(57)【要約】  本発明はビデオ監視システム及び方法を開示し、該システムは、フロントエンドデータ収集設備、フロントエンドアクセス設備及びクラウドシステムを含み、前記フロントエンドデータ収集設備は、ビデオ画像を収集し、ビデオ画像データを前記フロントエンドアクセス設備に伝送するように設置され、前記フロントエンドアクセス設備は、前記フロントエンドデータ収集設備に伝送されたビデオ画像データを前記クラウドシステムに伝送するように設置され、前記クラウドシステムは、前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するように設置される。本発明はさらにクラウドシステムを開示する。本発明は監視シーンに対して全画像分析処理を行うことができ、誤報と検出漏れのことを減らす。
2014512768.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ビデオ監視システムであって、
フロントエンドデータ収集設備、フロントエンドアクセス設備及びクラウドシステムを含み、
前記フロントエンドデータ収集設備は、ビデオ画像を収集し、ビデオ画像データを前記フロントエンドアクセス設備に伝送し、
前記フロントエンドアクセス設備は、前記フロントエンドデータ収集設備に伝送されたビデオ画像データを前記クラウドシステムに伝送し、
前記クラウドシステムは、前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発する、ビデオ監視システム。
【請求項２】
前記クラウドシステムは、ビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記ビデオ分析サーバは、前記ビデオ画像データを分析し、
前記制御サーバは、前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であるのを判断する際に、警報を発する、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記ビデオ分析サーバは、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチされた背景モデルを選択し、且つ、
前記マッチされた背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断する方式で前記ビデオ画像データを分析する、請求項２に記載のシステム。
【請求項４】
前記システムはさらに、端末アクセス設備と監視端末を含み、前記クラウドシステムはさらにビデオ記憶サーバを含み、
前記フロントエンドアクセス設備はさらに、前記ビデオ画像データを前記ビデオ記憶サーバに伝送し、
前記制御サーバはさらに、前記監視端末のチェック指令を受信した後、前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送するよう前記ビデオ記憶サーバに通知し、
前記ビデオ記憶サーバは、前記ビデオ画像データを記憶し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを前記端末アクセス設備に伝送し、
前記端末アクセス設備は、前記監視端末のチェック指令を前記制御サーバに送信し、前記ビデオ記憶サーバが伝送したビデオ画像データを前記監視端末に伝送する、請求項２に記載のシステム。
【請求項５】
前記端末アクセス設備はさらに、前記監視端末がアクセスする際に、前記監視端末の設備パラメーターを記録し、前記ビデオ記憶サーバが伝送したビデオ画像データを受信した後、前記監視端末の設備パラメーターに応じて前記ビデオ画像データを変換し、変換されたビデオ画像データを前記監視端末に送信する、請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
ビデオ監視方法であって、
フロントエンドデータ収集設備がビデオ画像を収集し、ビデオ画像データをフロントエンドアクセス設備に伝送することと、
前記フロントエンドアクセス設備が、前記フロントエンドデータ収集設備が伝送したビデオ画像データをクラウドシステムに伝送することと、
前記クラウドシステムが前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発することとを含むビデオ監視方法。
【請求項７】
前記クラウドシステムにはビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記クラウドシステムが前記ビデオ画像データを分析するステップにおいて、前記ビデオ分析サーバは前記ビデオ画像データを分析し、
前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するステップにおいて、前記制御サーバは前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であることを判断する際に、警報を発する請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記ビデオ分析サーバが前記ビデオ画像データを分析するステップは、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチされた背景モデルを選択することと、
