[發明專利]基于行為標簽的自動監控方法、裝置、設備及介質在審
| 申請號: | 202310413561.3 | 申請日: | 2023-04-17 |
| 公開(公告)號: | CN116419059A | 公開(公告)日: | 2023-07-11 |
| 發明(設計)人: | 程偉;顏燕;林兵;蔡愛群;陳永燦;遲明輝;鄭樹韜;黃曉微;楊子浩 | 申請(專利權)人: | 聯通(廣東)產業互聯網有限公司 |
| 主分類號: | H04N23/61 | 分類號: | H04N23/61;H04N23/611;H04N7/18;G06V20/52;G06V20/40;G06V10/75;G06V10/774 |
| 代理公司: | 廣州潤禾知識產權代理事務所(普通合伙) 44446 | 代理人: | 鄭永泉 |
| 地址: | 510000 廣東省廣州市黃埔區*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 行為 標簽 自動 監控 方法 裝置 設備 介質 | ||
本申請提供基于行為標簽的自動監控方法、裝置、設備及存儲介質,方法包括:通過安防攝像頭獲取視頻圖像序列;基于預先連接的行為安全標簽庫確定具有行為安全標簽的圖像,以及確定觸發行為安全的監控目標;根據所述監控目標在視頻圖像中的位置信息,確定安防攝像頭的攝像序列,以自動生成監控目標的軌跡信息;對所述攝像序列中的安防攝像頭按照監控目標的出現時間生成參數調節指令,以對所述安防攝像頭的視頻分辨率和幀率進行調節。本技術方案,可以自動調整監控設備的視頻采集參數,生成監控對象的軌跡,并在與軌跡不相關的監控設備上進行參數降低處理,使監控系統自適應調整。
技術領域
本發明涉及監控技術領域,具體涉及基于行為標簽的自動監控方法、裝置、設備及存儲介質。
背景技術
隨著安防系統的發展,視頻監控系統在各領域得到了廣泛的應用。視頻監控系統可以用于家庭、辦公室、商場、酒店以及公共場所等的安全監控,可以更好地保護人身安全和財產安全;視頻監控系統還可以用于工廠、倉庫以及停車場等場所的視頻監督,可以更好地管理生產流程和運輸狀態,從而提高生產效率和服務質量。此外,視頻監控系統還可以用于交通監控、公共衛生監控、動物保護監控等各領域。
目前,傳統的視頻監控需要監控人員查看并分析監控場景是否有異常活動,但由于監控設備的增加,監控人員可能不會在第一時間監控到,從而導致事故的發生。因此,如何自動檢測監控內的異常活動,是本領域技術人員亟待解決的技術問題。
發明內容
本發明的目的是提供一種基于行為標簽的自動監控方法、裝置、設備及存儲介質,通過對行為安全標簽庫的使用,可以自動調整監控設備的視頻采集參數,生成監控對象的軌跡,并在與軌跡不相關的監控設備上進行參數降低處理,使監控系統自適應調整。
第一方面,本申請實施例提供了一種基于行為標簽的自動監控方法,所述方法包括:通過安防攝像頭獲取視頻圖像序列;基于預先連接的行為安全標簽庫確定具有行為安全標簽的圖像,以及確定觸發行為安全的監控目標;根據所述監控目標在視頻圖像中的位置信息,確定安防攝像頭的攝像序列,以自動生成監控目標的軌跡信息;對所述攝像序列中的安防攝像頭按照監控目標的出現時間生成參數調節指令,以對所述安防攝像頭的視頻分辨率和幀率進行調節。
本申請提供的基于行為標簽的自動監控方法,能夠對攝像頭獲取到的視頻圖像進行識別,從而確定是否屬于具有行為安全標簽的圖像,根據目標的位置確定可以拍攝到的攝像頭的攝像序列,生成目標的軌跡信息,并按照對應生成的指令對攝像頭的分辨率和幀率進行調節,能夠實時清晰地監控可疑目標的去向,達到精準且自動的監控。
進一步,所述方法還包括:確定與所述攝像序列中的安防攝像頭同屬于同一帶寬的關聯攝像頭;對所述關聯攝像頭按照監控目標的出現在攝像序列中的安防攝像頭的時間生成參數調節指令,以對所述安防攝像頭的視頻分辨率和幀率進行逆向調節。
進一步,行為安全標簽庫中至少包括有異常行為標簽;基于預先連接的行為安全標簽庫確定具有行為安全標簽的圖像,以及確定觸發行為安全的監控目標,包括:基于預先連接的行為安全標簽庫對所述視頻圖像序列中的目標圖像進行行為識別;若識別到存在與所述行為安全標簽庫中的異常行為標簽相匹配的目標圖像,則根據觸發行為安全的監控目標的類型,進行行為安全標簽的區分標記。
通過與行為安全標簽庫中異常行為標簽之間的匹配,確定每個監控目標對應的行為安全標簽,對監控目標進行分類有利于優化監控管理。
進一步,基于預先連接的行為安全標簽庫對所述視頻圖像序列中的目標圖像進行行為識別,包括:基于預先連接的行為安全標簽庫,確定至少兩個候選異常行為識別模型;根據所述目標圖像,確定所述目標圖像關聯的目標異常行為,并確定適用于所述目標異常行為的識別模型;根據所確定的識別模型,對所述目標圖像中的信息內容進行識別,得到異常行為的識別結果。
利用異常行為識別模型對目標圖像的異常進行識別,能夠提高識別準確率,且選用的是適用于目標圖像中出現的異常行為的模型,使識別更加具有針對性。
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