[發明專利]一種基于本地計算的視頻監控方法

有效

• 申請號: 201510260808.8
• 申請日: 2015-05-20
• 公開（公告）號: CN105046682B
• 公開（公告）日: 2018-04-03
• 發明（設計）人: 王向恒;漆思遠
• 申請（專利權）人: 王向恒
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;H04N7/18
• 代理公司: 北京汲智翼成知識產權代理事務所(普通合伙)11381
• 代理人: 陳曦,董燁飛

技術領域

本發明涉及一種視頻監控方法，尤其涉及一種基于本地計算的視頻監控方法，屬于機器視覺技術領域。

背景技術

隨著社會生產力的發展，社會財富日益增加，人們對財產安全以及人身安全提出了更高的要求。在人眼視力范圍之外，能夠有效地監視財產及人身安全成為人們的迫切需求。于是，各種監控技術應運而生。

監控技術應用的功能一般包括監控視頻查看、緊急事件報警以及視頻存儲三部分。其中，監控視頻查看包括查看實時視頻(live view)和查看歷史記錄視頻(historical footage)。緊急事件報警指的是對于入侵發生或者在其他緊急事件發生時，能夠主動向外報警(用戶、警局、警鈴)，視頻存儲只將視頻片段(video clips)或者連續視頻(continuous footage)進行存儲。

目前，對于監控視頻查看功能，絕大部分廠商都已經可以通過云服務器進行協調，使得手機可以遠程觀看。

對于緊急報警功能，有若干技術方案，但實際使用的技術大都基于移動偵測(motion detection)。最簡單的移動偵測是對比前后兩幀圖片的變化，如果變化超過某一個閾值，則報警。另一類稍微復雜點的算法是分區域移動偵測，將整個監控區域劃分成不同的小的監控區域，只有小監控區域內檢測到移動才報警。還有若干報警如入侵報警、絆線報警等，都是基于移動偵測衍生而來。原因是移動偵測的計算量小，可以進行實時監控。然而這類檢測算法過于簡單，無法處理如光線變化、樹影移動以及來往車輛等情景，誤報頻發。

另一類技術方案是通過使用視覺算法進行比較復雜的計算，如行人識別、人臉識別等技術，然而此類技術計算量大，如果需要實時計算，則需要配置昂貴的硬件，無法普及應用。此外，此類算法對環境要求較高，很難適用于任何類型的環境，應用范圍較窄。

對于視頻存儲功能，傳統的DVR或NVR將視頻存在本地，然而一旦發生入室盜竊，則視頻證據容易被毀掉。云監控服務商將所有視頻內容傳到云端，會導致嚴重的隱私泄露問題，而且大量的視頻文件上傳，不僅占用帶寬資源，用戶還需要向云監控服務商支付高昂的費用。

所以，如何很好地解決現有的緊急報警功能和視頻存儲功能所存在的問題，實現及時準確報警以及安全有效視頻存儲，成為人們最關注的問題。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明所要解決的技術問題在于提供一種基于本地計算的視頻監控方法。

為實現上述發明目的，本發明采用下述的技術方案：

一種基于本地計算的視頻監控方法，包括如下步驟：

S1，實時讀取局域網內的視頻流，將讀取的視頻流分解成多幀圖像；

S2，計算當前幀和上一幀的幀差，當幀差大于單次幀差報警閾值時，對兩幀的幀差圖像進行邊緣提取，如果不能提取出邊緣，忽略所述幀差，否則觸發報警，報警次數加1；

S3，根據監控視頻采集單位時間內發生報警的次數判斷是否推送報警，如果推送報警，則將引發報警的視頻片段保存在本地，同時傳到云端備份，并向用戶推送報警；如果判定不推送報警，則僅將視頻片段保存在本地。

其中較優地，在步驟S2中，計算當前幀和上一幀的幀差，根據幀差判斷是否觸發報警，包括如下步驟：

S21，將整個監控區域分解成多個柵格；

S22，為每個柵格賦予活性，根據獲取的圖像，判斷監控區域中的柵格變化，并統計其變化數量，如果前后兩幀圖像柵格變化數量小于設定的閾值，則不觸發報警；否則，轉向步驟S23；

S23，對兩幀圖像的幀差進行邊緣提取，如果不能提取出所述邊緣，則不觸發報警；否則觸發報警。

其中較優地，在步驟S22中，為每個柵格賦予活性，并實時判斷柵格的活性狀態，包括如下步驟：

為每個柵格設定狀態值，當柵格處于激活狀態時，狀態值為1，當柵格處于失活狀態時，狀態值為0；

當在本地實時讀取局域網內的視頻流時，將整個監控區域內的柵格的狀態值調整為1，使每個柵格處于激活狀態；

判斷距離上一次柵格的活性狀態發生變化的時間，如果時間小于更新間隔時間，則柵格活性狀態不發生變化；

如果時間大于或等于更新間隔時間，判斷更新間隔時間內柵格變化次數，如果柵格變化次數大于閾值，則改變柵格的活性狀態。

其中較優地，在步驟S22中，根據柵格的變化情況判斷是否觸發報警，包括如下步驟：