前記マッチされた背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別することと、
前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断することとを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記フロントエンドアクセス設備が前記ビデオ画像データを前記ビデオ分析サーバに伝送する際に、さらに前記ビデオ画像データをビデオ記憶サーバに伝送することと、
前記制御サーバが端末アクセス設備によって監視端末のチェックを受信し、前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送するよう前記ビデオ記憶サーバを通知することと、
前記ビデオ記憶サーバが前記ビデオ画像データを記憶し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを端末アクセス設備に伝送することと、
前記端末アクセス設備が前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを前記監視端末に伝送することとをさらに含む請求項７に記載の方法。
【請求項１０】
前記端末アクセス設備は前記監視端末がアクセスする際に、前記監視端末の設備パラメーターを記録し、前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを受信した後、前記監視端末の設備パラメーターに応じて前記ビデオ画像データを変換し、変換した後のビデオ画像データを前記監視端末に送信することをさらに含む請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
クラウドシステムであって、前記クラウドシステムは、
フロントエンドアクセス設備が前記クラウドシステムに伝送したフロントエンドデータ収集設備に収集されてフロントエンドアクセス設備に伝送したビデオ画像データを受信し、及び
前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に警報を発する、クラウドシステム。
【請求項１２】
前記クラウドシステムは、ビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記ビデオ分析サーバは、前記ビデオ画像データを分析し、
前記制御サーバは、前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であることを判断する際に、警報を発する、請求項１１に記載のクラウドシステム。
【請求項１３】
前記ビデオ分析サーバは、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチされた背景モデルを選択し、且つ、
前記マッチされた背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断する方式で前記ビデオ画像データを分析する、請求項１２に記載のクラウドシステム。
【請求項１４】
前記クラウドシステムはさらに、ビデオ記憶サーバを備え、
前記ビデオ記憶サーバは、前記フロントエンドアクセス設備が伝送したビデオ画像データを受信し、前記ビデオ画像データを記憶し、及び制御サーバが監視端末のチェック指令を受信した後前記ビデオ記憶サーバに送信した前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送する通知を受信し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ記憶サーバが伝送したビデオ画像データを前記端末アクセス設備が前記監視端末に伝送するよう、前記ビデオ画像データを前記端末アクセス設備に伝送する請求項１２に記載のクラウドシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はビデオ監視とインターネット技術分野に関し、特にビデオ監視システム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
知能ビデオ監視技術がコンピュータビジョンと人工知能の研究からのものであり、その主要研究目標はコンピュータビジョン技術、画像ビデオ処理技術及び人工知能技術によって監視ビデオの内容を記述、理解及び分析し、分析した結果に応じてビデオ監視システムを制御することができ、ビデオ監視システムにより高いレベルの知能化レベルを有させる。
【０００３】
知能ビデオ分析モジュールがビデオシーケンスを取得した後、まず画像回復または超分解能回復技術によって画像品質を向上し、次に、シーンにおける目標を検出、分類及び追跡し、ビデオ内容の分析理解を実現し、シーンにおける異常検出、人の身分識別及びビデオ内容の理解記述などを含み、最終に、所定のルールに従って警報を発し、以降のサービス処理をトリガーする。
【０００４】
