街面监控视频中搜索指定特征人像方法技术

本发明专利技术提供在街面监控视频中搜索指定特征对象的方法，其特征是比对时不再局限于面部，而是以人体的各种特征为参考依据，根据人体的衣着特征、发型特征、以及体态特征进行比对。实现在目前的技术水平、计算机速度及视频质量基础上，完成智能识别。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地理信息系统、视频监控系统、视频服务器系统，尤其涉及视频传输及图像识别方法。
技术介绍
先简单描述一些与本专利技术有关的一些概念地理信息系统是地理数据输入、管理、分析和输出的计算机系统。英语Geographic Information System，缩写为GIS。数字视频监控系统是视频数据采集、存储、管理的计算机系统。数字视频服务器系统是视频数据采集、存储、管理、传输的计算机系统。数字视频数据将视频的模拟信号数字化，并压缩存储成视频数据。图像识别系统在现有图像中将需要的图像部分找出并与指定的图像进行比对的计算机系统。GIS作为一种信息系统，是以现实世界为研究目标，以计算机内部的二进制数字世界为存储载体的。它将人们对于客观世界的理解，经过一系列处理后变成数字形式储存于计算机之中，并对储存的数据进行各种分析，挖掘出人们关心和有用的信息，并以直观的方式进行展现。目前，GIS技术已经越来越广泛的应用在各种领域，特别是GIS空间分析中的地理编码和最短路径分析技术，使用更是非常广泛，比如超市网点送货管理系统等，就是使用了客户地址实时定位以及送货最短路径搜索等技术。数字视频监控系统是将摄像头拍摄的模拟视频信号转化为数字视频存储在计算机内部的二进制数字载体的。它将人们看到的客观世界，经过处理后变成数字形式储存于计算机中，并可以方便的展现。目前随着计算机存储体的大量普及和降价，以及数字存储安全不易丢失等特点，数字视频监控系统越来越普遍的代替原有的默认监控系统应用于道路、小区、楼宇、工厂等。数字视频服务器系统是将数字视频数据压缩、分包，并通过网络传输到人们需要观看的地点，实现分布式多点传输。随着网络基础建设的完善，目前的网络设施已经可以满足视频传输的要求，因此人们开始越来越多的应用网络，来达到可以在任意地点进行监控的目的。图像识别系统是以人们看到的图像世界为研究目标，采用智能图像比对技术，达到自动识别出相识或相近的部分，为人眼识别提供辅助，减少人类识别的工作量、并能够很好的克服人类易疲劳等缺点。随着安防形势的变化，目前指纹识别、掌纹识别、瞳孔识别、字体识别等已经被大量应用，面部识别由于技术仍然不够成熟以及计算机速度的影响等，还没有大量应用。目前，在重要路口、人群聚集处以及重要企事业部门的主要门口安装有高清晰监控头，在基层公安机关建立监控指挥中心，负责监控指挥下辖的各监控点，在上级公安机关也建立指挥中心，与下属各部门指挥中心联网，实现跨区域协作指挥，通过数字光纤技术，组建光纤网络，专用于监控视频信号的传输，实现上述各监控点及各指挥中心间的高清晰视频信号的多点互传及互相操作，将分布在各个视频监视点的单台独立的摄像机组建成具有相互配合的摄像机网络，从而发挥摄像机群的强大成慑力和捕捉第一时间现场的多种优势。但是，目前的街面监控图像中，现有的摄像机大都配有水平(355°)垂直(90°)云台和变倍镜头或高速球型摄像机，但是在路口同一时间只能看到的有效范围只有全方位的1/6甚至更少。虽然各指挥中心都配置了专人守候在指挥中心的大屏幕前，但人的疲劳和心理状态决定了无法有效的全程监控，看似场面很宏大、壮观但是其实际的作用是极为有限的，无法主动的从图像上发现谁是犯罪分子以及突发事件发生的地点。由于只能采取一种守株待兔的录像方式，无法及时的捕捉到案发现场的清晰图像，即使有幸录到了，录像由于受到光线、视角以及现场环境的影响其清晰度及有效性已经大为降低。目前使用的录像资料大都体现不出其实用价值。在实际办案中只能处于极为被动的地位。