(57)【要約】本開示の実施例は、警報方法および装置に関し、インターネット技術分野に属する。前記方法は、監視ビデオを取得することと、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することと、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたされたオブジェクトであるか否かを判断することと、運動ターゲットが指定されたされたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止することとを含む。【選択図】図２
2017537357.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
警報方法であって、
監視ビデオを取得することと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することと、
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止することとを含む、前記警報方法。
【請求項２】
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することは、
前記監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、前記ビデオ画像における各画素点の画素値を取得することと、
前記各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、前記ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断することと、
前記ビデオ画像に前記画素点が存在する場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、前記ビデオ画像に前記画素点が存在しない場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定することとを含むことを特徴とする
請求項１に記載の警報方法。
【請求項３】
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した後、前記方法は、
前記ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、前記指定された背景モデルを更新することをさらに含むことを特徴とする
請求項２に記載の警報方法。
【請求項４】
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することは、
指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することと、
前記類別が指定された類別である場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定することとを含むことを特徴とする
請求項１に記載の警報方法。
【請求項５】
指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することは、
前記監視ビデオのビデオ画像において、前記運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得することと、
前記ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理することと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することとを含むことを特徴とする
請求項４に記載の警報方法。
【請求項６】
前記指定されたオブジェクトはペットを含むことを特徴とする
請求項１〜５のいずれか１項に記載の方法。
【請求項７】
警報装置であって、
監視ビデオを取得するように構成される取得モジュールと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出するように構成される検出モジュールと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットは指定されたオブジェクトであるか否かを判断するように構成される判断モジュールと、
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止するように構成される送信禁止モジュールとを含む、前記警報装置。
【請求項８】
前記検出モジュールは、
前記監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、前記ビデオ画像における各画素点の画素値を取得するように構成される取得ユニットと、
前記各画素点と指定された背景モデルに基づいて、前記ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断するように構成される判断ユニットと、
前記ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、前記ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定するように構成される第一の確定ユニットとを含むことを特徴とする
請求項７に記載の警報装置。
【請求項９】
前記検出モジュールは、
前記ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、前記指定された背景モデルを更新するように構成される更新ユニットをさらに含むことを特徴とする
請求項８に記載の警報装置。
【請求項１０】
前記判断モジュールは、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される第二の確定ユニットと、
前記類別が指定された類別である場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定するように構成される第三の確定ユニットとを含むことを特徴とする
請求項７に記載の警報装置。
【請求項１１】
前記第二の確定ユニットは、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記監視ビデオのビデオ画像において、前記運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得するように構成されるクロッピングサブユニットと、
前記ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理するように構成される処理サブユニットと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される確定サブユニットとを含むことを特徴とする
請求項１０に記載の警報装置。
【請求項１２】
前記指定されたオブジェクトは、ペットを含むことを特徴とする
請求項７〜１１のいずれか１項に記載の警報装置。
【請求項１３】
警報装置であって、
プロセッサと、
プロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリとを含み、
前記プロセッサは、
