一种视频监测方法、系统及视频监测报警系统.pdf

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摘要
申请专利号:

CN201010294119.6

申请日:

2010.09.27

公开号:

CN101968848A

公开日:

2011.02.09

当前法律状态:

授权

有效性:

有权

法律详情:

授权|||实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00申请日:20100927|||公开

IPC分类号:

G06K9/00; G06K9/62; G08B21/02

主分类号:

G06K9/00

申请人:

哈尔滨工业大学深圳研究生院

发明人:

徐勇

地址:

518055 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城哈工大校区

优先权:

专利代理机构:

深圳市科吉华烽知识产权事务所 44248

代理人:

胡吉科

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内容摘要

本发明涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统,所述视频监测方法包括汇集运动区域运动特征样本的训练集,所述视频监测方法包括如下步骤:获取视频区域:从视频中获取需要监测的运动区域;提取运动区域中的运动特征:包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值;获取视频监测结果:将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统,实现了自动实时进行视频监控暴力行为,促进了安防设备的发展。

权利要求书

1: 一种视频监测方法, 包括汇集运动区域运动特征样本的训练集, 所述视频监测方法 包括如下步骤 : 获取视频区域 : 从视频中获取需要监测的运动区域 ; 提取运动区域中的运动特征 : 包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获取 运动区域的运动方向的方差值 ; 获取视频监测结果 : 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫 或打斗区域的负样本, 将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本 进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫 或打斗的区域。
2: 根据权利要求 1 所述的视频监测方法, 其特征在于, 在提取运动区域中的运动特征 的步骤中, 以运动区域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。
3: 根据权利要求 1 所述的视频监测方法, 其特征在于, 在提取运动区域中的运动特征 的步骤中, 计算运动区域中每个像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值, 根据运动区域中每个像 素点的光流值计算出运动区域内的能量。
4: 根据权利要求 1 所述的视频监测方法, 其特征在于, 在提取运动区域中的运动特征 的步骤中, 获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向, 根据运动区 域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。
5: 一种视频监测系统, 其特征在于, 所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、 从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、 提取运动区域中的运动特征的特征提取单 元、 汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较判断的比较判断 单元, 所述视频监测单元通过视频监测生成视频, 所述运动区域分割单元根据监测的视频 分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征, 所述 运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方 差值, 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样 本, 所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中 的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区 域是否为发生抢劫或打斗的区域。
6: 根据权利要求 5 所述的视频监测系统, 其特征在于, 所述特征提取单元包括确定运 动区域的范围的运动区域提取模块, 所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形 的宽与高。
7: 根据权利要求 5 所述的视频监测系统, 其特征在于, 所述特征提取单元包括获取运 动区域的能量的能量获取模块, 所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值, 再根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。
8: 根据权利要求 5 所述的视频监测系统, 其特征在于, 所述特征提取单元包括获取运 动区域的运动方向的方差值的方差获取模块, 所述方差获取模块获取获取运动区域的平均 运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向, 根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内 运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。
9: 根据权利要求 5 所述的视频监测系统, 其特征在于, 所述视频监测系统还包括对运 动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元, 所述近邻分类单元将提取的运动区 2 域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类, 确定出与其相似 的正样本和负样本的数量。
10: 一种应用权利要求 5 至 9 中任一权利要求所述视频监测系统的视频监测报警系统, 所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、 从视频中获取需要监测的运动区域分割 单元、 提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、 汇集运动区域运动特征样本的训练集、 与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为 发生抢劫或打斗的区域的报警单元, 所述视频监测单元通过视频监测生成视频, 所述运动 区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元提取 运动区域中的运动特征, 所述运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及 获取运动区域的运动方向的方差值, 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没 有发生抢劫或打斗区域的负样本, 所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域 中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数 和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域, 所述报警单元根据所述比 较判断单元确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。

