一种监控方法、识别方法、相关装置及系统制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种监控方法、识别方法、相关装置及系统，其中，所述监控方法包括：对监控视频进行第一识别得到目标视频帧序列；根据所述目标视频帧序列确定目标区域人形图像序列；将所述目标区域人形图像序列上传到识别设备，所述目标区域人形图像序列用于所述识别设备通过第二识别确定所述目标区域人形图像序列中是否包括所述目标人物，所述第二识别的识别准确度大于所述第一识别的识别准确度。采用本申请实施例提供的技术方案，由于向识别设备上传的是经第一识别后得到的目标区域人形图像序列，其相对于监控视频小了很多，这样既减少了向识别设备传输的数据量，又减轻了识别设备的识别负担，有利于加快识别设备对目标人物的识别。人物的识别。人物的识别。

【技术实现步骤摘要】
一种监控方法、识别方法、相关装置及系统


[0001]本申请涉及监控领域，尤其涉及一种监控方法、识别方法、相关装置及系统。

技术介绍

[0002]步态是人们行走时的方式，可以用于识别，相对于指纹、人脸、或者虹膜等需要接触或者近距离才能识别的生物特征来说，步态具有能够远距离识别的特点，因此，步态识别是监控领域一个重要的研究方向。
[0003]在进行步态识别时，监控装置采集视频后发送给识别设备，比如云端服务器，云端服务器对接收到的视频进行步态识别。由于步态是一个动态过程，步态识别的算法复杂度高，所以步态识别需要使用性能较高的云端服务器来实现。
[0004]由于监控装置向云端服务器传输的视频数据量较大，传输过程需要花费较长的时间，云端服务器对接收到的视频进行识别所花费的时间也较长，因此，云端服务器对视频进行步态识别时存在较大时延，这对于需要根据监控视频及时发现犯罪嫌疑人等对时延敏感的监控场景来说，现有技术提供的监控方法不够及时。

