一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法技术

本发明专利技术涉及一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法，包括接收安防管理客户端发送的安防监控查看指令；根据安防监控查看指令获取目标图像帧，并识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征；根据车辆实体特征对目标图像帧执行监控景别鉴定；获取与目标图像帧的监控景别对应的监控景别指标；对监控景别指标和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令；根据参数调整指令对目标监控视频进行调整，并将调整后的监控视频发送到安防管理客户端。调整后的监控视频发送到安防管理客户端。调整后的监控视频发送到安防管理客户端。

【技术实现步骤摘要】
一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法


[0001]本专利技术涉及智慧安防和5G领域，尤其涉及一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法。

技术介绍

[0002]智能安防是智慧物业的重中之重，一直以来，透过5G融合人工智能的4K、8K安防监控解决方案以及相关应用，更多安防设备与功能的叠加，将构建起极具特色的5G智慧社区，通过视觉识别、云平台、大数据等手段实现无感采集、无感预警、多级布控等能力，大幅度提升社区安全水平。
[0003]现有的安防监控操作，需要满足一定的监控指标和操作规范，在进行安防监控视频回放时，需要监控人员人工判断场景，然后按照相应场景的监控指标来对监控视频进行缩放操作，对监控人员的技能要求较高，操作过程繁琐。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法，包括：
[0005]接收安防管理客户端发送的安防监控查看指令；所述安防监控查看指令包括目标时间点、目标位置和目标实体特征；
[0006]根据安防监控查看指令获取目标图像帧，并识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征；
[0007]根据车辆实体特征对目标图像帧执行监控景别鉴定；
[0008]获取与目标图像帧的监控景别对应的监控景别指标；
[0009]对监控景别指标和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令；
[0010]根据参数调整指令对目标监控视频进行调整，并将调整后的监控视频发送到安防管理客户端。
[0011]进一步地，所述监控景别包括：车辆远景、车辆中景和车辆近景。
[0012]进一步地，识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征还包括：
[0013]根据目标图像帧的上下连续图像帧识别出目标图像帧中的参数变换区域，并将目标图像帧的参数变换区域分割为若干个尺度均匀的图像块，其中，所述参数变换区域为目标图像帧中对应运动区域的外界矩形区域，所述运动区域为目标图像帧中像素值发生连续变化的图像区域；
[0014]根据目标实体特征所指示的车辆共有特征对每个图像块进行特征提取以得到对应图像块中所有具有几何角度的边缘轮廓，其中，所述车辆共有特征用于表征每个车辆均有的轮廓特征和几何形状特征；
[0015]从图像块中提取若干边缘轮廓附近的特征点以为每个边缘轮廓上的特征点建立相应的带权连接图，并根据所述带权连接图对每个边缘轮廓进行拟合优化以得到所述目标图像帧中目标车辆的车辆轮廓特征。
[0016]进一步地，别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征包括：
[0017]对目标图像帧中包含目标车辆的参数变换区域以外的图像区域进行车道线检测以识别目标车辆的第一邻近区域和第二邻近区域，其中，所述第一邻近区域为目标车辆行驶的车道线区域，所述第二邻近区域为目标车辆行驶的背景区域，所述背景区域不包括存在车道线的道路区域；
[0018]从提取出的目标车辆的车辆轮廓特征识别目标车辆的车身所在区域，并分别对目标车辆的车身所在区域、第一邻近区域和第二邻近区域进行特征提取以获取目标车辆的内部关联属性和外部关联属性，其中，所述内部关联属性用于表征目标车辆的车身细节，所述外部关联属性用于表征目标车辆行驶道路的环境细节；
[0019]根据目标车辆的车辆轮廓特征、内部关联属性和外部关联属性对目标车辆的属性特征进行分析以得到目标车辆的车辆实体特征。
[0020]进一步地，对监控景别指标和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令还包括：
[0021]在确定所述监控景别指标为远景指标时，根据所述监控景别指标和目标车辆的外部关联属性分析得到目标车辆的行车轨迹和存在于目标车辆行驶环境中的各个关联标识物的物体特征，其中，所述关联标识物包括路标、路灯和广告牌；
[0022]根据目标车辆的车辆轮廓特征、行车轨迹和各个关联标识物的物体特征进行分析以得到对应目标图像帧的观察指标。
[0023]进一步地，所述监控景别指标为通过视频监控画面监控车辆时目标车辆实体的观察指标和观察指标的标准参数；
