一种大数据场景下的视频监控系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种大数据场景下的视频监控系统及方法，包括步骤S100：对每辆共享交通工具安装具备定位功能的视频监控设备；对每个视频监控设备均设置不同种视频提取触发事件；步骤S200：对若干用户使用状态视频进行区别标记和归类；分别对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频进行用户特征提取并建立对应的用户标签；步骤S300：对每辆共享交通工具采集到的各类用户使用状态视频进行视频链接对的匹配建立；步骤S400：基于每辆共享交通工具的视频链接对匹配建立情况进行各缺陷故障状态指数的判断；步骤S500：对每辆共享交通工具的故障状态进行判断得到故障状态结果，并通过系统向管理人员进行故障状态结果传输。通过系统向管理人员进行故障状态结果传输。通过系统向管理人员进行故障状态结果传输。

【技术实现步骤摘要】
一种大数据场景下的视频监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及视频监控数据处理
，具体为一种大数据场景下的视频监控系统及方法。

技术介绍

[0002]随着城市化的发展，绿色环保低碳概念的推广普及，共享交通工具越来越普及以及受欢迎；目前，共享交通工具app上仅能提供简单的位置分布信息供用户查找或者供管理者进行调度安排，而对于共享交通工具的故障回收管理往往都是靠app上的用户回馈和线下管理人员的实际勘查来实现的，所以这也带来两方面弊端；其一，用户一旦选择对app进行故障使用回馈时，填写故障回馈信息会花费用户不少时间，不少用户在实际使用过程中，可能赶时间或者只是单纯的怕麻烦，不对其进行故障报修，而是按照正常的开关锁流程进行换车或者放弃使用；其二，线下管理人员的实际勘查往往费时费力，且对于全部的车辆进行故障勘查的时候可能对一些表面完好但实际存在故障的车存在遗漏，使得故障回收的车辆数据不准确。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种大数据场景下的视频监控系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种大数据场景下的视频监控方法，视频监控方法包括：
[0005]步骤S100：对每辆共享交通工具安装具备定位功能的视频监控设备；对每个视频监控设备均设置不同种视频提取触发事件；每当一种视频提取触发事件发生时，视频监控设备对共享交通工具开启一次用户使用状态视频采集；每一次对用户使用状态视频的采集时间需满足对应的采集周期；一次触发事件对应一段用户使用状态视频；
[0006]步骤S200：系统将共享交通工具视频监控设备采集到的若干用户使用状态视频基于对应的触发事件种类的不同进行区别标记；对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频基于标记进行归类，并在每一类别视频序列中按照触发采集时间先后进行排序；分别对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频进行用户特征提取并建立对应的用户标签；
[0007]步骤S300：系统对每辆共享交通工具采集到的各类用户使用状态视频进行视频链接对的匹配建立；
[0008]步骤S400：基于每辆共享交通工具的视频链接对匹配建立情况对该辆共享交通工具进行各缺陷故障状态指数的判断；
[0009]步骤S500：基于每辆共享交通工具在大数据场景下的各缺陷故障状态指数的分布情况，对每辆共享交通工具的故障状态进行判断得到故障状态结果，并通过系统向管理人员进行故障状态结果传输，管理人员根据故障状态结果对共享交通工具安排回收检查调
度；故障状态结果包括：一级故障状态、二级故障状态、三级故障状态；其中，级别数越低，表示故障程度越严重。
[0010]进一步的，步骤S100中的视频提取触发事件包括：
[0011]第一种触发事件：用户出现在与共享交通工具之间的范围距离阈值内；
[0012]第二种触发事件：用户出现对共享交通工具开启租赁状态；
[0013]第三种触发事件：用户出现对共享交通工具结束租赁状态；
[0014]上述设置的第一种触发事件除了可以获取用户的走路姿势特征和穿着特征外，当用户出现在与共享交通工具之间范围距离阈值内时，也可以代表用户在进行共享交通工具的选择过程中存在有对此时该辆车的打量或者是考虑；因为大量的共享交通工具在投入时候后，导致车辆状况不一，而一般用户开启对共享交通工具的租赁前，怕骑到故障的车辆会下意识的对车辆基于人眼进行补步打量，选择看上去完好的或者比较新的车辆开启租赁模式；所以通过设置第一种触发事件，采集对应视频，反应出每辆车不属于用户第一选择时的情况，为后续对每辆车的故障状态进行判断提供铺垫。