監視ビデオを取得し、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止するように構成される、前記警報装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、インターネット技術分野に関し、特に警報方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本願は、出願番号２０１５１０７１１３３２．５、出願日２０１５年１０月２８日の中国特許出願に基づいて提出され、かつ該中国特許出願の優先権を主張し、該中国特許出願の全部の内容が本願に援用される。
【０００３】
カメラの普及に従い、カメラを用いてリアルタイム監視を行うことは、ますます人気がある。ユーザが家にいない場合、またはユーザが眠っている場合、カメラは、シーン変化検出技術を用いて屋内をリアルタイムに監視することができ、異常なシーン変化を検出した場合、警報を行い、シーン変化検出技術がカメラの現在の収集された画像と予め設定されたシーンモデルに基づいて、異常なシーン変化を確定することであるので、ユーザに危険をもたらしないいくつかのオブジェクト、例えばペットが屋内を歩行する場合、カメラは、ペットの歩行を容易に異常なシーン変化に確定し、さらに誤警報を行い、ユーザに迷惑をかけ、したがって、誤警報を回避する警報方法が必要になる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
関連技術に存在する問題を克服するために、本開示の実施例は、警報方法および装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の実施例の第一の態様による警報方法は、
監視ビデオを取得することと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたされたオブジェクトであるか否かを判断することと、
前記運動ターゲットが指定されたされたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、前記端末に警報させることとを含む。
【０００６】
第一の態様と組み合わせて、前記第一の態様の第一の可能な実現方式において、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することは、
前記監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、前記ビデオ画像における各画素点の画素値を取得することと、
前記各画素点の画素値と指定されたされた背景モデルに基づいて、前記ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断することと、
前記ビデオ画像に画素点が存在する場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、前記ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定することとを含む。
【０００７】
第一の態様の第一の可能な実現方式と組み合わせて、前記第一の態様の第二の可能な実現方式において、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した後、前記方法は、
前記ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、前記指定されたされた背景モデルを更新することをさらに含む。
【０００８】
第一の態様として組み合わせて、前記第一の態様の第三の可能な実現方式において、前記運動ターゲットが指定されたされたオブジェクトであるか否かを判断することは、
指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することと、
前記類別が指定された類別である場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定することとを含む。
【０００９】
第一の態様の第三の可能な実現方式と組み合わせて、前記第一の態様の第四の可能な実現方式において、指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することは、
前記監視ビデオのビデオ画像において、前記運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得することと、
前記ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理することと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定することとを含む。
【００１０】
第一の態様〜第一の態様の第四の可能な実現方式のいずれかの可能な実現方式と組み合わせて、前記第一の態様の第五の可能な実現方式方式において、前記指定されたオブジェクトは、ペットを含むことを特徴とする。
【００１１】
本開示の実施例の第二の態様による警報装置は、
監視ビデオを取得するように構成される取得モジュールと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出するように構成される検出モジュールと、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断するように構成される判断モジュールと、
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止するように構成される送信禁止モジュールとを含む。
【００１２】
第二の態様と組み合わせて、前記第二の方面の第一の可能な実現方式において、前記検出モジュールは、
前記監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、前記ビデオ画像における各画素点の画素値を取得するように構成される取得ユニットと、
前記各画素点と指定された背景モデルに基づいて、前記ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断するように構成される判断ユニットと、
前記ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、前記ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、前記監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定するように構成される第一の確定ユニットとを含む。
【００１３】
第二の態様の第一の可能な実現方式と組み合わせて、前記第二の態様の第二の可能な実現方式において、前記検出モジュールは、
前記ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、前記指定された背景モデルを更新するように構成される更新ユニットをさらに含む。
【００１４】
第二の態様と組み合わせて、前記第二の態様の第三の可能な実現方式において、前記判断モジュールは、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、指定された分類モデルに基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される第二の確定ユニットと、
前記類別が指定された類別である場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定するように構成される第三の確定ユニットとを含む。