说明书


一种视频监测方法、 系统及视频监测报警系统

    技术领域 本发明涉及一种视频监测方法、 系统及视频报警系统, 尤其涉及一种针对暴力行 为进行视频监测的方法、 系统及视频监测报警系统。
     背景技术
     随着社会的发展, 视频监测越来越广泛应用, 特别是在公共场所。而打斗、 抢夺等 暴力行为是严重影响公共安全的行为, 这些事件会危害人民的生命财产安全, 引起财产损 失和身体伤害。例如, 近年来银行自助厅内发生了大量的打斗、 抢夺和杀人案件, 其中比较 典型的案件为抢夺取款者现金和在银行自助厅内打斗或者两类行为同时发生。现有技术 中, 视频监测主要通过人来实时监测来进行, 不能自动通过机器进行实时监测。 发明内容本发明解决的技术问题是 : 提供一种视频监测方法、 系统及视频报警系统, 克服现 有技术中不能自动进行视频安全监测的技术问题。
     本发明的技术方案是 : 提供一种视频监测方法, 包括汇集运动区域运动特征样本 的训练集, 所述视频监测方法包括如下步骤 :
     获取视频区域 : 从视频中获取需要监测的运动区域 ;
     提取运动区域中的运动特征 : 包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及 获取运动区域的运动方向的方差值 ;
     获取视频监测结果 : 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生 抢劫或打斗区域的负样本, 将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负 样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生 抢劫或打斗的区域。
     本发明的进一步技术方案是 : 在提取运动区域中的运动特征的步骤中, 以运动区 域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。
     本发明的进一步技术方案是 : 在提取运动区域中的运动特征的步骤中, 计算运动 区域中每个像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值, 根据运动区域中每个像素点的光流值计算 出运动区域内的能量。
     本发明的进一步技术方案是 : 在提取运动区域中的运动特征的步骤中, 获取运动 区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向, 根据运动区域的平均运动方向及 连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。
     本发明的技术方案是 : 构建一种视频监测系统, 所述视频报警系统包括生成视频 的视频监测单元、 从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、 提取运动区域中的运动特 征的特征提取单元、 汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较 判断的比较判断单元, 所述视频监测单元通过视频监测生成视频, 所述运动区域分割单元 根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元提取运动区域中的
     运动特征, 所述运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获取运动区域 的运动方向的方差值, 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或 打斗区域的负样本, 所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征 与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的 多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。
     本发明的进一步技术方案是 : 所述特征提取单元包括确定运动区域的范围的运动 区域提取模块, 所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形的宽与高。
     本发明的进一步技术方案是 : 所述特征提取单元包括获取运动区域的能量的能量 获取模块, 所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值, 再根 据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。
     本发明的进一步技术方案是 : 所述特征提取单元包括获取运动区域的运动方向的 方差值的方差获取模块, 所述方差获取模块获取获取运动区域的平均运动方向及连续两帧 内运动区域的运动方向, 根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向 计算运动区域的运动方向的方差值。
     本发明的进一步技术方案是 : 所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相 近性判断并分类的近邻分类单元, 所述近邻分类单元将提取的运动区域中的运动特征与所 述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类, 确定出与其相似的正样本和负样本的 数量。
     本发明的技术方案是 : 构建一种视频监测报警系统, 所述视频报警系统包括生成 视频的视频监测单元、 从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、 提取运动区域中的运 动特征的特征提取单元、 汇集运动区域运动特征样本的训练集、 与训练集中的样本进行比 较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的 报警单元, 所述视频监测单元通过视频监测生成视频, 所述运动区域分割单元根据监测的 视频分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征, 所述运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向 的方差值, 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的 负样本, 所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练 集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运 动区域是否为发生抢劫或打斗的区域, 所述报警单元根据所述比较判断单元确定确定运动 区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。