[0015]进一步的，步骤S200分别对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频进行用户特征提取的过程包括：
[0016]步骤S201：对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频基于标记进行归类得到每辆共享交通工具对应每一种触发事件的视频集合；
[0017]步骤S202：分别在第一种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户的着装特征和走路姿势特征进行提取，建立第一用户标签；分别在第二种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户上车时的连贯姿势特征进行提取，建立第二用户标签；分别在第三种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户下车时的连贯姿势特征进行提取，建立第三用户标签；着装特征包括用户身上的穿戴特征；走路姿势特征包括用户行走时左右脚迈步方向与其人体中轴线之间的夹角特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的左右臂膀挥臂时的顺序、幅度、频率特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的臂膀挥臂动作与人体中轴线之间的左右夹角特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的臂膀挥臂动作与人体中轴线之间的前后夹角特征；上车的连贯姿势特征是指，从用户首先触碰到对应的交通工具开始，到完全掌握该对应交通工具至出现启动状态时为止的一系列连贯身体姿势变化特征；下车的连贯姿势特征是指，从用户某一身体部位离开对应的交通工具时开始，到用户身体完全离开对应的交通工具且对应的交通工具处于静止状态时为止的一系列连贯身体姿势变化特征；
[0018]设置上述用户特征，实际上是为了对用户从体态的角度上获取能体现不同用户习惯的特征，因为在用户实际使用共享交通工具的过程中可能会出现有遮挡脸部的习惯，导致对用户信息无法精确判断。
[0019]进一步的，步骤S300包括：
[0020]步骤S301：设在某辆共享交通工具的所有使用状态视频中，对应第一种触发事件的使用状态视频集合为A＝{a1,a2,
…
,a
n
}；a1,a2,
…
,a
n
分别表示集合A内第1，2，
…
，n条使用状态视频；对应第二种触发事件的使用状态视频集合为B＝{b1,b2,
…
,b
m
}；b1,b2,
…
,b
m
分别表示集合B内第1，2，
…
，m条使用状态视频；对应第三种触发事件的使用状态视频集合为C＝{c1,c2,
…
,c
m
}；c1,c2,
…
,c
m
分别表示集合C内第1，2，
…
，n条使用状态视频；
[0021]步骤S302：分别对集合A、B、C内各条使用状态视频的触发采集时间进行提取；若存
在两条使用状态视频之间的触发采集时间差小于时间差阈值，判定两条使用状态视频之间存在连续触发采集关系；在集合B内任意一条使用状态视频在集合C中都能找到与其存在连续触发采集关系的使用状态视频；
[0022]步骤S303：分别将集合B和集合C中呈现连续触发采集的使用状态视频一一建立视频链接对a
i
→
b
i
；其中a
i
∈A，b
i
∈B，i∈(1,2,
…
,本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种大数据场景下的视频监控方法，其特征在于，所述视频监控方法包括：步骤S100：对每辆共享交通工具安装具备定位功能的视频监控设备；对每个所述视频监控设备均设置不同种视频提取触发事件；每当一种所述视频提取触发事件发生时，所述视频监控设备对共享交通工具开启一次用户使用状态视频采集；每一次对用户使用状态视频的采集时间需满足对应的采集周期；一次触发事件对应一段用户使用状态视频；步骤S200：系统将共享交通工具视频监控设备采集到的若干用户使用状态视频基于对应的触发事件种类的不同进行区别标记；对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频基于标记进行归类，并在每一类别视频序列中按照触发采集时间先后进行排序；分别对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频进行用户特征提取并建立对应的用户标签；步骤S300：系统对每辆共享交通工具采集到的各类用户使用状态视频进行视频链接对的匹配建立；步骤S400：基于每辆共享交通工具的视频链接对匹配建立情况对该辆共享交通工具进行各缺陷故障状态指数的判断；步骤S500：基于每辆共享交通工具在大数据场景下的各缺陷故障状态指数的分布情况，对每辆共享交通工具的故障状态进行判断得到故障状态结果，并通过系统向管理人员进行故障状态结果传输，管理人员根据所述故障状态结果对共享交通工具安排回收检查调度；所述故障状态结果包括：一级故障状态、二级故障状态、三级故障状态；其中，级别数越低，表示故障程度越严重。