基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质技术方案

本申请公开了一种基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质。其中，基于视频的异常事件告警方法包括：获取视频数据；利用基于人工智能的自动图像识别算法提取视频数据中目标对象的特征信息；判断特征信息是否满足异常事件判定条件；若是，则生成包括异常事件的告警结果，发出告警。上述方案，能够实现智能化告警。智能化告警。智能化告警。

【技术实现步骤摘要】
基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质


[0001]本申请涉及视频处理
，特别是涉及一种基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质。

技术介绍

[0002]为了提高重要区域的安全性，通常会在重要区域部署摄像头等图像获取设备来对重要区域进行监控。一般地，摄像头等图像获取设备获取视频数据后，需要人利用眼睛判断视频数据中是否存在异常，从而需要耗费较多人力。

技术实现思路

[0003]本申请主要解决的技术问题是提供一种基于视频的异常事件告警方法及其系统、设备、存储介质，可实现智能化告警。
[0004]为了解决上述问题，本申请第一方面提供了一种基于视频的异常事件告警方法，所述方法包括：获取视频数据；利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息；判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件；若是，则生成包括异常事件的告警结果，发出告警。
[0005]其中，所述特征信息包括人脸识别信息，所述利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息，包括：利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的所述人脸识别信息；所述判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件，包括：检测到所述人脸识别信息不存在于人脸数据库，或者对所述人脸识别信息进行图像特征比对，检测到所述人脸识别信息中的预设位置未被遮挡，则判定所述特征信息满足异常事件判定条件。
[0006]其中，所述特征信息还包括所述目标对象的至少部分轨迹信息；所述利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息，还包括：从所述视频数据中获取所述目标对象的至少部分轨迹信息和所述视频数据的告警区域；所述判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件，还包括：基于所述轨迹信息，计算所述目标对象在所述告警区域的停留时间；检测到所述停留时间超过预设停留时间，则判定所述特征信息满足异常事件判定条件。
[0007]其中，所述发出告警之后，所述方法还包括：上传所述告警结果至管理服务器，以使所述管理服务器调度人员对所述异常事件进行处理；其中，告警结果包括发出告警的异常事件告警设备、包括异常事件的视频数据、异常事件起始时间、异常事件的类型的至少一种。
[0008]其中，在所述告警结果包括所述包括异常事件的视频数据的情况下，将所述包括异常事件的视频数据上传至所述管理服务器之前，所述方法还包括：判断所述包括异常事件的视频数据的容量是否超过预设最大容量；若是，对所述包括异常事件的视频数据做压缩处理，或者，按照预设规则抽取容量小于或等于所述预设最大容量的所述视频数据作为
所述告警结果。
[0009]其中，在所述告警结果包括所述包括异常事件的视频数据的情况下，将所述包括异常事件的视频数据上传至所述管理服务器之前，所述方法还包括：放大包括所述目标对象或所述告警区域的预设放大框内的视频画面。
[0010]为解决上述问题，本申请第二方面提供了一种基于视频的异常事件告警系统，该系统包括至少一个异常事件告警设备、管理服务器和至少一个异常事件处理设备；所述异常事件告警设备，用于实现上述第一方面的基于视频的异常事件告警方法，并上传所述告警结果至所述管理服务器；所述管理服务器用于基于所述告警结果生成并发送调度指令至所述至少一个异常事件处理设备，以使使用所述异常事件处理设备的调度人员对异常事件进行处理。
[0011]其中，所述管理服务器还用于执行以下至少一种功能：调整所述异常事件告警设备的视频数据获取角度；定位所述告警结果中的发出告警的异常事件告警设备的位置信息，将所述调度指令发送至在所述位置信息的预设距离范围的所述异常事件处理设备。
[0012]为解决上述问题，本申请第三方面提供了一种异常事件告警设备，该异常事件告警设备包括相互耦接的存储器和处理器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的程序指令，以实现上述第一方面的基于视频的异常事件告警方法。
[0013]为解决上述问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够被处理器运行的程序指令，所述程序指令被处理器执行时实现上述第一方面的基于视频的异常事件告警方法。
[0014]上述方案中，获取视频数据后，利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息，从而在判断所述特征信息满足异常事件判定条件时，生成包括异常事件的告警结果，发出告警，无需人为监控视频数据判定告警，一方面，实现智能化告警，另一方面可节省人力。
附图说明
[0015]图1是本申请基于视频的异常事件告警方法一实施例的流程示意图；
[0016]图2是本申请基于视频的异常事件告警方法另一实施例的流程示意图；
[0017]图3是本申请基于视频的异常事件告警方法再一实施例的流程示意图；
[0018]图4是本申请基于视频的异常事件告警系统一实施例的框架示意图；
[0019]图5是本申请异常事件告警设备一实施例的框架示意图；
[0020]图6是本申请计算机可读存储介质一实施例的框架示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合说明书附图，对本申请实施例的方案进行详细说明。
[0022]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。本文中术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。本文中术语“和/或”，
仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，本文中的“多”表示两个或者多于两个。
[0023]请参阅图1，图1是本申请基于视频的异常事件告警方法一实施例的流程示意图。具体而言，本实施例方法包括以下步骤：
[0024]步骤S11：获取视频数据。
[0025]视频数据可以是图像设备获取的原数据，也可以是经过图像去噪、图像变换、图像压缩、图像增强等处理后的数据。视频数据可以是至少一个图像获取设备实时获取的，以便进行异常事件的实时告警。视频数据可以是至少一帧视频画面组成的，且视频画面可以是可见光图像、红外光图像等。
[0026]步骤S12：利用基于人工智能的自动图像识别算法提取视频数据中目标对象的特征信息。
[0027]目标对象包括但不限于人、动物等。目标对象的特征信息包括但不限于目标对象的人脸识别信息、目标对象的至少部分轨迹信息，或者其他标识目标对象的生物特征信息等，在此不作具体限定。
[0028]步骤S13：判断特征信息是否满足异常事件判定条件。
[0029]为了识别出异常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频的异常事件告警方法，其特征在于，所述方法包括：获取视频数据；利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息；判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件；若是，则生成包括异常事件的告警结果，发出告警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征信息包括人脸识别信息，所述利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息，包括：利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的所述人脸识别信息；所述判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件，包括：检测到所述人脸识别信息不存在于人脸数据库，或者对所述人脸识别信息进行图像特征比对，检测到所述人脸识别信息中的预设位置未被遮挡，则判定所述特征信息满足异常事件判定条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述特征信息还包括所述目标对象的至少部分轨迹信息；所述利用基于人工智能的自动图像识别算法提取所述视频数据中目标对象的特征信息，还包括：从所述视频数据中获取所述目标对象的至少部分轨迹信息和所述视频数据的告警区域；所述判断所述特征信息是否满足异常事件判定条件，还包括：基于所述轨迹信息，计算所述目标对象在所述告警区域的停留时间；检测到所述停留时间超过预设停留时间，则判定所述特征信息满足异常事件判定条件。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述发出告警之后，所述方法还包括：上传所述告警结果至管理服务器，以使所述管理服务器调度人员对所述异常事件进行处理；其中，告警结果包括发出告警的异常事件告警设备、包括异常事件的视频数据、异常事件起始时间、异常事件的类型的至少一种。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在所述告警结果包括所述包括异常事件的视频数据的情...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨鸥，周健龙，郑与天，陈炳枝，林瑞鹏，龙俊成，
申请(专利权)人：深圳市兴海物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：