     本发明的技术效果是 : 本发明视频监测方法、 系统及视频监测报警系统, 通过提取 运动区域中的运动特征, 将运动区域的运动特征与训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的 区域, 这样能自动地实时进行暴力行为的智能视频监控, 促进安防设备的发展。 附图说明
     图 1 为本发明的流程图。
     图 2 为本发明视频监测系统的结构示意图。
     图 3 为本发明的视频监测报警系统的结构示意图。具体实施方式
     下面结合具体实施例, 对本发明技术方案进一步说明。
     如图 1 所示, 本发明的具体实施方式是 : 提供一种视频监测方法, 包括汇集运动区 域运动特征样本的训练集, 所述视频监测方法包括如下步骤 :
     步骤 100 : 获取视频区域, 即, 从视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域 的获取, 通常通过摄像探头摄像获取。 在公共场所或者室内, 摄像探头通常安装在较高的位 置, 摄像时大多以向下倾斜, 即与垂直方向成 45-60 度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。 当实时拍摄到有人运动的区域时, 将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析 判断。 这里的有人运动区域包括人的正常移动、 人的快速移动以及打斗、 抢劫等暴力行为导 致的动作。
     步骤 200 : 提取运动区域中的运动特征, 即, 包括确定运动区域的范围、 获取运动 区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。 对运动区域运动特征的提取具体过程如 下:
     确定运动区域的范围 : 本发明的具体实施例中, 以运动区域的最小外接矩形的宽 与高为范围来确定运动区域的范围。 运动区域能量的获取, 包括获取运动区域中每个像素点的光流值, 然后根据运动 区域中每个像素点的光流量获取运动区域的总能量。具体过程如下 : 首先将彩色图像转换 为灰度图像。然后计算每个像素点的光流值。我们的算法采用 Lucas & Kanade 算法计算 出运动区域的最小外接矩形内每个像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值。通过计算出的像素 点的光流值, 利用如下公式计算每个像素点的运动方向 θij :
     if x < 0, y ≥ 0, if x > 0, y < 0, if x = 0, y = 0, θij = 0 if x = 0, y < 0,if x < 0, y < 0, if x > 0, y ≥ 0,x = 0, y > 0,上述公式中, x 与 y 分别表示像素点在 X 方向和 Y 方向的光流值, π 为取值 3.14159 的常数, θij 为视频帧中第 i 行第 j 列的像素点的运动方向, atan 为三角函数中的反正切 函数。
     算法将运动区域内每个像素点的权值设置为,
     算法利用下式计算运动区域内的总能量 :此处的累加对每个运动区域的最小外接矩形内的每个像素进行。
     运动区域的运动方向的方差值获取, 首先计算出所有运动区域运动方向的平均运 动方向。然后计算连续两帧内的所有运动区域的运动方向。由于运动方向大小在 0-360 度之间, 而 0 度与 360 度方向相同, 其差则为 360, 平均运动方向 avg 的计算需要进行换算。
     令 avg = (leftavg+rightavg)/2, m),(270 ≥ θi ≥ 90, i = 1, ...,(90 > θ′ i ≥ 0 或 360 ≥ θ′ i > 270, i = 1, ..., n)。当rightavg > 270 时, 令 rightavg = rightavg-360。上述公式中, θi 表示运动方向在 90 度与 270 度之间的第 i 个运动区域的运动方向, θ′ i 表示运动方向在 0 度与 90 度之间和 270 度与 360 度之间的第 i 个运动区域的运动方向, leftavg 表示运动方向在 90 度与 270 度之间 的所有运动区域的运动方向平均值, rightavg 表示运动方向在 0 度与 90 度之间和 270 度与 360 度之间的所有运动区域的运动方向平均值, avg 表示所有运动区域的运动方向平均值。
     通过上述公式计算出平均运动方向后, 利用下式计算运动方向的方差 : 首先对每 个运动区域, 若其运动方向 θi 或 θ′ i 满足 |θi-avg| > 180 或 |θ′ i-avg| > 180, 则 令 |θi-avg| = 360-|θi-avg| 或 |θ′ i-avg| = 360-|θ′ i-avg|, 而其他情况下不改变 θi 与 θ′ i 之值。
     故所有运动区域的运动方差为var 即为运动方向的方差值。
     步骤 300 : 获取视频监测结果, 即, 所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本 以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本, 将从实时视频中提取的运动区域中的运动特征与 所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多 少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。
     本发明中, 对于训练集的生成具体过程如下 : 训练集包含两类样本, 正样本与负样 本。 正样本产生自发生抢劫或打斗的区域, 而负样本产生自没自发生抢劫或打斗的区域。 每 个样本的数据由上述检测出的运动区域的最小外接矩形的高与宽、 运动区域内的总能量、 视频帧内运动方向的方差值这四个特征组成的矢量。 利用一些发生抢夺和打斗行为的视频 来生成训练集中的正样本, 利用没有抢夺和打斗行为的视频来生成训练集中的负样本。利 用不同的视频, 可产生不同的训练集。 使用不同训练集得到的检测结果将不同, 算法将对应 最高正确率的训练集选做最终的训练集。
     结合训练集与 N 近邻分类器 (N 取为奇数 ), 就可认定视频帧中的运动区域是否为 发生打斗或者抢劫的区域。具体方案如下 : 计算正被检测运动区域的运动特征 ( 即四维矢 量 ) 与所有训练样本间特征的欧几里德距离, 然后找出距离正被检测的运动区域的特征最 近的 N 个训练样本。只有在这 N 个训练样本中正样本个数多于负样本时, 才将被测试区域 认定为发生打斗或者抢劫的区域。
