[發(fā)明專利]視頻監(jiān)控方法、視頻監(jiān)控系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201580000328.6
• 申請(qǐng)日: 2015-04-29
• 公開（公告）號(hào): CN105493502B
• 公開（公告）日: 2019-03-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 俞剛;李超;尚澤遠(yuǎn);何奇正
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 北京曠視科技有限公司;北京邁格威科技有限公司
• 主分類號(hào): H04N7/18
• 分類號(hào): H04N7/18;G06T7/00;G06T7/60
• 代理公司: 北京市柳沈律師事務(wù)所 11105
• 代理人: 于小寧;張曉明

本公開涉及視頻監(jiān)控方法、視頻監(jiān)控系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。所述視頻監(jiān)控方法，包括：獲取經(jīng)由視頻數(shù)據(jù)采集裝置采集的視頻數(shù)據(jù)；以及基于預(yù)先設(shè)置的場(chǎng)景信息和所述視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行所述場(chǎng)景中的監(jiān)控對(duì)象的確定和統(tǒng)計(jì)。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開涉及視頻監(jiān)控領(lǐng)域，更具體地，本公開涉及視頻監(jiān)控方法、視頻監(jiān)控系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

目前的視頻監(jiān)控往往依賴于工作人員人工的檢測(cè)和處理。因此，雖然很多場(chǎng)景有攝像頭覆蓋，但是由于沒有智能視頻監(jiān)控方法，所以需要大量人力來(lái)進(jìn)行處理和監(jiān)視。并且，當(dāng)監(jiān)控?cái)z像頭的覆蓋規(guī)模變大后，很難高效地處理和反應(yīng)一些突發(fā)事件。

智能視頻監(jiān)控可以根據(jù)攝像頭的視頻數(shù)據(jù)，自動(dòng)地對(duì)場(chǎng)景中的人群密度做出估計(jì)，實(shí)時(shí)監(jiān)控視頻場(chǎng)景中的人流、車流量變化。智能監(jiān)控有著非常廣泛的應(yīng)用環(huán)境，比如從城市安全的角度來(lái)講，通過對(duì)人群密度的監(jiān)控，在人群密度過大的時(shí)候可以給出報(bào)警，及時(shí)進(jìn)行處理，避免一些可能的突發(fā)狀況。對(duì)城市公路的車數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，可以實(shí)時(shí)給出擁擠狀況，給司機(jī)的出行提出建議。對(duì)商場(chǎng)的人流量統(tǒng)計(jì)，可以智能地給商家提供一些消費(fèi)建議和分析。

已知的智能人流監(jiān)控方法主要有兩種途徑。第一種是依賴于行人檢測(cè)算法，但是其對(duì)高密度人流區(qū)域或者遮擋比較嚴(yán)重的情況，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)不夠精確，另外行人檢測(cè)算法本身比較耗時(shí)，很難達(dá)到實(shí)時(shí)監(jiān)控的目的。另一種途徑是獨(dú)立于行人，對(duì)當(dāng)前圖像提取一些特征(比如邊緣，紋理等等)，根據(jù)這些特征以及一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，從而得到當(dāng)前區(qū)域的行人數(shù)量。此類方法的精度往往比較低。對(duì)行人密度比較大的時(shí)候，效果可以接受，但是當(dāng)行人數(shù)目減少時(shí)，誤差會(huì)很大。另外，單一回歸的方法很難區(qū)分行人和車，所以應(yīng)用場(chǎng)景很受限。

發(fā)明內(nèi)容

鑒于上述問題而提出了本公開。本公開提供了一種基于深度視頻的視頻監(jiān)控方法、視頻監(jiān)控系統(tǒng)以及計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，其能實(shí)時(shí)地對(duì)當(dāng)前場(chǎng)景中的人群密度、車流量、以及過線的人流數(shù)量進(jìn)行準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)和分析。

根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例，提供了一種視頻監(jiān)控方法，包括：獲取經(jīng)由視頻數(shù)據(jù)采集裝置采集的視頻數(shù)據(jù)；以及基于預(yù)先設(shè)置的場(chǎng)景信息和所述視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行與所述場(chǎng)景信息相對(duì)應(yīng)的用于監(jiān)控的場(chǎng)景中的監(jiān)控對(duì)象的確定和統(tǒng)計(jì)。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，其中預(yù)先設(shè)置所述場(chǎng)景信息包括：配置用于監(jiān)控的場(chǎng)景，并且設(shè)置用于監(jiān)控的場(chǎng)景中的監(jiān)控區(qū)域和監(jiān)控線。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，其中預(yù)先設(shè)置所述場(chǎng)景信息還包括：基于預(yù)定模型對(duì)所述監(jiān)控區(qū)域中的每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行概率估計(jì)，以獲取每個(gè)像素點(diǎn)的概率模型，用于確定所述視頻數(shù)據(jù)中的前景數(shù)據(jù)和背景數(shù)據(jù)。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，其中預(yù)先設(shè)置所述場(chǎng)景信息還包括：標(biāo)記所述監(jiān)控區(qū)域中的多個(gè)第一類監(jiān)控對(duì)象的位置，確定每個(gè)位置的第一類監(jiān)控對(duì)象相對(duì)于所述監(jiān)控區(qū)域的面積的權(quán)重。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，還包括：基于所述概率模型，確定所述監(jiān)控區(qū)域中的前景區(qū)域和背景區(qū)域，并且去除所述前景區(qū)域中的陰影區(qū)域，以獲得作為監(jiān)控目標(biāo)的監(jiān)控前景區(qū)域。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，還包括：將所述監(jiān)控前景區(qū)域分為多個(gè)監(jiān)控前景子區(qū)域，所述多個(gè)監(jiān)控前景子區(qū)域相互不連通。

此外，根據(jù)本公開的一個(gè)實(shí)施例的視頻監(jiān)控方法，其中基于所述場(chǎng)景信息和所述視頻數(shù)據(jù)，執(zhí)行與所述場(chǎng)景信息相對(duì)應(yīng)的用于監(jiān)控的場(chǎng)景中的監(jiān)控對(duì)象的確定和統(tǒng)計(jì)包括：對(duì)于所述多個(gè)監(jiān)控前景子區(qū)域的每一個(gè)執(zhí)行邊緣檢測(cè)，獲取所述監(jiān)控前景子區(qū)域的輪廓信息，如果所述輪廓信息滿足預(yù)定輪廓條件，則確定對(duì)應(yīng)于所述輪廓信息的監(jiān)控對(duì)象為第二類監(jiān)控對(duì)象。