一种基于视频分析的城市管理系统技术方案

一种基于视频分析的城市管理系统，包括信息采集模块、视频分析模块和系统管理模块三部分。信息采集模块，主要负责城市各摄像头监控区域的视频图像的拍摄、传输和贮存，结合地理信息系统（ＧＩＳ）能定位各个采集点的地理信息数据。视频分析模块，主要负责对采集到的视频录像进行智能分析，在复杂的室外环境下将感兴趣目标提取出来，分成静止目标和运动目标，对视频提取低级特征后融合形成高级特征向量，从内容上理解和表达视频事件，通过实时分析，建立视频事件分类器，将异常事件主动监测出来。系统管理模块，用于视频采集设备和信息系统的管理，根据视频分析模块输出的事件分类结果异常事件发生的具体位置，以及异常事件的严重等级，送出对应的告警信息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及城市管理信息系统领域，尤其涉及一种利用计算机视觉进行视频分析的城市管理系统。
技术介绍
视频监控网络在城市社会治安等方面发挥了重要的作用，同样的，也可以在城市管理信息系统中利用视频监控实现远距离的监管，提高城市管理的效率。视频监控用于城市管理必须解决庞大视频数据量的处理、分析和应用的问题。由于视频监控存在可视范围特性，城市内必须部署足够多的摄像装置，这些摄像装置采集到的大量视频信息如果仅仅依靠人工处理和分析，将会造成大量的人力资源浪费，同时由于监控人员长时间盯着监控屏幕，很容易造成人员疲劳，引发思想松懈，从而导致漏报警。要想实时地分析处理海量的视频信息，必须通过基于计算机视觉的视频分析技术手段，而不是单纯地增加人员配置。另一方面，城市管理中的基础设施、市容景观、环境卫生等领域，发生的异常事件通常具有明显的视频特征：如路面新增覆盖物、路面完整性被破坏等，可以通过智能视频分析提取这些事件的低级特征，经过融合形成高级语义特征，即从内容上理解视频事件，从而实现主动、及时的报告异常事件的发生。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种基于视频分析的城市管理系统，能够在复杂多变的室外环境中提取视频特征，从而主动监测异常事件，结合异常事件发生的具体位置和严重等级，及时发出告警信息，辅助城市管理。为达到上述目的，本专利技术采用如下的技术方案：基于视频分析的城市管理系统，包括：信息采集模块，主要负责城市各摄像头监控区域的视频图像的拍摄、传输和贮存，结合地理信息系统(GIS)能定位各个采集点的地理信息数据。视频分析模块，对采集到的视频录像进行智能分析，能够从复杂多变的背景中分割感兴趣区域目标，提取视频的低级特征，并将这些低级特征进行融合后形成高级语义特征，从内容上理解视频事件，主动监测异常事件的发生；系统管理模块，用于视频采集设备和信息系统的管理，根据视频分析模块输出的事件分类结果和由GIS提供的异常事件发生的具体位置，以及异常事件的严重等级，发出对应的告警信息。所述的视频分析模块包括以下步骤：①复杂室外环境下目标分割算法。通过机器学习，建立自适应背景模型；获取的实时图像，采用背景减除的方法，提取感兴趣区域目标。这种方法能够适应路面环境的复杂多变的要求，包括光照、司机昼夜、晴雨等，并能很好地抗摄像头抖动。-->②视频特征提取和目标跟踪。对视频提取有效的低级特征，包括全局特征和局部特征。目标分为两类：静止目标和运动目标。采用基于特征的方法跟踪运动目标。全局特征采用颜色特征来描述，具体为颜色直方图：首先选择颜色空间，本专利技术采用HSV空间，再根据公式构建颜色直方图作为颜色特征向量。局部特征采用SIFT算子来描述：通过尺度空间极值检测、关键点的位置确定、关键点方向参数的确定、特征向量描述这四个步骤提取SIFT特征向量。并采用视觉特征布袋模型(Bag-of-visual-words)的方法来构筑局部特征向量。③视频事件表达。将提取的全局特征和局部特征向量融合后表达视频事件，本专利技术采用并行融合的方法：即将全局特征和局部特征表示向量并成一个复向量。假设M和N分别是全局特征和局部特征的特征空间，特征表示向量α∈M和β∈N，并行融合策略将这两个特征向量并成一个大的复合特征向量γ，使得γ＝α+i·β，这样并行合成的复合特征向量构成了一个新的特征空间。在这个新的特征空间里表达各种不同的视频事件，将这些表达对应到相应类型的视频事件。④视频事件分类器的建立。定义城市管理中的几类异常事件，构建这些异常事件的语义特征模型，将视频事件进行分类。异常事件按照背景模型的更新动态分为三类：(1)路面新增覆盖物，(2)路面完整性被破坏，(3)路面目标活动异常。本专利技术的分类器选择随机森林分类器，其中采用Adaboost算法更新权重来构建随机森林分类器。⑤异常事件监测。实时分析视频，通过视频事件分类器，将异常事件及时、主动地监测出来，并根据事件的严重程度进行分级管理。本专利技术具有以下优点和积极效果：1)利用基于计算机视觉的视频分析技术进行城市管理；2)显著提高城市管理水平，提升城市管理效率，节省人员开支，改善民生环境。附图说明图1是本专利技术提供的基于视频分析的城市管理系统结构示意图。图2是本专利技术提供的视频分析模块流程图。图3是本专利技术提供的视频事件表达流程图。其中，11-信息采集模块、12-视频分析模块、13-系统管理模块；21-视频特征提取、22-视频特征融合、23-视频事件表达、24-视频事件分类器、25-异常事件监测；31-提取全局特征、32-提取局部特征。