【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及摄像分析的，尤其涉及一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法及系统。
技术介绍
1、随着信息技术的发展，视频监控已经广泛应用在生活中，这些监控视频可以用于证明发生了什么事情，也可以用于实时地对事态进行掌握，然而现有技术中的监控视频通常只能从一个角度进行视频采集，这就导致了获取的信息不够全面，存在着对视频信息误判漏判的风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法及系统，旨在解决现有技术中从单一视角进行异常行为分析容易导致误判的问题。
2、本专利技术是这样实现的，第一方面，本专利技术提供一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，包括：
3、通过若干视频摄像头对目标区域持续进行图像采集，并根据时间顺序对各个所述视频摄像头采集的图像分别进行排序处理，以得到所述目标区域由各个所述视频摄像头采集到的基础图像序列；
4、获取各个所述视频摄像头与所述目标区域之间的相对位置信息，并根据各个所述视频摄像头的相对位置信息进行方位融合的计算处理，以得到各个所述视频摄像头的方位融合特征，根据各个所述视频摄像头的方位融合特征对各个所述视频摄像头的基础图像序列进行方位融合处理，以得到所述目标区域的整体场景序列；其中，所述整体场景序列包括若干依次排列的整体场景，所述整体场景用于对所述目标区域进行多角度的描述；
5、根据预期设置的异常行为标准对所述整体场景序列的各个所述整体场景进行异常特征的采集处理，以生成所述整体
6、基于所述整体场景序列对各个所述异常特征分别进行追溯处理，以得到各个所述异常特征在所述整体场景序列中的连续变化图谱，并分别基于各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行时间顺序上的自我关联性的分析，以得到各个所述异常特征的在时间顺序上的自我关联性参数；
7、根据各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行互相之间的交互关联性的分析，以得到各个所述异常特征在所述目标区域中的交互关联性参数；
8、根据所述异常特征的自我关联性参数与交互关联性参数对所述异常特征进行异常行为分析，以得到所述异常特征的异常行为分析结果；其中，所述异常行为分析结果用于描述所述异常特征属于何种异常行为。
9、优选地，获取各个所述视频摄像头与所述目标区域之间的相对位置信息，并根据各个所述视频摄像头的相对位置信息进行方位融合的计算处理，以得到各个所述视频摄像头的方位融合特征的步骤包括：
10、基于所述目标区域构建所述目标区域的区域定位坐标系；
11、获取各个所述视频摄像头与所述目标区域之间的相对位置信息，并根据所述相对位置信息对所述区域定位坐标系进行映射关系的计算处理，以得到所述视频摄像头获取到的图像信息与所述区域定位坐标系之间的映射关系，将所述映射关系记录为方位融合特征的第一融合特征；
12、以所述目标区域的所述区域定位坐标系为基准，根据各个所述视频摄像头获取到的图像信息与所述区域定位坐标系之间的映射关系进行各个所述视频摄像头获取到的图像信息之间的映射关系的计算处理，以得到各个所述视频摄像头获取到的图像之间的映射关系，将所述映射关系记录为方位融合特征的第二融合特征。
13、优选地，根据各个所述视频摄像头的方位融合特征对各个所述视频摄像头的基础图像序列进行方位融合处理，以得到所述目标区域的整体场景序列的步骤包括：
14、根据各个所述视频摄像头的所述第一融合特征，将各个所述视频摄像头获取到的图像信息转换为所述区域定位坐标系的单视角行为信息；
15、根据各个所述视频摄像头之间的所述第二融合特征，对各个所述视频摄像头获取到的图像信息转换的所述区域定位坐标系的单视角行为信息进行修正处理，以得到各个所述视频摄像头在所述区域定位坐标系中转换的视角修正行为信息；
16、基于所述区域定位坐标系，对各个所述视角修正行为信息进行叠加处理，以得到所述目标区域在一个时刻的整体场景；
17、重复上述步骤，得到各个时刻的所述整体场景，并按时间顺序将各个所述整体场景排序，以得到所述目标区域的整体场景序列。
18、优选地，根据预期设置的异常行为标准对所述整体场景序列的各个所述整体场景进行异常特征的采集处理，以生成所述整体场景序列的各个所述整体场景的若干异常特征的步骤包括：
19、根据预期设置的异常行为标准对所述整体场景序列的各个所述整体场景进行异常行为的提取，以得到若干疑似异常行为和对应各个所述疑似异常行为的疑似参数图谱；其中，所述疑似参数图谱包含有若干疑似参数，所述疑似参数用于描述所述疑似异常行为与预期设置的异常行为标准中的某项异常行为的近似程度；
20、根据所述疑似异常行为归属的所述整体场景在所述整体场景序列中的位置信息，生成所述疑似异常行为的时刻标签；
21、根据所述疑似异常行为在所述整体场景中的位置信息生成所述疑似异常行为的位置标签；
22、将所述疑似异常行为与相应的所述疑似参数图谱、所述时刻标签以及所述位置标签构建为一个组合，以生成所述整体场景的一个异常特征。
23、优选地，基于所述整体场景序列对各个所述异常特征分别进行追溯处理，以得到各个所述异常特征在所述整体场景序列中的连续变化图谱的步骤包括：