【００１５】
第二の態様の第三の可能な実現方式と組み合わせて、前記第二の方面の第四の可能な実現方式において、前記第二の確定ユニットは、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記監視ビデオのビデオ画像において、前記運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得するように構成されるクロッピングサブユニットと、
前記ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理するように構成される処理サブユニットと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、前記運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される確定サブユニットとを含む。
【００１６】
第二の態様〜第二の態様の第四の可能な実現方式のいずれかの可能な実現方式と組み合わせて、前記第一の態様の第五の可能な実現方式において、前記指定されたオブジェクトは、ペットを含む。
【００１７】
本開示の実施例の第三の態様による警報装置は、
プロセッサと、
プロセッサ実行可能命令を記憶するように構成されるメモリとを含み、
前記プロセッサは、
監視ビデオを取得し、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、
前記監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、
前記運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止するように構成される。
【００１８】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。
【００１９】
理解しようとするのは、以上の一般的な説明と後の詳細説明は、例示的なものおよび解釈的なものに過ぎなく、本開示を限定することができないと理解すべきである。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】一つの例示的実施例による警報方法に関する実施環境を示す示す図である。
【図２】一つの例示的実施例による警報方法のフローチャートである。
【図３】一つの例示的実施例による別の警報方法のフローチャートである。
【図４】一つの例示的実施例による警報装置のブロック図である。
【図５】一つの例示的実施例による検出モジュールのブロック図である。
【図６】一つの例示的実施例による別の検出モジュールのブロック図である。
【図７】一つの例示的実施例による判断モジュールのブロック図である。
【図８】一つの例示的実施例による第二の確定ユニットのブロック図である。
【図９】一つの例示的実施例による別の警報装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
ここの図面は、明細書に組み込まれかつ本明細書の一部を構成し、本発明に一致する実施例を示し、明細書と一緒に本発明の原理を解釈することに用いられる。
【００２２】
ここで例示的実施例を詳細に説明し、その例が図面に示される。以下の説明が図面に関する場合、特記しない限り、異なる図面の同じ数字は、同じまたは類似の要素を示す。以下の例示的実施例に説明された実施形態は、本発明と一致する全ての実施形態を代表しない。逆に、それらは、特許請求の範囲に詳細に説明された、本発明のいくつかの方面と一致する装置および方法の例に過ぎない。
【００２３】
図１は、一つの例示的実施例による警報方法に関する実施環境を示す図である。図１に示すように、該実施環境は、サーバ１０１、スマートカメラデバイス１０２と端末１０３を含むことができる。サーバ１０１は、一つのサーバ、または複数のサーバで構成されたサーバクラスタ、または一つのクラウドコンピューティングサービスセンターであってよく、スマートカメラデバイス１０２は、スマートカメラであってよく、端末１０３は、移動電話、コンピュータ、タブレットデバイス等であってよい。サーバ１０１とスマートカメラデバイス１０２は、ネットワークを介して接続されることができ、サーバ１０１と端末１０３は、ネットワークを介して接続されることもできる。サーバ１０１は、スマートカメラデバイスから送信された監視ビデオを受信し、端末に警報情報を送信するように構成される。スマートカメラデバイス１０２は、監視領域内の監視ビデオを収集し、監視ビデオをサーバに送信するように構成される。端末１０３は、サーバから送信された警報情報を受信し、警報を行うように構成される。
【００２４】
図２は、一つの例示的実施例による警報方法のフローチャートである。図２に示すように、該方法は、サーバに用いられ、以下のステップを含む。
【００２５】
ステップ２０１において、監視ビデオを取得する。
【００２６】
ステップ２０２において、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出する。
【００２７】
ステップ２０３において、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断する。
【００２８】
ステップ２０４において、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止する。
【００２９】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。
【００３０】
本開示の別の実施例において、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かことは、
監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、ビデオ画像における各画素点の画素値を取得することと、
各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断することと、
ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、監視ビデオに存在する運動ターゲットを確定し、前記ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定することとを含む。
【００３１】
指定された背景モデルはビデオ画像における各背景画素点の画素値の時間領域における分布特徴を表現するように構成され、したがって、ビデオ画像における各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを効果的に判断することができ、即ち監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを効果的に判断することができる。
【００３２】
本開示の別の実施例において、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した後、前記方法は、
ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルを更新することをさらに含む。
【００３３】
ここで、ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルをリアルタイムに更新することにより、指定された背景モデルは、自己適応性を有することができ、即ち指定された背景モデルは、現在背景画素点の画素値の時間領域における分布特徴に近接し続けることができ、それによって運動ターゲット検出の正確性を向上させる。