[0024]所述监控景别指标包括远景指标、中景指标和近景指标，其中，远景指标包括车辆轮廓、行车轨迹和关联标识物；中景指标包括车型和车身颜色；近景指标包括车牌号和车标。
[0025]进一步地，所述监控景别鉴定过程包括：
[0026]根据目标图像帧的车辆实体特征得到车辆实体矢量；
[0027]从数据库中获取第一景别矢量、第二景别矢量和第三景别矢量；
[0028]根据车辆实体矢量、第一景别矢量、第二景别矢量和第三景别矢量得到第一景别鉴定值，第二景别鉴定值和第三景别鉴定值；
[0029]比较第一景别鉴定值，第二景别鉴定值和第三景别鉴定值的大小，并将最大的景别鉴定值对应的监控景别作为目标图像帧的监控景别。
[0030]进一步地，根据车辆实体矢量和第一景别矢量计算第一景别鉴定值，
[0031][0032]其中，o为第一景别鉴定值，r为第一景别鉴定系数，e为自然底数；
[0033][0034]i为特征索引，n为目标车辆实体的特征的个数，v
i
为车辆实体矢量的第i个特征的特征值，s
i
为第一景别矢量的第i个特征的标准特征值。
[0035]进一步地，监控设备实时或周期性的将采集到的监控视频标注监控地点和监控时间，并将标注后的监控视频发送到安防云平台。
[0036]进一步地，所述参数调整指令用于指示对目标监控视频进行缩放和剪辑操作以得到调整后的监控视频；参数调整指令包括目标图像帧的图像调节参数；所述图像调节参数包括目标图像帧的缩放比例和裁剪尺寸大小。
[0037]本专利技术具有以下有益效果：本专利技术能够根据安防监控查看指令自动识别相应的监控景别，按照监控景别指标将视频画面进行自动的缩放调整，使其成为一个格式标准的监控景别画面，消除由于摄像头拍摄角度、机位问题导致的监控视频画面不标准的问题，提高安防监控查看质量的同时，提高了安防视频的查看效率。
附图说明
[0038]图1为一示例性实施例提供的一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法的流程图。
具体实施方式
[0039]这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
[0040]在本专利技术使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本专利技术。在本专利技术和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。还应当理解，本文中使用的术语“和/或”是指并包含一个或多个相关联的列出项目的任何或所有可能组合。
[0041]应当理解，尽管在本专利技术可能采用术语第一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法，其特征在于，接收安防管理客户端发送的安防监控查看指令；所述安防监控查看指令包括目标时间点、目标位置和目标实体特征；根据安防监控查看指令获取目标图像帧，并识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征；根据车辆实体特征对目标图像帧执行监控景别鉴定；获取与目标图像帧的监控景别对应的监控景别指标；对监控景别指标和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令；根据参数调整指令对目标监控视频进行调整，并将调整后的监控视频发送到安防管理客户端。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述监控景别包括：车辆远景、车辆中景和车辆近景。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征还包括：根据目标图像帧的上下连续图像帧识别出目标图像帧中的参数变换区域，并将目标图像帧的参数变换区域分割为若干个尺度均匀的图像块，其中，所述参数变换区域为目标图像帧中对应运动区域的外界矩形区域，所述运动区域为目标图像帧中像素值发生连续变化的图像区域；根据目标实体特征所指示的车辆共有特征对每个图像块进行特征提取以得到对应图像块中所有具有几何角度的边缘轮廓，其中，所述车辆共有特征用于表征每个车辆均有的轮廓特征和几何形状特征；从图像块中提取若干边缘轮廓附近的特征点以为每个边缘轮廓上的特征点建立相应的带权连接图，并根据所述带权连接图对每个边缘轮廓进行拟合优化以得到所述目标图像帧中目标车辆的车辆轮廓特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到车辆实体特征包括：对目标图像帧中包含目标车辆的参数变换区域以外的图像区域进行车道线检测以识别目标车辆的第一邻近区域和第二邻近区域，其中，所述第一邻近区域为目标车辆行驶的车道线区域，所述第二邻近区域为目标车辆行驶的背景区域，所述背景区域不包括存在车道线的道路区域；从提取出的目标车辆的车辆轮廓特征识别目标车辆的车身所在区域，并分别对目标车辆的车身所在区域、第一邻近区域和第二邻近区域进行特征提取以获取目标车辆的内部关联属性和外部关联属性，其中，所述内部关联属性用于表征目标车辆的车身细节，所述外部关联属性用于表征目标车辆行驶道路的环境细节；根据目标车辆的车辆轮廓特征、内部关联属...

【专利技术属性】
技术研发人员：ꢀ五一IntClG零六V二零五二，
申请(专利权)人：陈强，
类型：发明
国别省市：