在目前的街面视频图像中，要应用面部识别仍然存在如下不足1视频景象过远，只有比较高级的摄像头才可以有效高速的扑捉面部图像；2使用者面部的位置与周围的光环境都可能影响系统的精确性；3大部分研究生物识别的人公认面部识别最不准确，也最容易被欺骗；4面部识别技术的改进有赖于提取特征与比对技术的提高，采集图像的设备比技术昂贵得多； 5对于因人体面部的如头发，饰物，变老以及其他的变化需要通过人工智能补偿，机器学习功能必须不断地将以前得到的图像和现在的得到的进行比对；以改进核心数据和弥补微小的差别；6很难进一步降低成本，必需以昂贵的费用去卖高质量的设备。基于上述问题，目前虽然已经将各处的视频进行了联网传输和控制，但流行的监控视频系统中，都还没有使用图像识别。总之，目前的街面监控图像中，普遍存在可视范围小、图像模糊、人体图像过小、无法有效识别的问题，很多情况下，人眼也无法识别，而在目前的面部识别技术较不成熟的状况下，自动识别更是困难重重。
技术实现思路
本专利技术的目的在于在目前的技术水平、计算机速度及视频质量基础上，提出一种实用的智能比对方法。在街面实时视频及历史视频数据中，利用需要搜索对象的衣着特征、发型特征、以及体态特征等，在实时视频中找到该对象，或者在某段时间的历史视频中搜索，以便发现该对象的活动区域、时间等信息。本方法的特征是比对时不再局限于面部，而是以人体的各种特征为参考依据，根据人体的衣着特征、发型特征、以及体态特征进行比对。附图说明图1是专利技术中的算法用到的是HSV颜色空间示意图。具体实施例方式在各监控指挥中心的数字视频服务器系统中建立按指定摄像头及时间段传输的机制，将街面摄像头地理信息、控制信息、连接方式等存入关系型数据库，在GIS中加入街面摄像头地理信息，并在此基础上建立视频图像的人像搜索系统。人像搜索系统的实施方法说明如下1、颜色空间及颜色距离一般来说，视频的截图是BMP格式的，象素由RGB值来表达。视频解码出的图片是32位位图，除了R，G，B三个通道外，还有一个未用到。RGB空间的颜色相似度(距离)通常是由欧氏距离来表达，如D＝(R1-R2)*(R1-R2)+(G1-G2)*(G1-G2)+(B1-B2)*(B1-B2)。当距离小于某个阈值时，认为两种颜色相似。缺点在于，此颜色空间的颜色相似性与人的视觉系统有一定的差异，即人眼觉得相似的，但可能欧氏距离会很大；欧氏距离小的，人眼感觉并不相似。在图像的检索中若用到直方图，可能RGB空间会比较适用。因此本专利技术中的算法用到的是HSV颜色空间。此空间的特点是，考虑到了人眼的视觉感受同颜色相似的关联。参见图1Hue代表色度，Sature代表色饱和度，Value为亮度。因此需要将RGB空间转换到HSV空间。有固定的转换公式。v=max(r,g,b)s=/vh=5+b′if r=max(r,g,b)and g=min(r,g,b)1-g′if r=max(r,g,b)and g≠min(r,g,b)1+r′if g=max(r,g,b)and b=min(r,g,b)3-b′if g=max(r,g,b)and b≠min(r,g,b)3+g′if b=max(r,g,b)and r=min(r,g,b)5-r′otherwiser′=/g′=/b′=/]]>其中r，g，b∈，h∈，and s，v∈。颜色距离1真彩色的图像有成千上万本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种在街面监控视频中搜索指定特征对象的方法，其特征是比对时不再局限于面部，而是以人体的各种特征为参考依据，根据人体的衣着特征、发型特征、以及体态特征进行比对。实现在目前的技术水平、计算机速度及视频质量基础上，完成智能识别。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张宪民，井祥元，陈林波，
申请(专利权)人：上海正电科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]