【００３４】
本開示の別の実施例において、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することは、
指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することと、
類別が指定された類別である場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定することとを含む。
【００３５】
ここで、サーバは、監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定した後、該運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することができ、指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避する。
【００３６】
本開示の別の実施例において、指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することは、
監視ビデオのビデオ画像において、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得することと、
ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理することと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することとを含む。
【００３７】
指定された分類モデルは、一般的に予め設定されたサイズの画像を処理し、該画像に含まれるオブジェクトの所属する類別を確定することができ、したがって、サーバは、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得し、ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理し、指定された分類モデルが処理されたターゲット画像に基づいて運動ターゲットの所属する類別を確定することに便利を与えることができ、類別確定の効率を向上させる。
【００３８】
本開示の別の実施例において、指定されたオブジェクトは、ペットを含む。
【００３９】
ここで、指定されたオブジェクトがペットを含む場合、ペットが運動する場合に引き起こした誤警報を回避することができ、誤警報を低減し、警報精度を向上させる。
【００４０】
上記の全ての選択可能性のある技術的解決手段は、いずれかの組合せに応じて本開示の選択可能性のある実施例を形成することができ、本開示の実施例は、これに対して詳細な説明を省略する。
【００４１】
図３は、一つの例示的実施例による警報方法のフローチャートである。図３に示すように、該方法は、以下のステップを含む。
【００４２】
ステップ３０１において、サーバは、監視ビデオを取得する。
【００４３】
サーバは、スマートカメラデバイスから該監視ビデオを取得することができ、当然、サーバが該他のデバイスから該監視ビデオを取得することができるために、該スマートカメラデバイスは、該監視ビデオを他のデバイスに送信することもでき、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しないと説明すべきである。
【００４４】
ここで、スマートカメラデバイスは、監視領域内の監視ビデオを収集するように構成され、かつスマートカメラデバイスが監視領域内の監視ビデオを収集する過程について関連技術を参考できるので、本開示の実施例は、ここで詳細な説明を行わない。
【００４５】
また、スマートカメラデバイスは、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介してサーバまたは他のデバイスと通信することができ、スマートカメラデバイスは、無線ネットワークを介してサーバまたは他のデバイスと通信する場合、内蔵されたワイファイフィデリティ（英語：Ｗｉｒｅｌｅｓｓ−Ｆｉｄｅｌｉｔｙ：ＷＩＦＩと略称される）、ブルートゥース（登録商標）または他の無線通信チップによりサーバまたは他のデバイスと通信することができ、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００４６】
ステップ３０２において、サーバは、該監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出する。
【００４７】
スマートカメラデバイスは、一般的に固定され、即ち該スマートカメラデバイスは、固定された監視領域内の監視ビデオを収集するので、この場合に監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出するために、該固定監視領域における背景に対して背景モデルを確立することができ、それによって監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像を該背景モデルと比較して、該固定監視領域における前景画像を確定することができ、前景画像は、背景が静止であると仮想された場合のいずれかの意義のある運動物体の画像である。
【００４８】
したがって、サーバが監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出する操作は、監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、サーバが該ビデオ画像における各画素点の画素値を取得し、各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、該ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断し、該ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、該監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、前記ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、該監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定することである。
【００４９】
ここで、指定された背景モデルは、ビデオ画像における各背景画素点の画素値の時間領域における分布特徴を表現することに用いられ、かつ指定された背景モデルは、混合ガウスモデルであってよく、当然、指定された背景モデルは、他の背景モデルであってもよく、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００５０】
また、指定された背景モデルは、予め確立されることができ、例えば予め監視ビデオの指定されたビデオ画像における各画素点の画素値の時間領域における分布状況に基づいて、指定された背景モデルを確立することができ、他の方式で指定された背景モデルを確立することもでき、本開示の実施例は、同様にこれに対して具体的に限定しない。
【００５１】