知能ビデオ分析モジュールの位置に従って、知能ビデオ監視製品が２種類の形態、フロントエンドインテリジェントとバックエンドインテリジェントに分けられることができる。
【０００５】
フロントエンドインテリジェントがデジタル信号処理（Ｄｉｇｉｔａl Ｓｉｇｎａl Ｐｒｏｃｅｓｓ，ＤＳＰ）方式によって実現し、知能ビデオ分析アルゴリズムをビデオサーバ、デジタルビデオレコーダーまたはネットワークカメラなどのフロントエンド設備にロードし、カメラに採集されたビデオデータを直接に分析する。ＤＳＰ強力なハードウェア処理能力を利用すると同時に、具体的な能ビデオ分析アルゴリズムについてフロントエンド設備のアーキテクチャを最適化することによって、ビデオ分析正確さを向上させる。従って、従来、知能ビデオ監視製品がほとんどフロントエンドインテリジェントである。フロントエンドインテリジェントが各フロントエンド設備にＤＳＰを配置してビデオデータを分析する必要があるため、設備システムアーキテクチャのコストと日常メンテナンスの費用が高いことを引き起こす。
【０００６】
バックエンドインテリジェントが純粋なソフトウェアによって実現し、通常パーソナルコンピューター（Ｐｅｒｓｏｎａl Ｃｏｍｐｕｔｅｒ，ＰＣ）またはサーバに運転し、ビデオ分析サーバとなる。ビデオ分析サーバが圧縮されたビデオストリーミングを取得した後、ビデオを解読、分析及び処理する。バックエンドインテリジェントの優勢は、他のビデオ監視応用ソフトウェアと容易に融合することができ、且つ既存のフロントエンド設備を置き換えてアップグレードする必要がなく、オリジナルの投資を保護することである。同時にビデオ分析サーバがマルチビデオ分析に時分割多重化されることができ、システム全体の投入を低下させる。バックエンドインテリジェントがビデオ分析サーバの処理能力に制限され、ビデオ分析の正確さが低いのを引き起こす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明はどのようにビデオ分析の正確さを向上させることができる問題を解決するビデオ監視システム及び方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の技術問題を解決するために、本発明におけるビデオ監視システムは、フロントエンドデータ収集設備、フロントエンドアクセス設備及びクラウドシステムを含み、
前記フロントエンドデータ収集設備は、ビデオ画像を収集し、ビデオ画像データを前記フロントエンドアクセス設備に伝送するように設置され、
前記フロントエンドアクセス設備は、前記フロントエンドデータ収集設備に伝送されたビデオ画像データを前記クラウドシステムに伝送するように設置され、
前記クラウドシステムは、前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するように設置される。
【０００９】
前記システムにおいて、前記クラウドシステムは、ビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記ビデオ分析サーバは、前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
前記制御サーバは、前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であるのを判断する際に、警報を発するように設置される。
【００１０】
前記システムにおいて、前記ビデオ分析サーバは以下のように前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチする背景モデルを選択し、且つ、
前記マッチする背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断する。
【００１１】
前記システムはさらに、端末アクセス設備と監視端末を含み、前記クラウドシステムはさらにビデオ記憶サーバを含み、
前記フロントエンドアクセス設備はさらに、前記ビデオ画像データを前記ビデオ記憶サーバに伝送するように設置され、
前記制御サーバはさらに、前記監視端末のチェック指令を受信した後、前記ビデオ記憶サーバを通知して前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送するように設置され、
前記ビデオ記憶サーバは、前記ビデオ画像データを記憶し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを前記端末アクセス設備に伝送するように設置され、
前記端末アクセス設備は、前記監視端末のチェック指令を前記制御サーバに送信し、前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを前記監視端末に伝送するように設置される。
【００１２】
前記システムにおいて、前記端末アクセス設備は、前記監視端末がアクセスする際に、前記監視端末の設備パラメーターを記録し、前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを受信した後、前記監視端末の設備パラメーターに応じて前記ビデオ画像データを変換し、変換されたビデオ画像データを前記監視端末に送信するように設置される。
