安全设备及系统的制作方法

专利名称：安全设备及系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种安全设备及系统。
技术背景具有安全设备的安全系统正变得日益普及。通常，可将安全系统用 于监控某个位置或者多个位置，以便在视频上捕获不受欢迎的事件。此 外，更常见的是由安全人员操作和监控这些安全系统，其中安全人员是 可以及时地处理该事件的人员。典型的已知安全系统可用于监控许多房间或位置。参考图1描述在一个房间中设置安全系统。在房间ioo周围的不同位置上安装多个已知的安全照相机102。典型地，已知的安全照 相机102倾向于被升高和导向，使得最大化受任何一个特定的已知安全 照相机102的视野管辖的房间的覆盖范围。在图1的现有技术实例中， 有三个已知的安全照相机10 2位于房间10 0的周围。为了监控房间100,来自每个已知的安全照相机102的输出馈送 (output feed) -波馈入已知的控制器104中。该已知的控制器104通 常远离房间100,并且典型地在控制中心中。实际上，已知的控制器104 将接收来自位于许多位置处的许多已知安全照相机的输出馈送。在控制 中心，提供已知的监控器106,其显示来自每个已知安全照相机102的 输出馈送。该已知的监控器106由保安人员进行观看，通常，该保安人 员负责查看来自每个已知安全照相机102的输出馈送。如本实例所示，当监控到来自三个已知安全照相机102的输出馈送 时，保安人员的任务并不是那么困难。然而，在大多数情况下，许多类 似的房间或位置由保安人员同时监控，并且每个房间受不同的照明条 件，不同的人流量等的影响。这就意味着，通常一个保安人员将要负责 观看并且监控几十个(如果不是几百个)安全照相机的输出馈送。这意 味着保安人员可能不能亲眼看到事件，并且因此不能及时对该事件做出 响应。图2中示出了典型的已知监控器106的屏幕。如图2所示，最通常 的设置是2在每个输出馈送上标记已知安全照相机10的标识。这种标 识可以是已知安全照相机102的位置或者可以是数字，如图2的实例所示。通用的是通过位置或者增加或减小数字顺序在监控器106上对已知 安全照相机102的输出馈送进行排序。在图2的实例中，以增加的数字 顺序对输出馈送进行排序。如图2所示，其中示出了N个输出馈送，保安人员不仅有大量的输出馈送要进行监控，而且每个输出馈送尺寸较小，意味着每个输出馈送 更加难以，见看。因此本发明的目的在于解决上述的这些问题。 发明内容根据本发明的一个方面，提供了一种安全设备，该安全设备包括比 较装置，该比较装置可操作以将从监视下的位置捕获的传感数据的表示 序列与传感数据的其他对应表示序列进行比较；产生装置，其可操作以 响应于该比较产生触发信号；表示产生装置，该表示产生装置可操作以 产生传感数据的特征矢量表示，以及异常指示装置，该异常指示装置可 操作以根据该序列中的每个特征矢量与对应序列中的每个特征矢量之 间的欧几里德距离，产生异常值，指示所述特征矢量之间的差，并且其 中该产生装置可操作以根据该异常值产生触发信号。因为触发信号的产生可以允许安全系统自动监控许多位置，因此这 是有利的。这减小了所需要的保安人员的数量。此外，对事件响应的时 间也可缩4豆，因为监4空4立置监—见(surveillance of location)的寸呆安 人员可更快速地知道事件。对应的表示序列进行比较。该安全设备可以根据从监视下的位置处捕获的图像数据，音频数据 和/或传感器输入数据中的至少一个产生传感数据。该传感数据可以是地面实况元数据(ground truth metadata)。该安全设备可包括特征矢量减小装置，该特征矢量减小装置可操作 以使用主分量分析来减少所产生的特征矢量的维数。该安全设备可以包括可操作以采用所产生的传感数据特征矢量表示 来产生自组织地图(self organising map)的装置。可响应于用户输入更新传感数据的对应表示序列。该对应表示序列可由商业逻辑来提供。该商业逻辑可以是隐马尔可夫模型。