色特徴は、画像の本質特徴の一つであるため、画像の画素点の画素値として表現されることができ、画素値が画像の画素点の位置、色、輝度等の値を意味し、したがって、サーバは、ビデオ画像における各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、該ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断することができる。該ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、該ビデオ画像に意義のある運動物体が存在するのを示し、即ち監視ビデオに運動ターゲットが存在する。
【００５２】
ここで、サーバは、各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、該ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断する場合、各画素点の画素値と指定された背景モデルをマッチングすることができ、各画素点の画素値がいずれも指定された背景モデルと成功にマッチングした場合、該ビデオ画像に前景画素点が存在しないのを確定し、各画素点の画素値が指定された背景モデルと成功にマッチングしなかった場合、該ビデオ画像に前景画素点が存在するのを確定し、かつ該前景画素点が指定された背景モデルと成功にマッチングしない画素値に対応する画素点である。
【００５３】
また、サーバの各画素点の画素値に基づいて指定された背景モデルとマッチングする過程は、関連技術を参考することができるので、本開示の実施例は、これに対して詳細な説明を行わない。
【００５４】
さらに、サーバは、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した後、さらに該ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルを更新することができる。
【００５５】
指定された背景モデルは、サーバにより予め確立されたものであり、かつ光照射が変化したり、カメラが揺れたりする等の予測不可能な要因の影響のため、背景が変化し、したがって、該予測不可能な要因による変化蓄積により、指定された背景モデルの運動ターゲットに対する検出に誤差が生じるのを回避するために、サーバは、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した場合、該監視ビデオにおける各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルが自己適応性を有するように、該指定された背景モデルをリアルタイムに更新することができ、現在の画素点の画素値の時間領域における分布特徴に近接し続けることができ、さらに運動ターゲット検出の正確性を向上させる。
【００５６】
サーバがビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルを更新する過程は、関連技術を参考することができるので、本開示の実施例は、これに対して詳細な説明を行わないと説明すべきである。
【００５７】
ステップ３０３において、監視ビデオに運行ターゲットが存在する場合、サーバは、該運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断する。
【００５８】
指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避するために、したがって、サーバは、監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定した後、該運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することができる。サーバが運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することは、該サーバが指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することができ、運動ターゲットの所属する類別が指定された類別である場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定し、運動ターゲットの所属する類別が指定された類別ではない場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトでないのを確定することであってよい。
【００５９】
指定されたオブジェクトが予め設定されることができ、かつ指定されたオブジェクトがユーザに危険をもたらしないオブジェクトであってよく、例えば指定されたオブジェクトがペットを含むことができる。当然、実際の応用において、該指定されたオブジェクトは、さらに他の物品を含むことができ、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００６０】
また、指定された類別は、指定されたオブジェクトの所属する類別であり、かつ指定された類別は、指定されたオブジェクトと一対一対応し、例えば指定されたオブジェクトがペットを含む場合、指定された類別は、猫、犬等を含むことができ、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００６１】
例えば、サーバは、指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別が猫であるのを確定した場合、例えば、指定された類別が猫と犬を含み、したがって、運動ターゲットの所属する類別が指定された類別であり、サーバは、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定することができる。
【００６２】
さらに例えば、サーバは、指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別が人であるのを確定した場合、仮に、指定された類別が猫と犬を含み、したがって、運動ターゲットの所属する類別が指定された類別でなく、サーバは、運動ターゲットが指定されたオブジェクトでないのを確定する。
【００６３】
サーバが指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定した場合、サーバは、監視ビデオのビデオ画像において、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得し、ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理し、続いて、指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することができる。
【００６４】
ここで、サーバは、監視ビデオのビデオ画像において、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲットビデオを取得した場合、運動ターゲットの所在するビデオ画像から運動ターゲットの外接矩形をクロッピングし、該外接矩形を、監視ビデオにおける運動ターゲットの所在する画像領域、即ちターゲット画像として確定することができる。または、サーバは、さらに運動ターゲットの所在するビデオ画像から、前景画素点を取得し、取得された前景画素点を組み合わせて、監視ビデオにおける運動ターゲットの所在する画像領域、即ちターゲット画像として取得することができる。または、サーバは、さらに運動ターゲットの所在するビデオ画像における背景画素点を削除し、監視ビデオにおける運動ターゲットの所在する画像領域、即ちターゲット画像を取得することができ、背景画素点が指定された背景モデルと成功にマッチングされた画素値に対応する画素点である。