     如图 2 所示, 本发明的具体实施方式是 : 构建一种视频监测系统, 包括生成视频的 视频监测单元 1、 从视频中获取需要监测的运动区域分割单元 2、 提取运动区域中的运动特 征的特征提取单元 3、 汇集运动区域运动特征样本的训练集 5 以及与训练集 5 中的样本进行 比较判断的比较判断单元 4, 所述视频监测单元 1 通过视频监测生成视频, 所述运动区域分 割单元 2 根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元 3 提取运 动区域中的运动特征, 所述运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获 取运动区域的运动方向的方差值, 所述训练集 5 包括发生抢劫或打斗区域的正样本 51 以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本 52, 所述比较判断单元 4 将所述特征提取单元 3 提取的 运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近 正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。
     本发明的具体实施过程如下 : 首先, 视频监测单元 1 生成监测视频, 所述运动区域 分割单元 2 再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取, 通常通过摄 像探头摄像获取。 在公共场所或者室内, 摄像探头通常安装在较高的位置, 摄像时大多以向 下倾斜, 即与垂直方向成 45-60 度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人 运动的区域时, 将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人 运动区域包括人的正常移动、 人的快速移动以及打斗、 抢劫等暴力行为导致的动作。其次, 所述特征提取单元 3 提取运动区域中的运动特征, 即, 包括确定运动区域的范围、 获取运动 区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤 2 提取运动区域中的运动特征的过程。最后, 所述比较判断单元 4 将所述特征提取单元 3 提 取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中 相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。
     本发明的优选实施方式是 : 所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近 性判断并分类的近邻分类单元 6, 所述近邻分类单元 6 将提取的运动区域中的运动特征与 所述训练集 5 中的正样本和负样本进行相似比较并分类, 确定出与其相似的正样本和负样 本的数量。 具体过程如下 : 结合训练集与 N 近邻分类器 (N 取为奇数 ), 就可认定视频帧中的 运动区域是否为发生打斗或者抢劫的区域。具体方案如下 : 计算正被检测运动区域的运动 特征 ( 即四维矢量 ) 与所有训练样本间特征的欧几里德距离, 然后找出距离正被检测的运 动区域的特征最近的 N 个训练样本。只有在这 N 个训练样本中正样本个数多于负样本时, 才将被测试区域认定为发生打斗或者抢劫的区域。
     如图 3 所示, 本发明的具体实施方式是 : 构建一种视频监测报警系统, 包括生成视 频的视频监测单元 1、 从视频中获取需要监测的运动区域分割单元 2、 提取运动区域中的运 动特征的特征提取单元 3、 汇集运动区域运动特征样本的训练集 5、 与训练集 5 中的样本进 行比较判断的比较判断单元 4 以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的 区域的报警单元 8, 所述视频监测单元 1 通过视频监测生成视频, 所述运动区域分割单元 2 根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域, 所述特征提取单元 3 提取运动区域中 的运动特征, 所述运动特征包括确定运动区域的范围、 获取运动区域的能量及获取运动区 域的运动方向的方差值, 所述训练集 5 包括发生抢劫或打斗区域的正样本 51 以及没有发生 抢劫或打斗区域的负样本 52, 所述比较判断单元 4 将所述特征提取单元 3 提取的运动区域 中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中相近正样本数 和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域, 所述报警单元 8 根据所述 比较判断单元 4 确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。
     本发明的具体实施过程如下 : 首先, 视频监测单元 1 生成监测视频, 所述运动区域 分割单元 2 再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取, 通常通过摄 像探头摄像获取。 在公共场所或者室内, 摄像探头通常安装在较高的位置, 摄像时大多以向 下倾斜, 即与垂直方向成 45-60 度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人 运动的区域时, 将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、 人的快速移动以及打斗、 抢劫等暴力行为导致的动作。其次, 所述特征提取单元 3 提取运动区域中的运动特征, 即, 包括确定运动区域的范围、 获取运动 区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤 2 提取运动区域中的运动特征的过程。最后, 所述比较判断单元 4 将所述特征提取单元 3 提 取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较, 通过与训练集中 相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。 所述报警单 元 8 根据所述比较判断单元 4 确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。
     以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明, 不能认定 本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说, 在 不脱离本发明构思的前提下, 还可以做出若干简单推演或替换, 都应当视为属于本发明的 保护范围。

