后的BGP特征向量；人脸识别：使用所述处理后的BGP特征向量进行识别，输出人脸识别结果。3.根据权利要求2所述的智能视频监控方法，其特征在于，所述启发式先验信息包括人脸五官所在的位置范围信息，根据所述人脸五官所在的位置范围信息，从所述BGP特征向量中查找出与五官位置对应的目标子块的统计直方图进行加权处理，以根据人脸结构特征信息的重要程度提高对应子块统计直方图的权重。4.根据权利要求3所述的智能视频监控方法，其特征在于，所述得到处理后的BGP特征向量的具体步骤为：在所述BGP特征图像中，统计纵向的M/6至M/2、横向的N/5至N*2/5内的子块序数，得到左眼位置所占BGP块序数，统计纵向的M/6至M/2、横向的N*3/5至N*4/5区域内的子块序数，得到右眼位置所占BGP块序数，统计纵向的M/3至M、横向的N*2/5至N*3/5区域内的子块序数，得到鼻子和嘴位置所占BGP块序数，其中M*N为所述BGP特征图像进行分块时的分块数目，得到所述BGP特征向量后查找出与所述五官位置所占据的BGP分块序数对应的统计直方图进行加权处理，得到处理后的BGP特征向量。5.根据权利要求1～4中任意一项所述的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S1的步骤包括：S11.视频监控：实时监测目标视频的视频信息，得到实时监测的视频信息；S12.人脸检测：从所述实时监测的视频信息中检测出人脸图像输出；S13.人脸抓取：从所述步骤S12输出的人脸图像中识别出人脸部分并提取出来，得到人脸目标图像输出；S14.图像增强：对所述人脸目标图像进行包括增强、去噪的处理后输出最终的人脸图像。6.根据权利要求1～4中任意一项所述的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S2中，对待检图像基于BGP算法进行多级BGP特征提取，由上一级BPG特征提取得到的BGP特征图像作为下...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢海斌，李立伟，庄东晔，郑永斌，徐婉莹，白圣建，李兴玮，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43