一种基于智能视频监控的安防检测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于智能视频监控的安防检测方法，包括步骤从不同视频采集终端采集监控视频，对采集的视频进行切片获得监控场景，从监控场景中识别目标，获得未登记目标，构成第一目标集合，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合，接收空间整理命令，对监控场景根据区域关联度进行移除或者移动。本发明专利技术实现了灵活地对监控场景进行整理，根据视频采集终端的存储空间和获取的监控场景判断需要清理的监控场景。监控场景判断需要清理的监控场景。监控场景判断需要清理的监控场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能视频监控的安防检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及视频监控
，具体涉及一种基于智能视频监控的安防检测方法及系统。

技术介绍

[0002]网格化管理需要对辖区内的人员进行监控，包括对每个出入口的人员进行筛选，传统的人工登记存在程序繁琐，信息更新不及时等问题，借助辖区和社区内的摄像头，通过人脸识别提取区域内的人员，结合区域内登记人员，能减轻传统网格管理的工作压力，提高效率和做到精细化管理。在需要的时候能及时对区域内的人口进行排查和筛选，提高管理水平。
[0003]但同时，海量的数据对数据处理和存储会带来压力，因此需要一种方法对视频监控内容进行智能化管理。在传统的数据存储方式下，管理者通过客户机的本地存储系统存储数据，或通过中心服务器存储数据。在这种结构下，随着数据存储需求的不断增大，对所述本地存储系统或所述中心存储服务器的容量要求也越来越大，这将导致本地磁盘系统或所述中心存储系统的硬件不断升级，同时也为所述数据存储系统的维护工作带来繁重的负担，不利于资料的快速查找。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提出一种基于智能视频监控的安防检测方法，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。
[0005]为实现上述技术目的，本专利技术技术方案如下：一种基于智能视频监控的安防检测方法，所述方法包括以下步骤：步骤1，从不同视频采集终端采集监控视频，对采集的视频进行切片获得监控场景；步骤2，从监控场景中识别目标，获得未登记目标，构成第一目标集合；步骤3，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合；步骤4，接收空间整理命令，对监控场景根据区域关联度进行移除或者移动。
[0006]进一步地，步骤1中，从不同视频采集终端采集监控视频，对采集的视频进行切片获得监控场景的子步骤为：在监控的目标区域部署视频采集终端，所述视频采集终端可以根据一定间隔采集视频，或者与安防设备联动触发视频采集；对采集的视频进行切片获得一个或多个监控场景，切片方法可以是设定的规则对采集的视频切片，或者根据来自安防设备的触发信号或者人工触发中的一种或多种。
[0007]优选地，安防设备可以是门禁设备，当用户触发门禁设备时，视频采集终端开始采集视频。
[0008]优选地，视频采集终端可以是室内云台摄像机，室外球机，或者内置人脸识别的门
锁或门禁，手持执法记录仪。
[0009]优选地，切片的方法可以根据如公开号CN109361904A的中国专利申请“一种监控视频切片存储方法及系统”的记载进行。
[0010]进一步地，步骤2中，从监控场景中识别目标，获得未登记目标，构成第一目标集合的子步骤为：对每个监控场景进行人脸提取，识别出存在人脸的监控场景并提取人脸，提取的各个人脸构成目标序列，目标序列中的元素包括目标在视频采集终端出现的时间以及对应的视频采集终端，目标为视频采集终端识别到的人脸图像。
[0011]未登记目标为无法在预存有目标图像的数据库匹配到的目标；存储的每个监控场景的画面中至少存在一个人脸，监控场景的画面中至少一帧包括一个或多个人脸；如果场景的画面中不存在人脸则标记空白监控场景；空白监控场景不存储至视频采集终端；对目标序列的每个目标与数据库中预存的目标图像进行比对，对非本区域的目标进行标记，获得非本区域的目标组成第一目标集合IDVA。
[0012]优选地，本区域的目标可以是本区域内的用户或商户，工作人员的人脸图像；本区域的目标在数据库中登记，即人脸图像存在于数据库中；非本区域的目标则是人脸图像不存在于数据库中。
[0013]进一步地，步骤3中，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合的子步骤为：步骤3，计算每个目标的区域关联度：,式中，RL为一个目标的区域关联度，NOW为当前时刻，当前目标的人脸在存储的所有监控场景出现的最早时刻为CapR，CapLi为第i个目标的人脸在所有监控场景最后一次出现时刻，(NOW
‑
CapLi)为获取第i个目标的人脸在所有监控场景最后一次出现时刻距离当前的时间间隔，Len为当前目标的人脸在所有的监控场景中存在的平均时间，当前目标的人脸在所有监控场景最后一次出现时刻为CapL，N为集合IDVA的大小，CapN为当前目标在全部视频终端存储的监控场景中最早出现的次数，首次出现指能在所有存储的监控场景中成功识别出当前目标的人脸的时刻，最后一次出现时刻指当前目标的人脸在所有存储的监控场景中最后出现的时刻；对所有目标的关联度进行降序排序，构成区域关联度集合RLSet。