【００１３】
以上の技術問題を解決するために、本発明におけるビデオ監視方法は、
フロントエンドデータ収集設備がビデオ画像を収集し、ビデオ画像データをフロントエンドアクセス設備に伝送すること、
前記フロントエンドアクセス設備が前記フロントエンドデータ収集設備に伝送されたビデオ画像データをクラウドシステムに伝送すること、及び
前記クラウドシステムが前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発することを含む。
【００１４】
前記方法において、
前記クラウドシステムにはビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記クラウドシステムが前記ビデオ画像データを分析するステップにおいて、前記ビデオ分析サーバが前記ビデオ画像データを分析し、
前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するステップにおいて、前記制御サーバは前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であるのを判断する際に、警報を発する。
【００１５】
前記方法において、前記ビデオ分析サーバが前記ビデオ画像データを分析するステップは、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチする背景モデルを選択すること、
前記マッチする背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別すること、及び
前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断することを含む。
【００１６】
前記方法はさらに、
前記フロントエンドアクセス設備が前記ビデオ画像データを前記ビデオ分析サーバに伝送する際に、さらに前記ビデオ画像データをビデオ記憶サーバに伝送すること、
前記制御サーバが端末アクセス設備によって監視端末のチェック指令を受信し、前記ビデオ記憶サーバを通知して前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送すること、
前記ビデオ記憶サーバが前記ビデオ画像データを記憶し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを端末アクセス設備に伝送すること、及び
前記端末アクセス設備が前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを前記監視端末に伝送することを含む。
【００１７】
前記方法はさらに、
前記端末アクセス設備が前記監視端末をアクセスする際に、前記監視端末の設備パラメーターを記録し、前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを受信した後、前記監視端末の設備パラメーターに応じて前記ビデオ画像データを変換し、変換した後ビデオ画像データを前記監視端末に送信することを含む。
【００１８】
以上の技術問題を解決するために、本発明におけるクラウドシステムは、
フロントエンドアクセス設備が前記クラウドシステムに伝送したフロントエンドデータ収集設備に収集されてフロントエンドアクセス設備に伝送したビデオ画像データを受信し、及び
前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するように設置される。
【００１９】
前記クラウドシステムは、ビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記ビデオ分析サーバは、前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
前記制御サーバは、前記ビデオ分析サーバが前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であるのを判断する際に、警報を発するように設置される。
【００２０】
前記クラウドシステムにおいて、前記ビデオ分析サーバは以下のように前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチする背景モデルを選択し、且つ、
前記マッチする背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、      抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断する。
【００２１】
前記クラウドシステムはさらに、ビデオ記憶サーバを備え、
前記ビデオ記憶サーバは、前記フロントエンドアクセス設備に伝送されたビデオ画像データを受信し、前記ビデオ画像データを記憶し、及び制御サーバが監視端末のチェック指令を受信した後前記ビデオ記憶サーバに送信した前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送する通知を受信し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを前記端末アクセス設備に伝送し、前記端末アクセス設備が前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを前記監視端末に伝送するようにするように設置される。