根据另一方面，存在一种可通过网络耦合到上述安全设备的系统， 该系统包括处理装置，该处理装置可操作以接收传感数据表示以及来自 与所述传感数据表示相关的图像数据，音频数据和/或传感器输入数据 中的至少 一个的其他数据，并且根据所接收的传感数据表示以及所接收 的其他数据产生所述表示的预定序列，以及可操作以将所产生的预定序 列发送给安全设备的装置。根据另一方面，提供了一种安全系统，该安全系统包括连接到至少一个安全照相机，监控器，档案库(archive)以及上述安全设备的控 制装置，其中该档案库可操作以存储与对应的图像数据，音频数据和/ 或传感器输入数据的至少 一个相关的所捕获的材料的所述表示。在该安全系统中，控制装置可操作以在监控器上显示来自所述安全 照相机或每个所述安全照相机的输出馈送，其中显示的输出馈送或多个 输出馈送的突出性(prominence)取决于触发信号。根据另一方面，提供了一种安全照相机，该安全照相机包括图像捕 获装置以及上述的安全设备。根据另一方面，提供了一种操作上述系统的方法，其中产生所述预 定序歹寸来才奐取所"f直4寻的金4戈(in exchange for money or monies worth )。.在这种情况下，可周期性地支付所述值得的金钱。根据另一方面，提供了一种安全监控方法，该安全监控方法包括将 从监视下的位置捕获的传感数据的表示序列与传感数据的其他对应表 示序列进行比较，并且响应于该比较，产生触发信号；产生传感数据的 特征矢量表示并且根据该序列中每个特征矢量和对应序列中每个特征 矢量之间的欧几里德距离产生异常值，指示所述特征矢量之间的差，并 且根据该异常值产生触发信号。该对应序列可在预定的时间间隔上捕获。该传感数据可以根据从监视下的位置捕获的图像数据，音频数据和/ 或传感器输入数据中的至少 一个产生。 该传感数据可以是地面实况元数据。所根据的该方法还可包括采用主分量分析减少所产生的特征矢量的 维数。该方法还包括采用所产生的传感数据特征矢量表示来产生自组织地图。可响应于用户输入更新该传感数据的对应表示序列。该对应表示序列可由商业逻辑提供，并且进一步该商业逻辑可以是 隐式马尔可夫模型。根据另一方面，提供了机器可翻译的安全数据，该安全数据表示从 监视下的位置捕获的传感数据的表示序列，该数据被设置成响应于该安 全数据与传感数据的其他对应表示序列的比较而产生触发信号。根据另一方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括计算机 可读指令，当加载到计算机上时，该计算机可读指令配置计算机以执行 上述的方法。根据另一方面，提供了一种存储介质，该存储介质被配置成存储上 述的计算机程序到其中或者其上。本发明实施例的其他明显特征和优点将显而易见并且至少 一些提供 在所附的权利要求书中。


现在参考附图仅通过实例的方式来描述本发明的实施例，其中图1示出了位于房间中的已知安全系统的俯视图；图2示出具有来自图1的已知安全系统中的各个安全照相机的N个 输出馈送的监控器；图3示出根据本发明实施例的安全系统；图4示出图3的特征矢量发生器的更详细的框图；图5示出自组织地图的构造，该自组织地图用于使图3的特征矢量 发生器中产生的特征矢量形象化；图6示出在5中构造的显示的自组织地图；以及图7示出显示来自图3的安全系统的输出馈送的监控器。
具体实施方式
参考图3描述根据本发明的一个实施例的安全系统300。宽泛地说， 才艮据一个实施例的安全系统300可分成三个部分安全照相才几302,监 控系统312以及安全维护系统320。将分别描述这些部分中的每一个。 为了说明性的目的， 一个实施例的安全照相机302位于类似于关于图1描述的已知安全照相机的位置的位置上。换句话说，根据一个实施例的安全照相机定位成提供诸如房间的特定位置的监视。此外，监控系统312 可位于控制中心中，并且可接收来自本发明实施例的若干安全照相机 302或者已知的安全照相机或者二者的组合的输出馈送。在一个实施例中的安全照相机302包括照相机单元304,特征矢量 发生器308以及异常值和触发发生器310。照相机单元304包括透镜单元和光检测器(未具体示出)。透镜单 元将传到其上的光聚焦到光检测器上。透镜单元允许安全照相机302具 有指定的视野。光检测器将所聚焦的光转换成电信号，以供进一步处理。 光检测器可以是电荷耦合装置(CCD)或者另一个类似的设备。