具体实施方式下面以具体实施例结合附图对本专利技术作进一步说明：本专利技术提供了一种基于视频分析的城市管理系统，具体采用如下的技术方案，下面结合图1首先对本专利技术的工作机制进行详细描述。基于视频分析的城市管理系统结构，其中11为信息采集模块，主主要负责城市各摄像头监控区域的视频图像的拍摄、传输和贮存，结合地理信息系统(GIS)能定位各个采-->集点的地理信息数据。；12为视频分析模块，是本系统的核心模块。具体流程是，能够适应室外复杂的环境，通过机器学习，建立自适应背景模型；获取实时图像，采用背景减除的方法，提取感兴趣区域目标。然后提取视频的低级特征，融合成高级语义特征后表达视频事件，预先定义城市管理中的几类异常事件，构建这些异常事件的语义特征模型，将视频事件进行分类，即构建视频事件分类器。实时分析视频，通过视频事件分类器，将异常事件及时自动地监测出来，并根据事件的严重程度进行分级管理。13为管理模块，用于视频采集设备和信息系统的管理，根据视频分析模块输出的事件分类结果和由GIS提供的异常事件发生的具体位置，以及异常事件的等级，发出对应的告警信息。通过这三个部分的有机结合，系统能够主动监测异常事件的发生，实现对城市的智能化管理。本专利技术与传统的城市管理系统不同，以往的城市管理系统只是单纯地搜集底层信息，没有利用计算机超强的计算能力对视频信息进行处理和分析，从而需要大量人工进行监测，造成极大地人力资源浪费，并且仅仅停留在事后查找资料，无法实现主动地管理。而本系统利用基于计算机视觉的视频分析技术这一人工智能领域的前沿技术，结合GIS的空间分析能力，能够有效地辅助城市管理，提高管理质量。本专利技术提供的基于视频分析的城市管理系统可以适用于大中小型城市和市政管理部门。本专利技术提供的基于视频分析的城市管理系统，具体采用如下模块：第一部分信息模块包括：1.信息采集：拍摄城市各摄像头监控区域的视频图像，然后分别传输到主服务器进行处理和分析，由主服务器将有用的视频图像贮存起来。2.GIS管理：GIS地理信息系统是以地理空间数据库为基础，在计算机软硬件的支持下，运用系统工程和信息科学的理论，科学管理和综合分析具有空间内涵的地理数据，以提供管理、决策等所需信息的技术系统。面对各个采集点共同采集到的海量数据，利用GIS的空间分析能力，能够对城市各区域的视频信息进行统一管理、分析和综合应用，实现政府部门总体管理和分区管理的目的，对某些敏感地区实施重点管理。第二部分视频分析模块包括：1.复杂环境下的目标分割算法：进行复杂多变背景下感兴趣区域目标的分割，我们采用背景减除的方法，这种方法复杂度低，易于实现，该算法的难点是通过机器学习，建立自适应背景本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于视频分析的城市管理系统，包括信息采集模块、视频分析模块和系统管理模块三部分。信息采集模块，主要负责城市各摄像头监控区域的视频图像的拍摄、传输和贮存，结合地理信息系统（ＧＩＳ）能定位各个采集点的地理信息数据。视频分析模块，主要负责对采集到的视频内容进行智能分析，提取视频事件，主动监测异常事件。系统管理模块，用于视频采集设备和信息系统的管理，根据视频分析模块输出的事件分类结果和异常事件发生的具体位置，以及异常事件的等级，送出对应的告警信息。其中视频分析模块，其特征在于，包括以下步骤：①复杂室外环境下目标分割算法。通过机器学习，建立自适应背景模型；获取实时图像，采用背景减除的方法，提取感兴趣区域目标。目标分为两类：静止目标和运动目标。②视频特征提取和目标跟踪。对视频提取有效的低级特征，包括全局特征和局部特征。跟踪运动目标，采用基于特征的跟踪方法。③视频事件表达。将特征采用串行融合后形成高层语义特征向量，从内容上理解视频事件，以表达各种不同的视频事件，将这些表达对应到相应类别的视频事件。④视频事件分类器的建立。定义城市管理中的几类异常事件，构建这些异常事件的语义特征模型，将视频事件进行分类。⑤异常事件监测。实时分析视频，通过视频事件分类器，将异常事件及时自动地监测出来，并根据事件的严重程度进行分级管理。...

【技术特征摘要】
1.一种基于视频分析的城市管理系统，包括信息采集模块、视频分析模块和系统管理模块三部分。信息采集模块，主要负责城市各摄像头监控区域的视频图像的拍摄、传输和贮存，结合地理信息系统(GIS)能定位各个采集点的地理信息数据。视频分析模块，主要负责对采集到的视频内容进行智能分析，提取视频事件，主动监测异常事件。系统管理模块，用于视频采集设备和信息系统的管理，根据视频分析模块输出的事件分类结果和异常事件发生的具体位置，以及异常事件的等级，送出对应的告警信息。其中视频分析模块，其特征在于，包括以下步骤：①复杂室外环境下目标分割算法。通过机器学习，建立自适应背景模型；获取实时图像，采用背景减除的方法，提取感兴趣区域目标。目标分为两类：静止目标和运动目标。②视频特征提取和目标跟踪。对视频提取有效的低级特征，包括全局特征和局部特征。跟踪运动目标，采用基于特征的跟踪方法。③视频事件表达。将特征采用串行融合后形成高层语义特征向量，从内容上理解视频事件，以表达各种不同的视频事件...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾浩军，李俊，高峰，
申请(专利权)人：艾浩军，
类型：发明
国别省市：83[中国|武汉]