[0014]（有益效果为：目标的区域关联度有效地描述了当前目标在所有监控场景中的最早出现时间间隔和最近出现的时间间隔，为之后空间整理动作提供量化的指标。）优选地，步骤3中，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合的子步骤还可以为：通过获取所有监控场景，对来自同一个目标的监控场景进行聚类，根据每个目标所有监控场景的总时长对所有目标的监控场景进行排序，构成区域关联度集合RLSet。
[0015]进一步地，步骤4中，接收空间整理命令，对监控场景根据区域关联度进行移除或者移动的子步骤为：
步骤4.1，接收到空间整理命令后，每个视频采集终端根据区域关联度集合的次序，对监控场景进行清理，具体为：步骤4.1.1，把区域关联度集合中第一个目标中所属的监控场景依次进行移除，移除的范围是当前视频采集终端存储的监控场景中距离当前时刻最远的时刻为起点，到当前视频采集终端中最近获取到的一个目标的时刻为终点之间的时间距离为T1，删去当前时刻开始往前T1/2时间段的包括所选目标的监控场景；如果所选目标距离当前时刻最近的监控场景到当前时刻小于第二阈值，把所选目标距离当前时刻最近的监控场景上传到中心服务器，如果中心服务器存在所选目标的监控场景则替换已经存在于中心服务器的监控场景；（第一个目标是区域关联度集合中第一个元素对应的目标）；按照区域关联集合中目标的顺序，循环执行步骤4.1.1的步骤清理目标的监控场景直到每个视频采集终端的可用空间达到设定的范围或者可用空间达到总存储空间的70%。
[0016]优选地，步骤4中，接收空间整理命令，对监控场景根据区域关联度进行移除或者移动的子步骤还可以为：步骤4.1，接收到空间整理命令后，每个视频采集终端根据区域关联度集合的次序，对监控场景进行清理，具体为：把接收到空间整理命令的时刻标记为当前时刻；空间整理指令可以是定时发出至各个视频采集终端的指令信号，也可以是中心服务器的剩余容量小于20%时发出或者有一个或多个视频采集终端的剩余容量小于20%，也可以是人工触发的指令信号。
[0017]初始化变量j为1，j∈len(RLSet)，以RLSetj为区域关联度集合RLSet中第j个元素；设置一个空列表作为移除列表；len()函数为取集合中元素的数量；步骤4.2，VN(RLSetj)为区域关联度集合RLSet中第j个元素的监控场景的数量，VL(RLSe本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能视频监控的安防检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，从不同视频采集终端采集监控视频，对采集的视频进行切片获得监控场景；步骤2，从监控场景中识别目标，获得未登记目标，构成第一目标集合；步骤3，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合；步骤4，接收空间整理命令，对监控场景根据区域关联度进行移除或者移动。2.根据权利要求1所述的一种基于智能视频监控的安防检测方法，其特征在于，步骤1中，从不同视频采集终端采集监控视频，对采集的视频进行切片获得监控场景的子步骤为：在监控的目标区域部署视频采集终端，所述视频采集终端可以根据一定间隔采集视频，或者与安防设备联动触发视频采集；对采集的视频进行切片获得一个或多个监控场景，切片方法可以是设定的规则对采集的视频切片，或者根据来自安防设备的触发信号或者人工触发中的一种或多种。3.根据权利要求1所述的一种基于智能视频监控的安防检测方法，其特征在于，步骤2中，从监控场景中识别目标，获得未登记目标，构成第一目标集合的子步骤为：对每个监控场景进行人脸提取，识别出存在人脸的监控场景并提取人脸，提取的各个人脸构成目标序列，目标序列包括目标在视频采集终端出现的时间以及对应的视频采集终端；未登记目标为无法在预存有目标图像的数据库匹配到的目标；存储的每个监控场景的画面中至少存在一个人脸，监控场景的画面中至少一帧包括一个或多个人脸；如果场景的画面中不存在人脸则标记空白监控场景；空白监控场景不存储至视频采集终端；对目标序列的每个目标与数据库中预存的目标图像进行比对，对非本区域的目标进行标记，获得非本区域的目标组成第一目标集合IDVA；优选地，本区域的目标可以是本区域内的用户或商户，工作人员；本区域的目标在数据库中登记，即人脸图像存在于数据库中。4.根据权利要求1所述的一种基于智能视频监控的安防检测方法，其特征在于，步骤3中，获得第一目标集合中每个目标的区域关联度，并获得区域关联度集合的子步骤为：计算每个目标的区域关联度：,式中，RL为一个目标的区域关联度，NOW为当前时刻，当前目标的人脸在存储的所有监控场景出现的最早时刻为CapR，CapLi为第i个目标的人脸在所有监控场景最后一次出现时刻，(NOW
‑
CapLi)为获取第i个目标的人脸在所有监控场景最后一次出现时刻距离当前的时...

【专利技术属性】
技术研发人员：李长江，黄鹏，赵丽燕，陈赐荣，谢少林，林位备，孟德龙，余俭，李小龙，
申请(专利权)人：广东碧桂园科技服务有限公司广东碧安机电工程有限公司广东碧桂园现代生活物业管理有限公司，
类型：发明
国别省市：