一种视频监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种视频监控方法和系统，该方法包括：实时采集被检测对象的脸部图像，将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个参考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警，该方法应用于视频监控系统中，有效的提高了监控的准确率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及监控领域，特别是ー种视频监控方法及系统。
技术介绍
岗位值班 ，遍布国防及民用各个行业和领域，是几乎所有不论大小的安全保卫系统的核心环节，值班员的值班行为是否正常，很多时候整个安全保卫系统能否可靠运行，值班员的有效工作极为重要。但是，值班人员每天承受这艰巨而又单调重复的工作，非常容易产生应激疲劳，注意力下降，从而无法及时发现和处理突发事故。但是，现有技术中，有ー种监控值班员是否正常工作的方法，监控准确率较差。
技术实现思路
本专利技术提供ー种视频监控方法及系统，以解决现有技术中在岗状态监控产品监控的准确率差的问题。具体方案如下ー种视频监控方法，步骤包括实时采集被检测对象的脸部图像；将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警。优选地，所述确定被检测对象的脸部偏转信息包括脸部偏转角度。优选地，所述与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对包括将所述被检测对象的脸部图像中的偏转角度与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像的偏转角度进行比对。优选地，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件的过程判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的脸部偏转角度是否在第一预设范围内，若是，则所述被检测对象的偏转角度为正常偏转；若否，则判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的偏转角度是否在大于所述第一预设而小于第二预设范围内，若是，则所述被检测对象的偏转角度为可疑偏转；若否，则判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的脸部偏转角度是否大于所述第二预设范围，若是，则所述被检测对象的脸部偏转角度为触发报警偏转，所述被检测对象的脸部图像偏转信息符合预设报警条件。优选地，所述确定被检测对象的脸部偏转信息还包括脸部偏转方向。ー种视频监控系统，包括视频采集器和智能分析終端；所述视频采集器，用于实时采集被检测对象的脸部图像，将所述脸部图像传递给所述智能分析終端；所述智能分析終端与所述视频采集器相连，用于接收所述视频采集器传送的所述被检测对象的脸部图像，并将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警。优选地，所述报警模块为蜂鸣器或者指示灯。优选地，所述确定被检测对象的脸部偏转信息包括被检测对象的脸部偏转角度，或者，被检测对象的脸部偏转角度和脸部偏转方向。从以上技术方案可以看出，本专利技术中，提供的ー种视频监控方法及系统，通过实时采集被检测对象的脸部图像，将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，从而确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警，该方法应用于视频监控系统中，能够实时的对值班员的工作状态进行监控，并对非正常工作的情况进行报警，提 高了监控准确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对专利技术或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图I为本专利技术的ー种视频监控方法实施例一的流程示意图；图2为本专利技术的ー种视频监控方法实施例ニ的流程示意图；图3为本专利技术的ー种视频监控方法实施例三的流程示意图；图4为本专利技术的ー种视频监控方法实施例四的流程示意图；图5为本专利技术的一种视频监控系统结构示意图。具体实施例方式下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术的保护范围。本专利技术中，图I为ー种视频监控方法的流程示意图，參照图I所示，该方法包括步骤SlOl :实时采集被检测对象的脸部图像；步骤S102 :将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息；其中，首先针对检测到的人脸，根据中分类模型分为正常人脸和非正常人脸，然后进ー步把非正常人脸分为可疑人脸和偏转人脸。此两级人脸姿态分类策略中关键技术在于两级分类模型的构建。利用统计技术分别建立两级分类模型，中分类模型的构建如下构建正面训练库和偏转人脸库，对所有图像提取傅里叶变换Gabor小波纹理特征，纹理特征维数通常很高，影响分类速度和精度。进ー步利用迭代算法Adboost机器学习策略选择正面人脸区别偏转人脸的有效特征，同时大幅降低特征维数。最后利用选择到的特征通过支持向量基(SVM)建立人脸姿态中分类模型。步骤S103 :判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件；步骤S104 :如果是，则触发报警；步骤S105 :如果否，则不触发报警。本实施例中，通过实时采集被检测对象的脸部图像，将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，从而确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警，此方法中，判断被检测对象的脸部状态是否发生了偏转，不面对视频采集器，且超出一定预设范围时，会触发报警，这样提高了监控的准确率。參见图2，为本专利技术的ー种视频监控方法实施例ニ的流程示意图，该方法步骤包括步骤S201 :实时采集被检测对象的脸部图像；步骤S202 :将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息为脸部偏转角度；步骤S203 :判断被检测对象的脸部偏转角度是否符合预设报警条件；步骤S204 :如果是，则触发报警；步骤S205 :如果否，则不触发报警。本实施例中，通过确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息为脸部偏转角度，从而判断被检测对象的脸部偏转角度是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警，此方法中，进ー步确定被检测对象的脸部图像偏转信息为偏转角度，当所述被检测对象不面对视频采集器，且脸部偏转角度超出报警条件时，触发报警，提高了监控的准确率。參见图3，为本专利技术的ー种视频监控方法实施例三的流程示意图，该方法步骤包括步骤S301 :实时采集被检测对象的脸部图像；步骤S302 :将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息为脸部偏转角度；步骤S303 :判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的脸部偏转角度是否在第一预设范围内；步骤S304 :若是，则所述被检测对象的偏转角度为正常偏转，不会触发报警；步骤S305 :若否，则判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的偏转角度是否在大于所述第一预设而小于第二预设范围内；步骤S306 :若是，则所述被检测对象的偏转角度为可疑偏转，不会触发报警；步骤S307 :若否，则判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的脸部偏转角度是否大于所述第二本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.ー种视频监控方法，其特征在于，步骤包括 实时采集被检测对象的脸部图像； 将所述被检测对象的脸部图像与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对，确定所述被检测对象的脸部图像偏转信息，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件，如果是，则触发报警。2.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述确定被检测对象的脸部偏转信息包括脸部偏转角度。3.根据权利要求I所述的方法，其特征在于，所述与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像进行比对包括 将所述被检测对象的脸部图像中的偏转角度与预设的脸部信息库中的多个參考脸部图像的偏转角度进行比对。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断被检测对象的脸部图像偏转信息是否符合预设报警条件的过程 判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的脸部偏转角度是否在第一预设范围内，若是，则所述被检测对象的偏转角度为正常偏转； 若否，则判断所述被检测对象的脸部图像偏转信息中的偏转角度是否在大于所述第一预设而小于第二预设范围内，若是，则所述被检测对象的偏转角度为可疑偏转； 若否，则判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李响，李俐，张超，陈晓娟，
申请(专利权)人：浙江晨鹰科技有限公司，
类型：发明
国别省市：