[發明專利]基于億級像素數據的視頻監測與異常分析系統與方法有效
| 申請號: | 202111490304.7 | 申請日: | 2021-12-08 |
| 公開(公告)號: | CN113891072B | 公開(公告)日: | 2022-02-11 |
| 發明(設計)人: | 袁潮;溫建偉;鄧迪旻 | 申請(專利權)人: | 北京拙河科技有限公司 |
| 主分類號: | H04N17/00 | 分類號: | H04N17/00;H04N7/18 |
| 代理公司: | 北京君莫知識產權代理事務所(普通合伙) 11715 | 代理人: | 王凝 |
| 地址: | 100000 北京市海淀區王莊路*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 像素 數據 視頻 監測 異常 分析 系統 方法 | ||
1.一種基于億級像素數據的視頻監測系統,所述視頻監測系統包括多個分辨率不同的圖像采集陣列,每個圖像采集陣列包括多個視頻傳感器;
其特征在于,
所述視頻監測系統還包括:
環形陣列存儲模塊,所述環形陣列存儲模塊包括外環存儲空間和內環存儲空間;
所述外環存儲空間包括第一數量的外環存儲器,所述內環存儲空間包括第二數量的內環存儲器;
將每個所述圖像采集陣列采集的圖像數據存貯至所述外環存儲器;
并將不同的至少兩個所述圖像采集陣列采集到的圖像數據中包含同一個目標對象的圖像數據存儲至所述內環存儲器;
基于所述外環存儲器存貯的圖像數據進行視頻監測;
基于所述視頻監測的結果,確定是否清空所述內環存儲器。
2.如權利要求1所述的一種基于億級像素數據的視頻監測系統,其特征在于:
所述目標對象包括目標區域;
針對同一個目標區域,至少存在兩個不同分辨率的圖像采集陣列進行視頻監測,并且其中至少一個圖像采集陣列分辨率不低于億級像素。
3.如權利要求2所述的一種基于億級像素數據的視頻監測系統,其特征在于:
所述目標對象包括目標人物;
當所述目標區域監測到所述目標人物時,將圖像采集陣列采集到的最高分辨率的圖像數據存儲至所述內環存儲器。
4.如權利要求2或3所述的一種基于億級像素數據的視頻監測系統,其特征在于:
所述目標對象包括目標人物;
當所述目標區域監測到所述目標人物時,將圖像采集陣列采集到的最低分辨率的圖像數據存儲至所述外環存儲器;
基于所述外環存儲器存貯的圖像數據進行視頻監測,確定是否清空所述內環存儲器,具體包括:
若不存在行為異常的目標人物,則清空所述內環存儲器。
5.如權利要求1-3任一項所述的一種基于億級像素數據的視頻監測系統,其特征在于:
所述第一數量大于所述第二數量;
所述第一數量不低于所述圖像采集陣列的數量;
將每個所述圖像采集陣列采集的圖像數據存貯至該圖像采集陣列對應的外環存儲器中。
6.一種基于億級像素數據的視頻異常分析系統,所述視頻異常分析系統連接權利要求1-5任一項所述的視頻監測系統,其特征在于:
所述視頻異常分析系統包括第一視頻異常分析模型和第二視頻異常分析模型;
采用所述第一視頻異常分析模型對所述外環存儲空間存儲的圖像數據執行第一異常識別;
采用所述第二視頻異常分析模型對所述內環存儲空間存儲的圖像數據執行第二異常識別;
所述第一視頻異常分析模型的精度低于所述第二視頻異常分析模型的精度;
并且,當所述第一視頻異常分析 模型的輸出結果為是時,啟動所述第二異常識別。
7.如權利要求6所述的一種基于億級像素數據的視頻異常分析系統,其特征在于:
所述第一視頻異常分析模型為動作異常識別模型;
所述第二視頻異常分析模型為圖像幀語義異常識別模型,所述圖像幀語義異常識別模型包括區域像素值變化分析、區域邊緣變化分析以及圖像文本語義分析。
8.一種基于億級像素數據的視頻監測方法,所述方法利用包括億級圖像傳感器的多個圖像采集陣列采集視頻圖像后,對所述視頻圖像進行監測分析,其特征在于,所述方法包括如下步驟:
S810:啟動第一圖像采集陣列,獲得第一分辨率的多個視頻圖像;
S820:將所述多個視頻圖像存貯至外環存儲器陣列;
S830:識別出多個視頻圖像中包含同一個目標對象的多個子視頻圖像;
S840:將所述多個子視頻圖像存儲至內環存儲器陣列;
S850:基于所述外環存儲器存貯的視頻圖像進行視頻監測;
S860:基于所述視頻監測的結果,確定是否清空所述內環存儲器。
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