技术实现思路

[0005]本申请提供了一种监控方法、识别方法、相关装置及系统，能够减少数据传输量，加快对目标人物的识别。
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种监控方法，所述方法包括：
[0007]对监控视频进行第一识别筛处理，选出所述监控视频中包括人形的视频帧，得到第一视频帧序列；
[0008]从所述第一视频帧序列中的每一个视频帧中提取人形轮廓图像，得到步态能量图；
[0009]对所述步态能量图进行第一识别，得到所述步态能量图与预设的所述目标人物的步态能量图的相似度；
[0010]当所述相似度大于第二阈值时，将所述第一视频帧序列确认为所述目标视频帧序列。
[0011]，所述目标视频帧序列包括多个目标视频帧；
[0012]根据所述目标视频帧序列确定目标区域人形图像序列，所述目标区域人形图像序列包括所述多个目标视频帧中的至少一个目标视频帧中可能包括目标人物的区域；
[0013]将所述目标区域人形图像序列上传到识别设备，所述目标区域人形图像序列用于所述识别设备通过第二识别确定所述目标区域人形图像序列中是否包括所述目标人物，所述第二识别的识别准确度大于所述第一识别的识别准确度。
[0014]本申请实施例提供的技术方案，由于向识别设备上传的是经第一识别后得到的目标区域人形图像序列，其相对于监控视频小了很多，这样既减少了向识别设备传输的数据量，又减轻了识别设备的识别负担，有利于加快识别设备对目标人物的识别。
[0015]基于第一方面，在本申请一些可能的实施方式中，所述对监控视频进行第一识别得到目标视频帧序列，包括：
[0016]对所述监控视频中的每一个视频帧进行所述第一识别，得到所述监控视频中的每一个视频帧包括所述目标人物的概率；
[0017]将对应的概率大于第一预设阈值的视频帧组成所述目标视频帧序列。
[0018]本申请实施例提供的技术方案，对目标视频帧序列进行了限定，在该实施例中，对监控视频中每一个视频帧进行识别，得到每一个视频帧包括目标人物的概率，将对应概率大于第一预设阈值的视频帧组成所述目标视频帧序列。
[0019]本申请实施例提供的技术方案，对目标视频帧序列进行了限定，在该实施例中，利用由监控视频得到的步态能量图与预设的目标人物的步态能量图的相似度确定目标视频帧序列。
[0020]基于第一方面，在本申请一些可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0021]获取所述识别设备识别得到的所述目标人物的外观特征；
[0022]所述对监控视频进行第一识别得到目标视频帧序列，包括：
[0023]根据所述外观特征对所述监控视频进行所述第一识别得到所述目标视频帧序列。
[0024]本申请实施例提供的技术方案，利用识别设备识别得到的目标人物的外观特征对监控视频进行识别，外观特征可以是：衣着特征、配饰特征、年龄信息、性别信息、或发型特征等。利用识别设备识别得到的目标人物的外观特征进行第一识别可以提高识别的准确度，有利于减少上传到识别设备的数据量，减轻识别设备的识别负担，提高识别设备的识别效率。
[0025]基于第一方面，在本申请一些可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0026]获取所述识别设备发送的跟踪指令；
[0027]根据所述跟踪指令调整监控角度。
[0028]本申请实施例提供的技术方案，有利于对目标对象进行跟踪监控。
[0029]第二方面，本申请实施例提供了一种识别方法，所述方法包括：
[0030]获取监控装置上传的目标区域人形图像序列；所述目标区域人形图像序列由目标视频帧序列确定，所述目标视频帧序列包括多个目标视频帧，所述目标视频帧序列由所述监控装置对监控视频进行第一识别得到，所述目标区域人形图像序列包括所述多个目标视频帧中的至少一个目标视频帧中可能包括目标人物的区域；
[0031]基于预存的所述目标人物的特征对所述目标区域人形图像序列进行第二识别，确定所述目标区域人形图像序列是否包括所述目标人物，所述第二识别的识别准确度大于所述第一识别的识别准确度。
[0032]本申请实施例提供的技术方案，识别设备的识别对象是监控装置上传的目标区域人形图像序列，相对于监控视频小了很多，这样既减少了传输的数据量，又减轻了识别设备的识别负担，有利于加快识别设备对目标人物的识别。
[0033]基于第二方面，在本申请一些可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0034]向所述监控装置发送跟踪指令，所述跟踪指令用于指示所述监控装置调整监控角度。
[0035]本申请实施例提供的技术方案，有利于对目标对象进行跟踪监控。
[0036]基于第二方面，在本申请一些可能的实施方式中，所述预存的所述目标人物的特征包括如下特征中的一个或者多个：所述目标人物的步态能量图、所述目标人物的人脸特征、所述目标人物的人形特征、所述目标人物的骨架特征、和所述目标人物的光流特征。
[0037]基于第二方面，在本申请一些可能的实施方式中，在确定出所述目标区域人形图像序列中包括所述目标人物时，则所述方法还包括：
[0038]从所述目标区域人形图像序列提取所述目标人物的运动特征，所述运动特征包括移动方向；
[0039]根据所述运动特征预测所述目标人物的活动区域；
[0040]向所述活动区域内的监控装置发送包括所述目标人物的特征的监控指令。
[0041]本申请实施例提供的技术方案，有利于对目标对象进行联动监控。
[0042]基于第二方面，在本申请一些可能的实施方式中，在确定出所述目标区域人形图像序列中包括所述目标人物时，所述方法还包括：