【００６５】
指定された分類モデルは、画像に対応する類別を確定することに用いられ、かつ指定された分類モデルは、複数の類別を区分することができ、該複数の類別に指定された類別が含まれ、かつ指定された分類モデルが予め確立されることができ、指定された分類モデルを確立する場合、サーバは、予め該複数の類別にそれぞれ対応するサンプルピクチャ集合を取得することができ、各サンプルピクチャ集合が一種の類別に対応し、かつ各サンプルピクチャ集合における各サンプルピクチャがいずれも該サンプルピクチャ集合に対応する類別の物品を含み、サーバは、該サンプルピクチャ集合におけるサンプルピクチャのサイズを予め設定されたサイズに処理し、その後予め設定された訓練モデルの特徴層のパラメータが変化しないように維持され、処理されたサンプルピクチャ集合におけるサンプルピクチャと予め設定された訓練プロトコルを利用して予め設定された訓練モデルの全接続層におけるパラメータに対して部分的な調整を行い、プリセット訓練モデルの分類器層中のパラメータに対して全部調整を行い、さらに指定された分類モデルを取得することができると説明すべきである。当然、サーバは、さらに他の方式で指定された分類モデルを確立することができ、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００６６】
指定された分類モデルが予め確立されることができるため、かつ類別の確定効率を向上させるために、指定された分類モデルは、一般的に予め設定されたサイズの画像を処理し、該画像に含まれるオブジェクトの所属する類別を確定することができ、したがって、指定された分類モデルが処理されたターゲット画像に基づいて運動ターゲットの所属する類別を確定するように、サーバは、運動ターゲットの所属する類別を確定する前に、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得し、ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理する必要がある。
【００６７】
また、予め設定されたサイズは、予め設定されることができ、例えば、予め設定されたサイズは、２２４＊２２４画素、３００＊３００画素等であってよく、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００６８】
サーバは、指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定した場合、指定された分類モデルに基づいて、ターゲット画像から特徴ベクトルを抽出し、続いて該特徴ベクトルと指定された分類モデルに基づいて、ターゲット画像が該分類モデルに含まれる複数の類別に属する確率値を算出し、確率値が最大の類別を運動ターゲットの所属する類別に確定することができると説明すべきである。
【００６９】
ステップ３０４において、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、サーバは、端末に警報情報を送信するのを禁止する。
【００７０】
端末は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介してサーバに接続されることができ、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、即ち、運動ターゲットがユーザに危険をもたらしないオブジェクトである場合、サーバは、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させることができる。
【００７１】
サーバは、運動ターゲットが指定されたオブジェクトでないのを確定した場合、さらに端末が警報を行うように、指定された警報ポリシーに基づいて、端末に警報情報を送信するか否かを判断することができると説明すべきである。
【００７２】
ここで、指定された警報ポリシーは、運動ターゲットが指定されたオブジェクトでない場合に端末に警報情報を送信するか否かを指示することに用いられ、かつ指定された警報ポリシーは、予め設定されることができ、例えば指定された警報ポリシーは、該運動ターゲットが人であるか否かを判断し、該運動ターゲットが人である場合、該端末に警報情報を送信することであってよい。当然、実際の応用において、指定された警報ポリシーは、さらに他のポリシーを含むことができ、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００７３】
また、警報情報は、監視領域内に異常な運動ターゲットが現れるのをユーザに通知することに用いられる。
【００７４】
なお、端末は、警報を行う場合、端末に設置されたスピーカーにより警報情報を直接放送することができ、当然、端末は、他の方式により警報を行うこともでき、本開示の実施例は、これに対して具体的に限定しない。
【００７５】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。。
【００７６】
図４は、一つの例示的実施例による警報装置のブロック図である。図４を参考し、該装置は、取得モジュール４０１、検出モジュール４０２、判断モジュール４０３、送信禁止モジュール４０４を含む。
【００７７】
取得モジュール４０１は、監視ビデオを取得するように構成され、
検出モジュール４０２は、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出するように構成され、
判断モジュール４０３は、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断するように構成され、
送信禁止モジュール４０４は、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止するように構成される。
【００７８】
本開示の別の実施例において、図５を参考し、該検出モジュール４０２は、取得ユニット４０２１、判断ユニット４０２２、第一の確定ユニット４０２３を含む。
【００７９】
取得ユニット４０２１は、監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、ビデオ画像における各画素点の画素値を取得するように構成され、
判断ユニット４０２２は、各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、ビデオ画像に前掲画素点が存在するか否かを判断するように構成され、
第一の確定ユニット４０２３は、ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定するように構成される。
【００８０】
本開示の別の実施例において、図６を参考し、該検出モジュール４０２は、さらに更新ユニット４０２４を含む。
【００８１】
更新ユニット４０２４は、ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルを更新するように構成される。
【００８２】
本開示の別の実施例において、図７を参考し、該判断モジュール４０３は、第二の確定ユニット４０３１、第三の確定ユニット４０３２を含む。
【００８３】
第二の確定ユニット４０３１は、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される。
【００８４】
