[發(fā)明專利]一種智能視頻監(jiān)控方法及裝置

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811061880.8
• 申請(qǐng)日: 2018-09-12
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN109359530B
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-01-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 謝海斌;李立偉;莊東曄;鄭永斌;徐婉瑩;白圣建;李興瑋
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)人民解放軍國(guó)防科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;H04N7/18;G06F16/53
• 代理公司: 湖南兆弘專利事務(wù)所(普通合伙) 43008
• 代理人: 周長(zhǎng)清;胡君

本發(fā)明公開(kāi)一種智能視頻監(jiān)控方法及裝置，該方法步驟包括：S1.對(duì)目標(biāo)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從視頻圖像中實(shí)時(shí)檢測(cè)出人臉圖像輸出；S2.對(duì)步驟S1檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行編碼，得到待檢圖像編碼；S3.將待檢圖像編碼分別與預(yù)先由數(shù)據(jù)庫(kù)人臉圖像得到的數(shù)據(jù)庫(kù)編碼進(jìn)行匹配比較，得到識(shí)別結(jié)果輸出；該裝置包括人臉實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)模塊、圖像智能編碼模塊以及人臉快速檢索模塊。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)智能視頻監(jiān)控，提升視頻監(jiān)控智能水平，同時(shí)大大縮減視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸占用空間。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及視頻監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種智能視頻監(jiān)控方法及裝置。

背景技術(shù)

隨著當(dāng)前對(duì)安全性要求日益提高，視頻監(jiān)控系統(tǒng)作用愈發(fā)明顯。傳統(tǒng)視頻監(jiān)控多用來(lái)進(jìn)行視頻捕獲、存儲(chǔ)和回放，難以起到預(yù)警報(bào)警的作用，而實(shí)時(shí)監(jiān)控需要人為不停監(jiān)看視頻，造成大量人力和時(shí)間的浪費(fèi)，同時(shí)隨著數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)監(jiān)控模式也已無(wú)法滿足對(duì)海量視頻數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸?shù)男枨蟆Ｉ鲜鰝鹘y(tǒng)的視頻監(jiān)控采用人工操作、事后取證陳舊模式，智能化程度低，且存在海量視頻數(shù)據(jù)會(huì)占據(jù)大量存儲(chǔ)和傳輸資源等多種問(wèn)題。

針對(duì)傳統(tǒng)監(jiān)控模式的上述問(wèn)題，智能視頻監(jiān)控應(yīng)運(yùn)而生，智能視頻監(jiān)控也被稱為視頻分析技術(shù)，即為借助人工智能和機(jī)器視覺(jué)對(duì)視頻進(jìn)行自動(dòng)理解與分析。針對(duì)視頻監(jiān)控技術(shù)，目前主要是采用以下幾類方法：1、從背景建模角度進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)；2、從單攝像機(jī)和多攝像機(jī)跟蹤方面進(jìn)行目標(biāo)跟蹤；3、對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類識(shí)別；4、采用行為識(shí)別算法，而在視頻監(jiān)控中對(duì)于人臉檢索時(shí)，目前通常都是將待檢索圖片與數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖片逐一比對(duì)，該類方法會(huì)產(chǎn)生較大的時(shí)間消耗，實(shí)際檢索效率較慢，尤其是對(duì)于海量視頻數(shù)據(jù)，所需要處理的圖像數(shù)據(jù)量巨大，上述人臉檢索方法無(wú)法快速?gòu)囊曨l監(jiān)控中識(shí)別出目標(biāo)人臉圖像，同時(shí)該類方法需要存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中的所有圖片，仍然需要較大的存儲(chǔ)和傳輸空間。

目前實(shí)現(xiàn)快速檢索方法主要包含以下幾類：1)基于詞袋模型的檢索方法；2)基于KD樹(shù)的檢索方法；3)基于向量聚類和量化的檢索方法；4)基于哈希的檢索方法。上述幾類快速檢索方法通常實(shí)現(xiàn)復(fù)雜，且快速檢索的對(duì)象通常是CIFAR-10、INRIA Holidays等以場(chǎng)景為主的數(shù)據(jù)庫(kù)圖片，通常不適用于實(shí)現(xiàn)人臉圖像的快速檢索，而由于人臉具有易變性質(zhì)，對(duì)人臉的特征提取和描述易受表情、光照等影響，尤其是大型人臉數(shù)據(jù)庫(kù)中人臉姿態(tài)、表情變化較劇烈，很難提取穩(wěn)定的描述子進(jìn)行快速檢索，直接適用當(dāng)前的快速檢索方法來(lái)進(jìn)行人臉快速檢索并不能實(shí)現(xiàn)精確的檢索。因此，亟需提供一種智能視頻監(jiān)控方法，以使得能夠?qū)崿F(xiàn)人臉快速檢索，提高智能化監(jiān)控水平，同時(shí)能夠減少視頻數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸占用空間。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問(wèn)題就在于：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供一種實(shí)現(xiàn)方法簡(jiǎn)單、智能化程度高、監(jiān)控精度高以及存儲(chǔ)和傳輸占用空間小的智能視頻監(jiān)控方法及裝置。

為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提出的技術(shù)方案為：

一種智能視頻監(jiān)控方法，步驟包括：

S1.人臉實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)：對(duì)目標(biāo)視頻進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，從視頻圖像中實(shí)時(shí)檢測(cè)出人臉圖像輸出；

S2.圖像智能編碼：對(duì)所述步驟S1檢測(cè)到的人臉圖像進(jìn)行編碼，得到待檢圖像編碼；

S3.人臉快速檢索：將待檢圖像編碼分別與預(yù)先由數(shù)據(jù)庫(kù)人臉圖像得到的數(shù)據(jù)庫(kù)編碼進(jìn)行匹配比較，得到識(shí)別結(jié)果輸出。

作為本發(fā)明方法的進(jìn)一步改進(jìn)，所述步驟S1中對(duì)視頻圖像采用基于啟發(fā)式先驗(yàn)信息的BGP人臉識(shí)別方法檢測(cè)人臉圖像，步驟包括：

BGP提取：對(duì)待檢圖像基于BGP算法進(jìn)行BGP特征提取，得到BGP特征圖像后分為多個(gè)子塊，統(tǒng)計(jì)各個(gè)子塊的BGP直方圖，并將得到的各個(gè)子塊的各個(gè)子塊的統(tǒng)計(jì)直方圖進(jìn)行拼接，得到對(duì)應(yīng)的BGP特征向量；

特征加權(quán)：根據(jù)含有人臉結(jié)構(gòu)特征信息的啟發(fā)式先驗(yàn)信息將所述BGP特征向量中部分子塊的統(tǒng)計(jì)直方圖進(jìn)行加權(quán)處理，得到處理后的BGP特征向量；