2.根据权利要求1所述的一种大数据场景下的视频监控方法，其特征在于，所述步骤S100中的视频提取触发事件包括：第一种触发事件：用户出现在与共享交通工具之间的范围距离阈值内；第二种触发事件：用户出现对共享交通工具开启租赁状态；第三种触发事件：用户出现对共享交通工具结束租赁状态。3.根据权利要求1所述的一种大数据场景下的视频监控方法，其特征在于，所述步骤S200分别对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频进行用户特征提取的过程包括：步骤S201：对每辆共享交通工具所具备的所有用户使用状态视频基于标记进行归类得到每辆共享交通工具对应每一种触发事件的视频集合；步骤S202：分别在第一种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户的着装特征和走路姿势特征进行提取，建立第一用户标签；分别在第二种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户上车时的连贯姿势特征进行提取，建立第二用户标签；分别在第三种触发事件对应的用户使用状态视频中对用户下车时的连贯姿势特征进行提取，建立第三用户标签；所述着装特征包括用户身上的穿戴特征；所述走路姿势特征包括用户行走时左右脚迈步方向与其人体中轴线之间的夹角特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的左右臂膀挥臂时的顺序、幅度、频率特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的臂膀挥臂动作与人体中轴线之间的左右夹角特征、用户行走时与左右脚迈步伴随的臂膀挥臂动作与人体中轴线之间的前后夹角特征；所述上车的连贯姿势特征是指，从用户首先触碰到对应的交通工具开始，到完全掌握该对应交通工具至出现启动状态时为止的一系列连贯身体姿势变化特征；所述下车的连贯
姿势特征是指，从用户某一身体部位离开对应的交通工具时开始，到用户身体完全离开所述对应的交通工具且所述对应的交通工具处于静止状态时为止的一系列连贯身体姿势变化特征。4.根据权利要求1所述的一种大数据场景下的视频监控方法，其特征在于，所述步骤S300包括：步骤S301：设在某辆共享交通工具的所有使用状态视频中，对应第一种触发事件的使用状态视频集合为A＝{a1,a2,
…
,a
n
}；a1,a2,
…
,a
n
分别表示集合A内第1，2，
…
，n条使用状态视频；对应第二种触发事件的使用状态视频集合为B＝{b1,b2,
…
,b
m
}；b1,b2,
…
,b
m
分别表示集合B内第1，2，
…
，m条使用状态视频；对应第三种触发事件的使用状态视频集合为C＝{c1,c2,
…
,c
m
}；c1,c2,
…
,c
m
分别表示集合C内第1，2，
…
，n条使用状态视频；步骤S302：分别对集合A、B、C内各条使用状态视频的触发采集时间进行提取；若存在两条使用状态视频之间的触发采集时间差小于时间差阈值，判定所述两条使用状态视频之间存在连续触发采集关系；在集合B内任意一条使用状态视频在集合C中都能找到与其存在连续触发采集关系的使用状态视频；步骤S303：分别将集合B和集合C中呈现连续触发采集的使用状态视频一一建立视频链接对a
i
→
b
i
；其中a
i
∈A，b
i
∈B，i∈(1,2,
…
,m)；将从每一视频链接对中提取到的特征进行整合，同样将特征各自对应的第二用户标签和第三用户标签进行整合，得到一个初始用户标签；分别对每一视频链接对在集合A中找寻与视频链接对中a
i
呈现连续触发采集关系的状态使用视频c
i
，对视频链接对进行补充得到完整视频链接对c
j
→
a
i
→
b
i
；将从状态使用视频c
i
中提取到的特征同a
i
→
b
i
整个得到的特征进行再次整合，同样将从状态使用视频c
i
中提取到的特征所对应的第一用户标签同a
i
→
b
i
所对应的初始用户标签进行整合，得到一个完整用户标签；一条完整视频链接对对应一个用户。5.根据权利要求4所述的一种大数据场景下的视频监控方法，其特征在于，步骤S400包括：步骤S401：若某辆共享交通工具f的集合A中存在未与集合B和集合C中用户使用状态视频构成完整视频链接对的使用状态视频，分别提取所述使用状态视频所对应的第一用户标签，将此时提取到的第一用户标签作为目标用户标签；同时提取所述某...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海强，
申请(专利权)人：南京福田文化传媒有限公司，
类型：发明
国别省市：