【発明の効果】
【００２２】
以上のように、本発明はクラウドシステムによってビデオ画像データを分析し、監視シーンに対して全画像分析処理を行うことができ、誤報と検出漏れを減らす。同時に、本発明は異なる監視端末によって、該端末の視聴に最も適合するビデオ画像を受信し、帯域幅を節約する。且つ、本発明の配置が簡単で、ユーザーにとって、ネットワークにアクセスできるカメラなどの設備のみを配置し、高価な専用サーバを購買する必要がなく、クラウドサーバについて、強力な機能と性能を有し、大型のクラスタサーバであってもよいし、クラウドに提供されたサービスが無制限に拡大でき、ユーザーがクラウドサービスを容易且つ簡単にオーダーすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】図１は本発明の実施例におけるビデオ監視システムのアーキテクチャ図である。
【図２】図２は本発明の実施例における分析ビデオ画像データの方法のフローチャートである。
【図３】図３は本発明の実施例におけるビデオ監視方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明の目的、技術方案及びメリットをよりよく理解するために、以下で、図面を参照して本発明の実施例を詳細に説明する。説明する必要なのは、衝突しない場合に、本出願における実施例及び実施例における特徴を互いに任意に組み合わせることができる。
【００２５】
クラウドコンピューティングがインターネット上の資源利用方式であり、一般ユーザーのためにインターネットにおける異機種間とセルフサービスによって、必要に応じて取るコンピューティングを行う。資源がインターネットにおいて、コンピュータフローチャートでは、インターネットが常にクラウド状のパターンで表すため、鮮やかにクラウドコンピューティングを類推することができる。クラウドコンピューティングの最も典型的な応用はＩｎｔｅｒｎｅｔに基づいた各種のサ−ビスであり、グーグル（Ｇｏｏｇlｅ）の検索、グーグルドキュメント（ＧｏｏｇｌｅＤｏｃｓ）及びＷｅｂに基づいた電子メールシステム（Ｇｍａｉl）、及びマイクロソフトのＭＳＮとＨｏｔｍａｉｌなどを含む。
【００２６】
クラウドコンピューティングが分散コンピューティングの１種として理解することができ、その優勢がクラウドにおける大型サーバクラスタを利用して、クライアントに便利で且つ拡張しやすいサービスを提供することである。クラウドコンピューティングにおいて、サービスはクラウドにより提供し、クライアントに対する要求が非常に低く、同時にネットワーク性能に対する要求が高い。移動通信端末は体積が小さく、電力が限られ、及びハードウェアの配置が低いため、比較的にクラウドコンピューティングに適合する。移動通信３Ｇ時代の到来に伴って、ネットワーク性能が移動通信端末のボトルネックとなることがなく、従来、クラウドコンピューティングが移動端末において多く応用される。
【００２７】
カメラとエンコーダーなどのフロントエンドデータ収集設備とクラウドシステムとの通信を実現するために、各グループのフロントエンドデータ収集設備に１つの帯域幅が十分であるアクセスリンクを提供し、フロントエンドアクセス設備とクラウドシステムの接続、リアルタイムなビデオ画像によって迅速にクラウドシステムの中に伝送することができ、クラウドシステムがビデオ画像の管理と調達使用を完成する。ユーザーがテレビウォールまたはＰＣによってビデオ画像をチェックしてもよいし、移動端末によってリアルタイムなビデオ画像をリモートビューイングしてもよい。従来のビデオ監視が画像処理にはハードウェアまたはソフトウェア処理能力のボトルネックに限られ、クラウドコンピューティングの強力なコンピューティングと処理能力によって補うことができる。
【００２８】
本実施例におけるビデオ監視システムは、フロントエンドデータ収集設備、フロントエンドアクセス設備、クラウドシステム、端末アクセス設備及び監視端末などを含み、クラウドシステムはビデオ分析サーバ、ビデオ記憶サーバ及び制御サーバを含む。
【００２９】
フロントエンドデータ収集設備、例えばカメラは、ビデオ画像データの収集と圧縮を行い、次に圧縮されたビデオ画像データをフロントエンドアクセス設備に伝送するように設置され、
フロントエンドアクセス設備は、ビデオ画像データをビデオ分析サーバとビデオ記憶サーバに分配し、さらにクラウドシステムの制御指令をカメラの基準指令に翻訳し、各種の異なるフロントエンドデータ収集設備（例えばカメラ）がともに正確に制御サーバの指令を応答することができるように設置される。
【００３０】
ビデオ分析サーバは、ビデオ画像データをリアルタイム分析し、予め設定された監視ルールに従ってビデオ画像における目標の行為が異常であるかどうかを判断し、異常であると、警報し、付近の他のカメラを連動して該領域に連動監視を行ってもよいし、同時に、ユーザー設置の警報方式に応じて警報するように設置される。
【００３１】
ビデオ記憶サーバは、ビデオ画像データを記憶し、再生とチェックに用いられるように設置される。
