[發(fā)明專利]一種監(jiān)控視頻中的行人數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲及預(yù)檢索方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201510054538.5
• 申請日: 2015-02-03
• 公開（公告）號: CN104573111A
• 公開（公告）日: 2015-04-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 熊志輝;高程旭;賴世銘;張政;徐瑋
• 申請（專利權(quán)）人: 中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06K9/46
• 代理公司: 北京中濟(jì)緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 胡偉華

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明主要涉及到智能監(jiān)控領(lǐng)域，特指一種監(jiān)控視頻中的行人數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲及預(yù)檢索方法。

背景技術(shù)

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和高清攝像技術(shù)的飛速發(fā)展，視頻監(jiān)控被廣泛應(yīng)用于銀行、廣場、路口、小區(qū)等場所的安防工作，通過在相應(yīng)場所全天候錄制視頻，為事故的責(zé)任追究和刑事案件的偵破提供了重要的數(shù)據(jù)支撐。但與此同時，由于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)缺乏智能性，需要工作人員不間斷的觀察監(jiān)控場景中的動態(tài)，或者在事故發(fā)生后，依托大量人力去瀏覽視頻數(shù)據(jù)，搜尋事故發(fā)生或者犯罪分子出現(xiàn)的時間片，對工作人員的專注度、反應(yīng)能力以及細(xì)心程度有很大的要求，工作繁重，造成了大量勞動力的浪費。例如駭人聽聞的周克華連環(huán)槍殺事件，一共四起槍殺案件，每起案件的監(jiān)控視頻大概100TB，如果按每部電影500MB計算的話，公安人員相當(dāng)于需要觀看20萬部電影，而且工作人員在如此高強度和及其枯燥的工作下難免會有所失誤，而這種失誤帶來的后果可能是重大的刑事案件，交通事故，甚至威脅國家安全。而且，為了能更清晰的呈現(xiàn)事故場景，監(jiān)控視頻分辨率日益提升，視頻數(shù)據(jù)量相應(yīng)成指數(shù)級增長，然而大多數(shù)數(shù)據(jù)都是無關(guān)緊要的背景擾動信息，傳統(tǒng)的“大同”式的存儲方式面臨著巨大挑戰(zhàn)。如何從海量的監(jiān)控視頻中提取感興趣目標(biāo)，并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲，對視頻監(jiān)控領(lǐng)域具有重要意義，為此，一些研究人員提出了智能監(jiān)控技術(shù)的概念。

對于靜止攝像頭拍攝的監(jiān)控視頻，大量數(shù)據(jù)是人們所不關(guān)心的背景信息或者規(guī)則的樹葉晃動，而對于大多數(shù)場合的監(jiān)控視頻，行人才是人們所關(guān)心的目標(biāo)，而在搜尋視頻中某一特定行人目標(biāo)時，最顯著的特征便是行人的衣著特征，我們可以將其轉(zhuǎn)化為能被計算機識別的顏色直方圖信息。如何對行人目標(biāo)高速精確的提取并根據(jù)顏色直方圖特征進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲和檢索，對于監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的智能檢索和數(shù)據(jù)壓縮具有重要意義。同時，基于顏色直方圖對行人目標(biāo)的初步篩選，對于監(jiān)控視頻的高層處理具有重要的預(yù)處理作用。

傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)以視頻數(shù)據(jù)為核心，實時采集場景幀圖像數(shù)據(jù)，并以視頻片段為單位，持續(xù)保存數(shù)天時間。傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)存在兩個明顯的弊端：

(1)視頻數(shù)據(jù)一般需要進(jìn)行壓縮保存，當(dāng)壓縮率過高時，影響視頻清晰度，降低了視頻數(shù)據(jù)的可靠性；當(dāng)數(shù)據(jù)壓縮率過低時，視頻數(shù)據(jù)量急劇增加，存儲壓力大，影響監(jiān)控視頻存儲周期。

(2)以簡單的視頻格式對監(jiān)控數(shù)據(jù)保存時，損失了大量先驗信息，浪費了采集視頻時的計算資源，阻礙了監(jiān)控數(shù)據(jù)檢索的自動化，導(dǎo)致大量人力資源的浪費。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述技術(shù)問題，本發(fā)明提出一種監(jiān)控視頻中的行人數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲及預(yù)檢索方法。其依托視頻中的行人檢測技術(shù)，根據(jù)行人檢測的結(jié)果數(shù)據(jù)，指導(dǎo)視頻數(shù)據(jù)的壓縮，提升對背景信息的壓縮倍數(shù)，降低對幀圖像中行人區(qū)域的壓縮倍數(shù)。在對視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行高被壓縮的同時，抽取數(shù)幀行人檢測結(jié)果圖像進(jìn)行高清分類存儲，結(jié)構(gòu)化存儲監(jiān)控視頻中出現(xiàn)的行人的圖像、顏色直方圖特征、時間片信息等，以顏色直方圖特征作為索引，并以此作為后期基于顏色直方圖特征的行人檢索的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，最終實現(xiàn)監(jiān)控視頻中行人數(shù)據(jù)的預(yù)檢索，以便于行人的精確檢索。該方法能加強監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性，能為視頻中行人目標(biāo)的精確檢索與識別提供數(shù)據(jù)預(yù)處理，減少精確檢索定位過程中的復(fù)雜計算量。

一種監(jiān)控視頻中的行人數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲及預(yù)檢索方法，分為三個部分分別為行人檢測、行人的結(jié)構(gòu)化存儲和行人檢索，首先在監(jiān)控視頻采集過程中，運用視頻中的行人檢測方法，檢測出視頻中的行人，記錄其坐標(biāo)和出現(xiàn)時間信息，并提取行人的顏色直方圖特征，然后以顏色直方圖特征作為索引，對行人數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化存儲，并與原視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，當(dāng)需要檢索監(jiān)控視頻中某行人目標(biāo)時，輸入該行人的顏色直方圖信息，然后與數(shù)據(jù)庫中特定時間階段的行人數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度匹配與檢索，將相似度較大的數(shù)據(jù)與視頻數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，即找出相應(yīng)行人個體在視頻中出現(xiàn)的時間位置信息，并輸出最終結(jié)果，用于后期的智能或者人工深度檢索。本發(fā)明縮小了監(jiān)控查詢工作的范圍，減小工作量。

上述監(jiān)控視頻中的行人數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化存儲需要在視頻采集過程中同步實現(xiàn)，以充分利用監(jiān)控設(shè)備前端計算資源，其具體實現(xiàn)步驟是：

1)檢測視頻中的行人：

首先，充分收集固定分辨率的行人圖像和非行人背景圖像，作為訓(xùn)練樣本離線訓(xùn)練一個行人檢測分類器，然后，基于ViBe運動檢測方法，提取出監(jiān)控視頻中的運動區(qū)域，并對運動區(qū)域分割待檢測目標(biāo)塊，并對目標(biāo)塊提取特征，最后，運用行人檢測分類器檢測運動區(qū)域中的行人，提取出行人目標(biāo)數(shù)據(jù)，得到行人在幀圖像中的位置塊信息；

2)提取行人的顏色直方圖特征：