在该实 施例中，光检测器是彩色光检测器，尽管该光检测器也可以同样地是黑 白检测器。将光捕获并聚焦到CCD上的机制是已知的并且不再进行描述。来自照相机单元304的输出馈送被馈入到特征矢量发生器308中。 特征矢量发生器308产生来自照相机单元304的输出馈送的图像的某些 特征的特征矢量。例如，产生特征矢量，并且该特征矢量表示所提取的 视频的特定帧的特征。还可产生特征矢量，并且该特征矢量表示所提取 的与监视下的位置相关的任何传感数据(包括，但不限于来自传感器输 入的音频，文本或者数据)的特征。换句话说，在一个实施例中，该特 征矢量因而是与监视下的位置相关的传感器数据的一个或多个描述符 的抽象表示。例如，可产生特征矢量来表示视频的一个特定帧或多个帧 的色调或形状。传感数据可实时捕获和处理，或者可以是存档数据。同样馈入特征矢量发生器308的是来自音频描述符发生器309和其 他传感器描述符发生器311的输出。从后面提供的图4的描述中其功能 和操作将变得显而易见。特征矢量发生器308产生表示不同的地面实况元数据的特征矢量， 其中该地面实况元数据与来自照相机单元304的输出馈送相关联。尽管 地面实况元数据是本领域的传统术语，但是本文中的地面实况元数据是 允许用于视频，音频和/或任何其他传感数据的帧的可靠的并且可重复 的结果的元数据(其是关于数据的数据(data about data)并且在大 小上通常小于其相关的数据)。换句话说，地面实况元数据为视频，音 频和/或其他传感数据的每个帧提供了确定性的结果，并且因此该结果 在视频的帧或者音频和/或其他传感数据的采样之间不发生变化。描述9视频的地面实况元数据的实例是色调直方图，形状描述符，或者色彩边 缘直方图。音频的地面实况元数据的实例是基音检测。现在参考图4描述特征矢量发生器308。该实施例中的特征矢量发生器308包括色调直方图发生器402,形 状描述符发生器404以及运动描述符发生器406。来自照相机单元304 的输出馈送被馈入到色调直方图发生器402,形状描述符发生器404以 及运动描述符发生器406中。色调直方图发生器402产生表示来自照相 机单元304的输出馈送的视频的特定帧的色调的特征矢量。形状描述符 发生器404产生表示特定视频帧中的形状的特征矢量。而且，运动描述 符发生器404产生表示连续视频帧之间的运动的特征矢量。应该注意，在连续视频帧之间的运动情形下，前面的帧存储在运动 描述符发生器404中的存储器(未示出)中，并且与当前的帧进行比较， 以识别帧之间的运动。然后分析该运动以及产生表示该运动的特征矢 量。由于用于产生表示视频帧中色调和形状以及视频帧之间的运动的特 征矢量的通用程序是已知的，因此下文中未对这种程序进行解释。色调直方图发生器402,形状描述符404以及运动描述符406中的 每一个所产生的特征矢量典型地是(200 x 1 )矢量。为了以有效的方式 处理这些特征矢量，希望减小每个特征矢量的大小。为了实现这种减小, 将这些特征矢量馈入到特征矢量减小设备408中。同样馈送到特征矢量 减小设备408中的是表示其他描述符的特征矢量，该其他描述符例如来 自音频描述符发生器309的音频描述符以及来自传感器描述符发生器 311的其他描述符，例如运动传感器描述符，压垫描述符(pressure pad descriptor),振动描述符，等等。这里应该注意，将音频描述符发生 器309设置成以类似于参考色调直方图发生器402,形状描述符404以 及运动描述符406描述的方式产生特征矢量。同样，运动传感器描述符， 压垫描述符以及振动描述符是二进制型描述符；它们或者导通(on)或 者关断(off)。然而，尽管有效，但是例如可通过描述给定时间段上 的"导通/关断"模式而改进这种信息。因此由传感器描述符发生器311 产生的特征矢量将描述运动传感器，压垫以及振动检测器的"导通/关 断"操作的模式。这样就在时间上给出了运动，压力以及振动的传感器 指示，因此还提供了传感数据。关于传感描述符，预期这些可被编码为浮点数，以便为从传感器描述符得到的结果给出某些历史背景(historical context)。换句话说，传感器描述符的编码可给出指示 在过去的两分钟内传感器被启动多少次的信息。