【００３２】
ビデオ制御サーバは、端末、他のサーバ及び設備が出した制御指令に応じて処理するように設置される。
【００３３】
本実施例のビデオ監視方法は以下のステップを含み、
ステップ１、ログインによって制御サーバが異なる監視カメラのシーンにおける監視ルールと警報方式を設置し、
ステップ２、カメラが収集してきたビデオ画像データをフロントエンドアクセス設備によってビデオ分析サーバに送信し、
ステップ３、リアルタイムに伝送したビデオ画像データがビデオ分析サーバによって分析された後、画像背景における目標の行為が異常であると、ユーザーの予め設定された警報方式、例えばショットメッセージを送信し、或いは１１０を連動し、或いは他の警報方式に従って警報する同時に、他の付近のカメラを連動し、該領域を集中監視する。
【００３４】
仮にユーザーが該領域に発生した状況を監視したいと、ビデオ記憶サーバがユーザーの端末タイプに応じて端末表示に適合するストリームとフォーマットを送信する。
【００３５】
本実施例はさらにクラウドシステムを提供し、前記クラウドシステムは、
フロントエンドアクセス設備が前記クラウドシステムに伝送したフロントエンドデータ収集設備に収集されてフロントエンドアクセス設備に伝送したビデオ画像データを受信し、及び
前記ビデオ画像データを分析し、前記フロントエンドデータ収集設備が収集したビデオ画像において目標の行為が異常である際に、警報を発するように設置される。
【００３６】
前記クラウドシステムはビデオ分析サーバと制御サーバを含み、
前記ビデオ分析サーバは、前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
前記制御サーバは、前記ビデオ分析サーバは前記フロントエンドデータ収集設備に収集されたビデオ画像において目標の行為が異常であるのを判断する際に、警報を発するように設置される。
【００３７】
上記クラウドシステムにおいて、前記ビデオ分析サーバは以下のように前記ビデオ画像データを分析するように設置され、
背景モデルを予め作成し、前記ビデオ画像データを受信した後、グラフィック背景と予め作成された背景モデルをマッチし、マッチする背景モデルを選択し、且つ、
前記マッチする背景モデルのパラメーターに応じて、目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、前記画像背景から目標を検出して追跡し、目標を抽出し、抽出した目標と目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、前記目標の特徴と予め設定された監視ルールに従って目標の行為を分析し、目標の行為が異常であるかどうかを判断する。
【００３８】
上記クラウドシステムはさらにビデオ記憶サーバを含み、
前記ビデオ記憶サーバは、前記フロントエンドアクセス設備に伝送されたビデオ画像データを受信し、前記ビデオ画像データを記憶し、及び制御サーバが監視端末のチェック指令を受信した後前記ビデオ記憶サーバに送信した前記ビデオ画像データを前記監視端末に伝送する通知を受信し、前記制御サーバの通知を受信した後、前記ビデオ画像データを前記端末アクセス設備に伝送し、前記端末アクセス設備が前記ビデオ記憶サーバに伝送されたビデオ画像データを前記監視端末に伝送するようにするように設置される。
【００３９】
図１に示すように、本実施例のビデオ監視システムは、フロントエンドデータ収集設備、フロントエンドアクセス設備、ビデオ分析サーバ、ビデオ記憶サーバ、制御サーバ、端末アクセス設備及び監視端末を含む。
【００４０】
フロントエンドデータ収集設備、例えばカメラは、該カメラがＷｉfｉなどの無線或いは有線インターネット接続方式をサポートすることができ、クラウドシステムにアクセスするようにする。
【００４１】
フロントエンドアクセス設備は、カメラが収集してきたビデオ画像データをビデオ分析サーバとビデオ記憶サーバに分配するように設置される。
【００４２】
ビデオ分析サーバは、ビデオ画像データを分析するように設置される。
【００４３】
図２に示すように、ビデオ分析サーバがビデオ画像データを分析するプロセスであり、本実施例の分析プロセスが従来の技術に対して背景マッチと目標マッチのプロセスを増加し、該プロセスは以下のステップを含み、
ステップ２０１、ビデオ分析サーバが背景学習階段に入って、背景モデルを作成し、背景モデルを背景モデルライブラリの中に加えて、
背景モデルの作成は背景差分法の重要部分である。シーンによって、背景学習の時間が異なる。一般的に、システム配置階段に自己適応学習時間を設定して背景モデルを作成する。
【００４４】
光照などの要因によって背景が変わることがあって、一定時間ごとに学習し直し、オリジナルな背景モデルを更新する。
【００４５】
ステップ２０２、ビデオ画像データのグラフィック背景と背景モデルライブラリにおける背景モデルをマッチし、マッチする背景モデルを選択し、
ステップ２０３、マッチする背景モデルのパラメーターに応じて、アルゴリズムライブラリから目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを選択し、