[0043]从所述目标区域人形图像序列提取所述目标人物的外观特征；
[0044]将所述目标人物的外观特征发送给所述监控装置，所述目标人物的外观特征用于所述监控装置对所述监控视频进行所述第一识别。
[0045]本申请实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控方法，其特征在于，所述方法包括：对监控视频进行第一识别处理，筛选出所述监控视频中包括人形的视频帧，得到第一视频帧序列；从所述第一视频帧序列中的每一个视频帧中提取人形轮廓图像，得到步态能量图；对所述步态能量图进行第一识别，得到所述步态能量图与预设的所述目标人物的步态能量图的相似度；当所述相似度大于第二阈值时，将所述第一视频帧序列确认为所述目标视频帧序列，所述目标视频帧序列包括多个目标视频帧；根据所述目标视频帧序列确定目标区域人形图像序列，所述目标区域人形图像序列包括所述多个目标视频帧中的至少一个目标视频帧中可能包括目标人物的区域；将所述目标区域人形图像序列上传到识别设备，所述目标区域人形图像序列用于所述识别设备通过第二识别确定所述目标区域人形图像序列中是否包括所述目标人物，所述第二识别的识别准确度大于所述第一识别的识别准确度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对监控视频进行第一识别得到目标视频帧序列，包括：对所述监控视频中的每一个视频帧进行所述第一识别，得到所述监控视频中的每一个视频帧包括所述目标人物的概率；将对应的概率大于第一预设阈值的视频帧组成所述目标视频帧序列。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述识别设备识别得到的所述目标人物的外观特征；所述对监控视频进行第一识别得到目标视频帧序列，包括：根据所述外观特征对所述监控视频进行所述第一识别得到所述目标视频帧序列。4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述识别设备发送的跟踪指令；根据所述跟踪指令调整监控角度。5.一种识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控装置上传的目标区域人形图像序列；所述目标区域人形图像序列由目标视频帧序列确定，所述目标视频帧序列包括多个目标视频帧，所述目标视频帧序列由所述监控装置对监控视频进行第一识别得到，所述目标区域人形图像序列包括所述多个目标视频帧中的至少一个目标视频帧中可能包括目标人物的区域；基于预存的所述目标人物的特征对所述目标区域人形图像序列进行第二识别，确定所述目标区域人形图像序列是否包括所述目标人物，所述第二识别的识别准确度大于所述第一识别的识别准确度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述监控装置发送跟踪指令，所述跟踪指令用于指示所述监控装置调整监控角度。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述预存的所述目标人物的特征包括如下特征中的一个或者多个：所述目标人物的步态能量图、所述目标人物的人脸特征、所述目标人物的人形特征、所述目标人物的骨架特征、和所述目标人物的光流特征。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，在确定出所述目标区域人形图像序列中包括所述目标人物时，所述方法还包括：从所述目标区域人形图像序列提取所述目标人物的运动特征，所述运动特征包括移动方向；根据所述运动特征预测所述目标人物的活动区域；向所述活动区域内的监控装置发送包括所述目标人物的特征的监控指令。9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在确定出所述目标区域人形图像序列中包括所述目标人物时，所述方法还包括：从所述目标区域人形图像序列提取所述目标人物的外观特征；将所述目标人物的外观特征发送给所述监控装置，所述目标人物的外观特征用于所述监控装置对所述监控视频进行所述第一识别。10.根据权利要求5
‑
9任一项所述的方法，其特征在于，所述预存的所述目标人物的特征包括两个或者两个以上时，所述基于预存的所述目标人物的特征对所述目标区域人形图像序列进行第二识别，包括：利用所述目标区域人形图像序列提取两个或两个以上预存的所述目标人物的特征，基于提取的所述两个或两个以上预存的所述目标人物的特征对所述目标区域人形图像序列进行所述第二识别。11.一种监控装置，其特征在于，所述监控装置包括：第一识别单元，用于对监控视频进行第一识别处理，筛选出所述监控视频中包括人形的视频帧，得到第一视频帧序列；从所述第一视频帧序列中的每一个视频帧中提取人形轮廓图像，得到步态能量图；对所述步态能量图进行第一识别，得到所述步态能量图与预设的所述目标人物的步态能量图的相似度；当所述相似度大于第二阈值时，将所述第一视频帧序列确认为所述目标视频帧序列，所述目标视频帧序列包括多个目标视频帧；第一处理单元，用于根据所述目标视频帧序列确定目标区域人形图像序列，所述目标区域人形图像序列包括所述多个目标视频帧中的至少一个目标视频帧中可能包括目标人物的区域；第一上传单元，用于将所述目标区域人形图像序列上传到识别设备，所述目标区域人形图像序列用于所述识别设备通过第二识别确定所述目标区域人形图像序列中是否包括所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱莉，袁鹏，查钧，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：