第三の確定ユニット４０３２は、類別が指定された類別である場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定するように構成される。
【００８５】
本開示の別の実施例において、図８を参考し、該第二の確定ユニット４０３１は、クロッピングサブユニット４０３１１、処理サブユニット４０３１２、確定サブユニット４０３１３を含む。
【００８６】
クロッピングサブユニット４０３１１は、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、監視ビデオのビデオ画像において、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得するように構成され、
処理サブユニット４０３１２は、ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理するように構成され、
確定サブユニット４０３１３は、指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定するように構成される。
【００８７】
本開示の別の実施例において、指定されたオブジェクトは、ペットを含む。
【００８８】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。
【００８９】
上記の実施例における装置について、その中の各モジュールが操作を実行する具体的な方式は、既に該方法に関する実施例において詳細に説明されたので、ここで詳細な説明は、省略する。
【００９０】
図９は、一つの例示的実施例による警報のための装置９００のブロック図である。例えば、装置９００は、サーバとして提供されることができる。図９を参考し、装置９００は、処理コンポーネント９２２を含み、それがさらに一つまたは複数のプロセッサ、および処理コンポーネント９２２で実行可能な命令、例えばアプリケーションプログラムを記憶するように構成される、メモリ９３２に代表されるメモリリソースを含む。メモリ９３２に記憶されたアプリケーションプログラムは、それぞれが１グループの命令に対応する一つまたは一つ以上のモジュールを含むことができる。
【００９１】
装置９００は、さらに装置９００の電源管理を実行するように構成される電源コンポーネント９２６、装置９００をネットワークに接続するように構成される有線または無線ネットワークインタフェイス９５０、および入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェイス９５８を含むことができる。装置９００は、メモリ９３２に記憶された操作システム、例えばＷｉｎｄｏｗｓ（登録商標）  ＳｅｒｖｅｒＴＭ、ＭａｃＯＳ（登録商標）  ＸＴＭ、Ｕｎｉｘ（登録商標）ＴＭ、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ＴＭ、ＦｒｅｅＢＳＤ（登録商標）ＴＭまたはそれらと類似するものに基づいて操作されることができる。
【００９２】
また、処理コンポーネント９２２は、以下の警報方法を実行するために、命令を実行するように構成され、前記方法は、
監視ビデオを取得することと、
監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することと、
監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することと、
運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止することとを含む。
【００９３】
本開示の別の実施例において、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出することは、
監視ビデオにおける各フレームのビデオ画像に対して、ビデオ画像における各画素点の画素値を取得することと、
各画素点の画素値と指定された背景モデルに基づいて、ビデオ画像に前景画素点が存在するか否かを判断することと、
ビデオ画像に前景画素点が存在する場合、監視ビデオに運動ターゲットが存在するのを確定し、ビデオ画像に前景画素点が存在しない場合、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定することとを含む。
【００９４】
本開示の別の実施例において、監視ビデオに運動ターゲットが存在しないのを確定した後、前記方法は、
ビデオ画像における各画素点の画素値に基づいて、指定された背景モデルを更新することをさらに含む。
【００９５】
本開示の別の実施例において、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断することは、
指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することと、
類別が指定された類別である場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるのを確定することとを含む。
【００９６】
本開示の別の実施例において、指定された分類モデルに基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することは、
監視ビデオのビデオ画像において、運動ターゲットの所在する領域をクロッピングし、ターゲット画像を取得することと、
ターゲット画像のサイズを予め設定されたサイズに処理することと、
指定された分類モデルと処理されたターゲット画像に基づいて、運動ターゲットの所属する類別を確定することとを含む。
【００９７】
本開示の別の実施例において、指定されたオブジェクトは、ペットを含む。
【００９８】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。
【００９９】
当業者は、説明書を考慮してここで開示された発明を実践した後に、本発明の他の実施形態を容易に想到する。本願は、本発明のいずれかの変形、用途または適応的変化をカバーすることを意図しており、これらの変形、用途または適応的変化が本発明の一般的な原理に従いかつ本開示の実施例に開示されない本技術分野における公知な常識または慣用技術的解決手段を含む。説明書および実施例は、例示的なものと見なされるだけであり、本発明の真の範囲および精神は、以下の特許請求の範囲によって示される。
【０１００】
本発明は、以上に説明されかつ図面に示された精確な構造に限られなく、かつその範囲を脱離しなくて様々な修正および変更を行うことができると理解すべきである。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲のみによって限定される。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】
本開示の実施例において、サーバは、監視ビデオを取得し、監視ビデオに運動ターゲットが存在するか否かを検出し、監視ビデオに運動ターゲットが存在する場合、運動ターゲットが指定されたオブジェクトであるか否かを判断し、運動ターゲットが指定されたオブジェクトである場合、端末に警報情報を送信するのを禁止し、それによって指定されたオブジェクトが運動する場合に引き起こした誤警報を回避し、誤警報率を低減し、警報精度を向上させる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【国際調査報告】
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