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1、(10)申请公布号 CN 101968848 A(43)申请公布日 2011.02.09CN101968848A*CN101968848A*(21)申请号 201010294119.6(22)申请日 2010.09.27G06K 9/00(2006.01)G06K 9/62(2006.01)G08B 21/02(2006.01)(71)申请人哈尔滨工业大学深圳研究生院地址 518055 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城哈工大校区(72)发明人徐勇(74)专利代理机构深圳市科吉华烽知识产权事务所 44248代理人胡吉科(54) 发明名称一种视频监测方法、系统及视频监测报警系统(57) 摘要本发明。

2、涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统,所述视频监测方法包括汇集运动区域运动特征样本的训练集,所述视频监测方法包括如下步骤:获取视频区域:从视频中获取需要监测的运动区域;提取运动区域中的运动特征:包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值;获取视频监测结果:将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统,实现了自动实时进行视频监控暴力行为,促进了安防设备的发展。(51)Int.Cl.(19)中华人民共和国国家知识产权。

3、局(12)发明专利申请权利要求书 2 页 说明书 6 页 附图 2 页CN 101968848 A 1/2页21.一种视频监测方法,包括汇集运动区域运动特征样本的训练集,所述视频监测方法包括如下步骤:获取视频区域:从视频中获取需要监测的运动区域;提取运动区域中的运动特征:包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值;获取视频监测结果:所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。2.根据。

4、权利要求1所述的视频监测方法,其特征在于,在提取运动区域中的运动特征的步骤中,以运动区域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。3.根据权利要求1所述的视频监测方法,其特征在于,在提取运动区域中的运动特征的步骤中,计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值,根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。4.根据权利要求1所述的视频监测方法,其特征在于,在提取运动区域中的运动特征的步骤中,获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向,根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。5.一种视频监测系统,其特征在于,所述视频报警。

5、系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元,所述视频监测单元通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域,所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较。

6、,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。6.根据权利要求5所述的视频监测系统,其特征在于,所述特征提取单元包括确定运动区域的范围的运动区域提取模块,所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形的宽与高。7.根据权利要求5所述的视频监测系统,其特征在于,所述特征提取单元包括获取运动区域的能量的能量获取模块,所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值,再根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。8.根据权利要求5所述的视频监测系统,其特征在于,所述特征提取单元包括获取运动区域的运动方向的方差值的方差获取模块,所述方差。

7、获取模块获取获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向,根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。9.根据权利要求5所述的视频监测系统,其特征在于,所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元,所述近邻分类单元将提取的运动区权 利 要 求 书CN 101968848 A 2/2页3域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类,确定出与其相似的正样本和负样本的数量。10.一种应用权利要求5至9中任一权利要求所述视频监测系统的视频监测报警系统,所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频。

8、中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集、与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元,所述视频监测单元通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域,所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中。