アルゴリズムライブラリが予め作成する必要があって、例えばフレーム間差分法、オプティカルフロー法及び背景差分法などの目標検出法を含み、背景モデルを作成するパラメーター値とアルゴリズムのマッピング情報によってアルゴリズムの選択を実現し、パラメーター値が１つの区間であってもよい。
【００４６】
例えば背景モデルのパラメーターには１つの光線パラメーターを含み、光線パラメーターの数値に応じてマッピング情報から採用する目標検出アルゴリズムと目標追跡アルゴリズムを確定することができる。要するに、異なるシーンによって、目標検出アルゴリズムと追跡アルゴリズムの差異が大きいため、作成した背景モデルに応じて最も適切なアルゴリズムを選択する。
【００４７】
ステップ２０４、発生した目標検出アルゴリズムによって画像背景から目標を検出し、検出された目標を抽出すると同時に、目標を追跡し、
ステップ２０５、抽出した目標と目標特徴ライブラリにおける目標サンプルをマッチし、目標の特徴を識別し、
クラウドシステムにおいて総合的な目標特徴ライブラリを利用して、最大限に正確に目標の特徴を確認することができる。
【００４８】
ステップ２０６、目標の特徴に応じて、予め設定された監視ルールを参照し、目標の行為を分析し、
ステップ２０７、目標の行為が異常である際に、予め設定された警報方式に応じて、警報を発する。
【００４９】
ビデオ記憶サーバは、収集されたデータをクラウド記憶し、続いたユーザーの再生とチェックに便利であるように設置される。
【００５０】
制御サーバは、監視端末が送信してきた指令を解析し、カメラ或いは他のサーバが相応な動作を取るのを制御し、或いはビデオ分析サーバが送信してきた指示に応じて、設定された警報ルールに従って警報するように設置される。
【００５１】
端末アクセス設備は、監視端末が伝達してきた設備パラメーター（例えば設定された解像度、処理能力、及びサポートするビデオフォーマットなど）に応じて、ビデオ記憶サーバが伝達してきたストリームを変換し、ストリームを最も適切な方式で監視端末に伝達する。監視端末が端末アクセス設備によってクラウドシステムにアクセスする際に、アクセス設備が端末の設備パラメーターを記録するように設置される。
【００５２】
監視端末はコンピュータ、知能携帯電話及びテレビウォールなどの様々な監視端末の中の１種または多種を含む。
【００５３】
図３は本実施形態のビデオ監視方法であり、該方法は、
３０１、ユーザーが制御サーバにログインし、監視ルールと警報方式などの情報を設定し、
警報方式がデフォルトの処理方式を採用してもよいし、カスタムしてもよい。
【００５４】
３０２、設定が完成した後、制御サーバが監視ルールをビデオ分析サーバに送信して異常判断を行い、
３０３、フロントエンド設備が監視領域から収集したビデオ画像データをフロントエンドアクセス設備に送信し、フロントエンドアクセス設備によってビデオ画像データをビデオ分析サーバとビデオ記憶サーバに伝送し、
３０４、ビデオ分析サーバがフロントエンドアクセス設備に伝送されたビデオ画像データを分析し、異常がある際に、命令を制御サーバに送信し、制御サーバがユーザーの設定に応じて、対応な警報方式を取って、
３０５、ユーザーが監視端末を使用して監視する際に、端末アクセス設備が端末の設備パラメーターに応じて、ビデオを変換し、最適化の方式に応じて監視端末を伝送する。
【００５５】
本分野の普通な当業者にとっては、上記方法における全部または一部のステップはプログラムによって関連ハードウェアを指令して完成することができ、上記プログラムはコンピュータの読み取り可能な記憶媒体、例えば、読み取り専用メモリ、ディスクまたはＣＤ等に記憶されることができることが分ることができる。選択的に、上記実施例における全部または一部のステップは、１つまたは複数の集積回路を用いて実現することもできる。相応的に、上記実施例における各モジュール/ユニットはハードウェアの形式で実現でき、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現しても良い。本発明はいずれかの特定形式のハードウェアとソフトウェアとの結合に限られない。
【００５６】
以上は本発明の１つの合理的な実施案だけであり、本発明を制限するものではなく、本発明の技術原理とフレームワークを逸脱しない限りにおいて、いずれかの修正、等同切り替え、改善などは、いずれも本技術発明特許に含まれる。
【産業上の利用可能性】
【００５７】
本発明はクラウドシステムによってビデオ画像データを分析し、監視シーンに対して全画像分析処理を行うことができ、誤報と検出漏れの場合を減少する。同時に、本発明は異なる監視端末によって、該端末の視聴に最も適切なビデオ画像を受信し、帯域幅を節約する。且つ、本発明の配置が簡単で、ユーザーにとって、ネットワークにアクセスできるカメラなどの設備のみを配置し、高価な専用サーバを購買する必要がなく、クラウドサーバについて、強力な機能と性能を有し、大型のクラスタサーバであってもよいし、クラウドに提供されたサービスが無制限に拡大でき、ユーザーがクラウドサービスを容易且つ簡単にオーダーすることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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