24、将具有连续关系的所述时刻标签和具有一致关系的所述位置标签的各个所述异常特征归纳为一个集合，并按时间顺序对集合中的各个异常特征进行排列，将排列的结果作为所述异常特征的连续变化图谱。
25、优选地，分别基于各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行时间顺序上的自我关联性的分析，以得到各个所述异常特征的在时间顺序上的自我关联性参数的步骤包括：
26、将所述连续变化图谱的各个所述异常特征的所述各个疑似参数按进行分类与排列，得到所述连续变化图谱的各个疑似参数变化图谱；其中，所述疑似参数变化图谱中的所述疑似参数均用于描述所述疑似异常行为与预期设置的异常行为标准中的同一项异常行为的近似程度；
27、对各个所述疑似参数变化图谱进行所述疑似参数的数值连续性的判断，得到各个所述疑似参数变化图谱的连续性特征，并排除所述连续性特征不符合预设标准的所述疑似参数变化图谱；
28、对剩余的各个所述疑似参数变化图谱分别进行均值计算，得到各个所述疑似参数变化图谱的疑似均值，并将各个所述疑似均值的集合作为所述异常特征在时间顺序上的自我关联性参数。
29、优选地，根据各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行互相之间的交互关联性的分析，以得到各个所述异常特征在所述目标区域中的交互关联性参数的步骤包括：
30、对各个所述连续变化图谱进行时间关系上的分析，以得到各个所述连续变化图谱的时间关联性向量；
31、对各个所述连续变化图谱进行空间关系上的分析，以得到各个所述连续变化图谱的空间关联性向量；...
【技术保护点】
1.一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，获取各个所述视频摄像头与所述目标区域之间的相对位置信息，并根据各个所述视频摄像头的相对位置信息进行方位融合的计算处理，以得到各个所述视频摄像头的方位融合特征的步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据各个所述视频摄像头的方位融合特征对各个所述视频摄像头的基础图像序列进行方位融合处理，以得到所述目标区域的整体场景序列的步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据预期设置的异常行为标准对所述整体场景序列的各个所述整体场景进行异常特征的采集处理，以生成所述整体场景序列的各个所述整体场景的若干异常特征的步骤包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，基于所述整体场景序列对各个所述异常特征分别进行追溯处理，以得到各个所述异常特征在所述整体场景序列中的连续变化图谱的步骤包括：p>
6.如权利要求5所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，分别基于各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行时间顺序上的自我关联性的分析，以得到各个所述异常特征的在时间顺序上的自我关联性参数的步骤包括：
7.如权利要求6所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据各个所述连续变化图谱对各个所述异常特征进行互相之间的交互关联性的分析，以得到各个所述异常特征在所述目标区域中的交互关联性参数的步骤包括：
8.如权利要求7所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据所述异常特征的自我关联性参数与交互关联性参数对所述异常特征进行异常行为分析，以得到所述异常特征的异常行为分析结果的步骤包括：
9.一种基于多视频摄像头的异常行为分析系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，获取各个所述视频摄像头与所述目标区域之间的相对位置信息，并根据各个所述视频摄像头的相对位置信息进行方位融合的计算处理，以得到各个所述视频摄像头的方位融合特征的步骤包括：
3.如权利要求2所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据各个所述视频摄像头的方位融合特征对各个所述视频摄像头的基础图像序列进行方位融合处理，以得到所述目标区域的整体场景序列的步骤包括：
4.如权利要求1所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，根据预期设置的异常行为标准对所述整体场景序列的各个所述整体场景进行异常特征的采集处理，以生成所述整体场景序列的各个所述整体场景的若干异常特征的步骤包括：
5.如权利要求4所述的一种基于多视频摄像头的异常行为分析方法，其特征在于，基于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋燕，何鹏，林伟斌，丁金善，刘彬，
申请(专利权)人：深圳市瀚晖威视科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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