9、的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域,所述报警单元根据所述比较判断单元确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。权 利 要 求 书CN 101968848 A 1/6页4一种视频监测方法、 系统及视频监测报警系统技术领域0001 本发明涉及一种视频监测方法、系统及视频报警系统,尤其涉及一种针对暴力行为进行视频监测的方法、系统及视频监测报警系统。背景技术0002 随着社会的发展,视频监测越来越广泛应用,特别是在公共场所。而打斗、抢夺等暴力行为是严重影响公共安全的行为,这些事件会危害人民的生命财产安全,引起财产损失和身体。

10、伤害。例如,近年来银行自助厅内发生了大量的打斗、抢夺和杀人案件,其中比较典型的案件为抢夺取款者现金和在银行自助厅内打斗或者两类行为同时发生。现有技术中,视频监测主要通过人来实时监测来进行,不能自动通过机器进行实时监测。发明内容0003 本发明解决的技术问题是:提供一种视频监测方法、系统及视频报警系统,克服现有技术中不能自动进行视频安全监测的技术问题。0004 本发明的技术方案是:提供一种视频监测方法,包括汇集运动区域运动特征样本的训练集,所述视频监测方法包括如下步骤:0005 获取视频区域:从视频中获取需要监测的运动区域;0006 提取运动区域中的运动特征:包括确定运动区域的范围、获取运动区域。

11、的能量及获取运动区域的运动方向的方差值;0007 获取视频监测结果:所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。0008 本发明的进一步技术方案是:在提取运动区域中的运动特征的步骤中,以运动区域的最小外接矩形的宽与高确定运动区域的范围。0009 本发明的进一步技术方案是:在提取运动区域中的运动特征的步骤中,计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值,根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。00。

12、10 本发明的进一步技术方案是:在提取运动区域中的运动特征的步骤中,获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向,根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。0011 本发明的技术方案是:构建一种视频监测系统,所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集以及与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元,所述视频监测单元通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域,所述特征提取单元提取运动区。

13、域中的说 明 书CN 101968848 A 2/6页5运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。0012 本发明的进一步技术方案是:所述特征提取单元包括确定运动区域的范围的运动区域提取模块,所述运动区域提取模块提取运动区域的最小外接矩形的宽与高。0013 本发明的进一步技术方案是:所。

14、述特征提取单元包括获取运动区域的能量的能量获取模块,所述能量获取模块计算运动区域中每个像素点在X方向和Y方向的光流值,再根据运动区域中每个像素点的光流值计算出运动区域内的能量。0014 本发明的进一步技术方案是:所述特征提取单元包括获取运动区域的运动方向的方差值的方差获取模块,所述方差获取模块获取获取运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向,根据运动区域的平均运动方向及连续两帧内运动区域的运动方向计算运动区域的运动方向的方差值。0015 本发明的进一步技术方案是:所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元,所述近邻分类单元将提取的运动区域中的运动特征与。

15、所述训练集中的正样本和负样本进行相似比较并分类,确定出与其相似的正样本和负样本的数量。0016 本发明的技术方案是:构建一种视频监测报警系统,所述视频报警系统包括生成视频的视频监测单元、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元、汇集运动区域运动特征样本的训练集、与训练集中的样本进行比较判断的比较判断单元以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元,所述视频监测单元通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域,所述特征提取单元提取运动区域中的运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区。

16、域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,所述比较判断单元将所述特征提取单元提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域,所述报警单元根据所述比较判断单元确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。0017 本发明的技术效果是:本发明视频监测方法、系统及视频监测报警系统,通过提取运动区域中的运动特征,将运动区域的运动特征与训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否。

17、为发生抢劫或打斗的区域,这样能自动地实时进行暴力行为的智能视频监控,促进安防设备的发展。附图说明0018 图1为本发明的流程图。0019 图2为本发明视频监测系统的结构示意图。0020 图3为本发明的视频监测报警系统的结构示意图。说 明 书CN 101968848 A 3/6页6具体实施方式0021 下面结合具体实施例,对本发明技术方案进一步说明。0022 如图1所示,本发明的具体实施方式是:提供一种视频监测方法,包括汇集运动区域运动特征样本的训练集,所述视频监测方法包括如下步骤:0023 步骤100:获取视频区域,即,从视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的获取,通常通过摄像探头摄像获。