这给监视下的位置的系 统提供了传感指示。为了允许收集这种历史信息，可提供緩冲器，以存 储预定时间段(在上述情形下，该预定时间段是两分钟)上的来自传感 器的二进制输出。然后该緩冲器输出在该时间期间传感器被启动的次 数，并且在这个基础上对该传感描述符进行编码。尽管音频描述符发生器和传感器描述符发生器311示出为与安全照 相机302分开，但是可以设想到安全照相机302可以根据合适的原始输 入产生所要求的特征数量，其中该合适的原始输入来自麦克风(音频)， 无源红外传感器(PIR)(运动)，压垫，和/或水银开关(振动)。由于本发明的这个实施例中的每个特征矢量的随后处理是相同的， 因此为了筒便起见，下文中将仅解释色调特征矢量的处理。在一实施例中，特征矢量减小设备408采用主分量分析(PCA)减小 了特征矢量的大小。PCA是已知的数学技术，其在数据中建立模式，允 许减少该数据的维数，而不会明显丢失信息。为了应用PCA技术，需要 建立用于色调特征矢量的PCA矩阵。在安全照相机302定位好之后，在 安全系统的"训练阶段(training phase)，，期间建立PCA矩阵。就像 后面关于"训练阶段"解释的那样，在一个实施例中，在每天中对特定 的时间-R产生PCA矩阵。具体地，对每天的一个小时的间隔产生PCA矩 阵，并且这样对于每个描述符存在与该描述符相关的24个PCA矩阵。 PCA矩阵的产生通常是已知的技术。然而，在本发明的实施例中，当乘 以PCA矩阵时从色调特征矢量产生的每个矢量分量的变化被分析。根据 这些分量的变化，可能确定截短得到的特征矢量的地方。换句话说，可 能确定截短特征矢量的维数同时维持原始特征矢量的特征的地方。在安全系统300的"训练阶段"之后，作为PCA矩阵与色调描述符 的特征矢量相乘的结果而产生维数减少的特征矢量。使用PCA技术意味 着维数减少的特征矢量保持了原始特征矢量的特征。大多数情况下，可 将200维特征矢量减少到约10维。这样使得特征矢量的处理更容易并 且更有效。本领域技术人员应理解，尽管在本实施例中采用PCA来减少原始特 征矢量的维数，但是存在许多其他可应用的数学技术，诸如随机映射或者多维缩放。然而，PCA是特别有用的，因为减少了特征矢量的维数而 不会明显丢失信息。在该实例中，用于色调描述符的维数减小的特征矢量被馈送到连接 器(concatenater) 410中。同样馈送到连接器410中的是形状描述符, 运动描述符，音频描述符和传感器描述符的维数减小的特征矢量。连接 器410通过将每个维数减小的特征矢量添加到一起而产生合成的特征矢 量，从而产生表示监—见下的位置的整体传感度量(sensory measure) 的连接特征矢量(concatenated feature vector)。这是因为连接特 征矢量是监视下的整个区域的抽象表示。将连接的维数减小的特征矢量用于确定在监视下的区域中是否存在 异常。换句话说，将连接的维数减小的特征矢量与在测试中的位置处的 "正常的"传感度量进行比较，其中该连接的维数减小的特征矢量提供 任何一个时间上监视下的区域的传感度量。监视下的位置的传感度量和 "正常的，，传感度量之间的差是浮点值，下文中称作异常值。如果该异 常值高于阈值，那么认为在该位置上存在异常。该异常值为浮点值允许 在来自不同安全照相机302的异常之间发生一定程度的分等级 (ranking)。例如，尽管来自两个或更多个安全照相机的输出馈送是 异常的，那么在异常值是浮点值时可能确定哪个照相机显示的屏幕具有 最高程度的异常。这允许示出最高程度的异常的输出馈送优先于监控系 统312中的其他馈送。为了确定什么是"正常的，，，在上述的训练阶段 中训练安全系统300。预期周期性地产生连接的减小的特征矢量。在实施例中，每40ms 产生连接的减小的特征矢量，不过诸如20ms或者60ms的其他时间段或 者任何合适的时间段也是可能的。安全系统的训练阶段的目的允许安全系统300知道每天中在任何给 定的时间对于监视下的任何给定位置什么是"正常的，，。因此，对于每 个安全照相机302，音频描述符以及传感器描述符，产生用于每天中任 何给定时间段的PCA矩阵。