18、取。在公共场所或者室内,摄像探头通常安装在较高的位置,摄像时大多以向下倾斜,即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时,将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。0024 步骤200:提取运动区域中的运动特征,即,包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。对运动区域运动特征的提取具体过程如下:0025 确定运动区域的范围:本发明的具体实施例中,以运动区域的最小外接矩形的宽与高为范围来确定运动区域的范围。0026 运动区域能。

19、量的获取,包括获取运动区域中每个像素点的光流值,然后根据运动区域中每个像素点的光流量获取运动区域的总能量。具体过程如下:首先将彩色图像转换为灰度图像。然后计算每个像素点的光流值。我们的算法采用Lucas & Kanade算法计算出运动区域的最小外接矩形内每个像素点在X方向和Y方向的光流值。通过计算出的像素点的光流值,利用如下公式计算每个像素点的运动方向ij:0027 if x0,y0,if x0,y0,0028 if x0,y0,if x0,y0,0029 if x0,y0,ij00030 if x0,y0,x0,y0,0031 上述公式中,x与y分别表示像素点在X方向和Y方向的光流值,为取值。

20、3.14159的常数,ij为视频帧中第i行第j列的像素点的运动方向,atan为三角函数中的反正切函数。0032 算法将运动区域内每个像素点的权值设置为,0033 0034 算法利用下式计算运动区域内的总能量:0035 0036 此处的累加对每个运动区域的最小外接矩形内的每个像素进行。0037 运动区域的运动方向的方差值获取,首先计算出所有运动区域运动方向的平均运动方向。然后计算连续两帧内的所有运动区域的运动方向。由于运动方向大小在0-360度之间,而0度与360度方向相同,其差则为360,平均运动方向avg的计算需要进行换算。说 明 书CN 101968848 A 4/6页7令avg(left。

21、avg+rightavg)/2,(270i90,i1,.,m),(90i0或360i270,i1,.,n)。当rightavg270时,令rightavgrightavg-360。上述公式中,i表示运动方向在90度与270度之间的第i个运动区域的运动方向,i表示运动方向在0度与90度之间和270度与360度之间的第i个运动区域的运动方向,leftavg表示运动方向在90度与270度之间的所有运动区域的运动方向平均值,rightavg表示运动方向在0度与90度之间和270度与360度之间的所有运动区域的运动方向平均值,avg表示所有运动区域的运动方向平均值。0038 通过上述公式计算出平均运动方。

22、向后,利用下式计算运动方向的方差:首先对每个运动区域,若其运动方向i或i满足|i-avg|180或|i-avg|180,则令|i-avg|360-|i-avg|或|i-avg|360-|i-avg|,而其他情况下不改变i与i之值。0039 故所有运动区域的运动方差为var即为运动方向的方差值。0040 步骤300:获取视频监测结果,即,所述训练集包括发生抢劫或打斗区域的正样本以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本,将从实时视频中提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。0041 本发明中,对于。

23、训练集的生成具体过程如下:训练集包含两类样本,正样本与负样本。正样本产生自发生抢劫或打斗的区域,而负样本产生自没自发生抢劫或打斗的区域。每个样本的数据由上述检测出的运动区域的最小外接矩形的高与宽、运动区域内的总能量、视频帧内运动方向的方差值这四个特征组成的矢量。利用一些发生抢夺和打斗行为的视频来生成训练集中的正样本,利用没有抢夺和打斗行为的视频来生成训练集中的负样本。利用不同的视频,可产生不同的训练集。使用不同训练集得到的检测结果将不同,算法将对应最高正确率的训练集选做最终的训练集。0042 结合训练集与N近邻分类器(N取为奇数),就可认定视频帧中的运动区域是否为发生打斗或者抢劫的区域。具体方。

24、案如下:计算正被检测运动区域的运动特征(即四维矢量)与所有训练样本间特征的欧几里德距离,然后找出距离正被检测的运动区域的特征最近的N个训练样本。只有在这N个训练样本中正样本个数多于负样本时,才将被测试区域认定为发生打斗或者抢劫的区域。0043 如图2所示,本发明的具体实施方式是:构建一种视频监测系统,包括生成视频的视频监测单元1、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元2、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元3、汇集运动区域运动特征样本的训练集5以及与训练集5中的样本进行比较判断的比较判断单元4,所述视频监测单元1通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元2根据监测的视频分割出需要监测视频中的。

25、运动区域,所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集5包括发生抢劫或打斗区域的正样本51以及说 明 书CN 101968848 A 5/6页8没有发生抢劫或打斗区域的负样本52,所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。0044 本发明的具体实施过程如下:首先,视频监测单元1生成监测视频,所述运动区域分割单元2再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视。

26、频区域的获取,通常通过摄像探头摄像获取。在公共场所或者室内,摄像探头通常安装在较高的位置,摄像时大多以向下倾斜,即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时,将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。其次,所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征,即,包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤2提取运动区域中的运动特征的过程。最后,所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动。

27、特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。0045 本发明的优选实施方式是:所述视频监测系统还包括对运动特征与样本进行相近性判断并分类的近邻分类单元6,所述近邻分类单元6将提取的运动区域中的运动特征与所述训练集5中的正样本和负样本进行相似比较并分类,确定出与其相似的正样本和负样本的数量。具体过程如下:结合训练集与N近邻分类器(N取为奇数),就可认定视频帧中的运动区域是否为发生打斗或者抢劫的区域。具体方案如下:计算正被检测运动区域的运动特征(即四维矢量)与所有训练样本间特征的欧几里德距离,然后找出距离正被检测的运。

28、动区域的特征最近的N个训练样本。只有在这N个训练样本中正样本个数多于负样本时,才将被测试区域认定为发生打斗或者抢劫的区域。0046 如图3所示,本发明的具体实施方式是:构建一种视频监测报警系统,包括生成视频的视频监测单元1、从视频中获取需要监测的运动区域分割单元2、提取运动区域中的运动特征的特征提取单元3、汇集运动区域运动特征样本的训练集5、与训练集5中的样本进行比较判断的比较判断单元4以及根据比较判断单元确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域的报警单元8,所述视频监测单元1通过视频监测生成视频,所述运动区域分割单元2根据监测的视频分割出需要监测视频中的运动区域,所述特征提取单元3提取运动区域中的。

29、运动特征,所述运动特征包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值,所述训练集5包括发生抢劫或打斗区域的正样本51以及没有发生抢劫或打斗区域的负样本52,所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域,所述报警单元8根据所述比较判断单元4确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。0047 本发明的具体实施过程如下:首先,视频监测单元1生成监测视频,所述运动区域分割单元2再从监测视频中获取需要监测的运动区域。对于视频区域的。

30、获取,通常通过摄像探头摄像获取。在公共场所或者室内,摄像探头通常安装在较高的位置,摄像时大多以向下倾斜,即与垂直方向成45-60度倾角实时对监控区域进行视频拍摄。当实时拍摄到有人运动的区域时,将该视频拍摄的有人运动的区域作为监测区域进行分析判断。这里的有人说 明 书CN 101968848 A 6/6页9运动区域包括人的正常移动、人的快速移动以及打斗、抢劫等暴力行为导致的动作。其次,所述特征提取单元3提取运动区域中的运动特征,即,包括确定运动区域的范围、获取运动区域的能量及获取运动区域的运动方向的方差值。具体工作过程如视频监测方法中步骤2提取运动区域中的运动特征的过程。最后,所述比较判断单元4将所述特征提取单元3提取的运动区域中的运动特征与所述训练集中的正样本和负样本进行比较,通过与训练集中相近正样本数和负样本数的多少判断运动区域是否为发生抢劫或打斗的区域。所述报警单元8根据所述比较判断单元4确定确定运动区域为发生抢劫或打斗的区域时进行报警。0048 以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明,不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干简单推演或替换,都应当视为属于本发明的保护范围。说 明 书CN 101968848 A 1/2页10图1图2说 明 书 附 图。

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