在一个实施例中，在一小时的时间段上产生 PCA矩阵，这样对于任何特定的一天，可产生24个PCA矩阵，每一'J、时 的时间间隔有一个。如前面所述，每天的每个时间段的PCA矩阵的产生 是已知的，因此下文中不进行描述。对于许多位置，对于任何给定的时间段，认为什么是"正常的"可根据一周的日子(day of the week)变化。例如，如果安全系统300 在工作日的下午3点和下午4点中监控办公环境，那么存在许多移动， 因为职员在办公环境周围行走。然而，在周末，在办公室周围有很少的 移动(如果有的话)，因为工作人员不在工作。事实上，如果安全系统 300在周末期间检测到太多的移动，这可能导致高的异常值，并且如果 高于异常阔值，应考虑其为异常。因此，对于每周的不同日子以及任何 一个特定日子的不同时间段要求安全系统的单独的训练阶段。为了便于 解释，仅解释日子的训练。安全系统300与PCA矩阵一起需要知道什么被认为是"正常的"特征矢量或者特征矢量序列，以便计算异常值以及因此在安全系统的活动 操作(active operation)期间是否存在异常，或者换种说法，何时对 照"正常，，模型测试特征矢量。在异常值和触发处理器310中计算该异 常值。在训练阶段中，每个时间时间的连接的减小的特征矢量存储在档 案库314中。除了连接的减小的特征矢量之外，存储对应于该连接的减 小的特征矢量的实际原始数据(输入视频，音频和传感器信息)。将该 信息通过异常值和触发处理器310从照相机单元304和特征矢量发生器 308馈送到处理系统312中。这将有助于确定触发，下面将要对此进行 解释。在训练阶段中，还产生用于连接的特征矢量的自组织地图。在异常 值和触发处理器310中产生自组织地图，不过这不是限制性的。该自组 织地图允许用户目测连接的特征矢量的群集(clustering),并且将可 视地识别类似的连接特征矢量的群群。尽管产生(或者训练)自组织地 图是已知的，但是下面参考图5和6进行简单的描述。在图5中，自组织地图由输入节点506和输出节点502以示出为二 维平面504的节点的二维阵列或者网格组成。存在与用于训练地图的特 征矢量中的值一样多的输入节点。该地图上的每个输出节点通过加权连 接(weighted connection) 508 (每连接一个4又值)连接到输入节点。最初，这些权值的每一个被设置成随机值，然后，通过迭代过程， "训练"这些权值。通过将每个特征矢量呈现(present)给地图的输 入节点来训练该地图。通过计算与每个输出节点相关的权值和输入矢量 之间的欧几里德距离来计算"最近的"输出节点。由与该节点相关的加权和输入矢量之间的最小的欧几里德距离识别的最近的节点被指定为"获胜者"，并且该节点的权值可通过稍微改变 这些加权值使得它们向输入矢量靠得"更近"而进行训练。除了获胜节 点之外，获胜节点的邻居中的节点同样被训练，并且稍微向输入矢量靠 得更近。是不仅仅训练单个节点的权值而是训练该地图上节点区域的权值的 这个过程，使得该地图 一旦被训练，就保持2-D节点地图中输入空间的 大多拓朴。一旦该地图被训练，那么在测试中的连接特征矢量可被呈现给该地 图，以发现哪个输出节点最接近在测试中的连接特征矢量。权值与特征 矢量相同是不可能的，并且特征矢量和地图上其最接近的节点之间的欧几里德距离一皮称为其"量化误差(quantisation error)"。通过将连接的特征矢量呈现给地图以发现其在哪里为每个连接的特 征矢量产生x,y地图位置。最后加入高频抖动分量(dither component ), 将在下面参考图6对其进行描述。上述处理过程的潜在问题是两个相同的，或者基本相同的，连接的 特征矢量可被映射到SOM的节点阵列中的相同节点上。这虽然不会导致 数据的处理出现困难，但是也不会有助于数据在显示屏上的可视化。特 别地，当该数据在显示屏上显现时，认识到多个非常相似的项在特定节 点处的单个项上可区分是有用的。因此，"高频抖动，，分量被添加到每 个连接的特征矢量所映射到的节点位置。该高频抖动分量是随机添加± 1/2的节点间距(node separation)。这样，参考图6,映射过程为其 选择输出节点600的连接特征矢量增加了高频抖动分量，使得其实际上 可被映射到由图6上的点线所限制的区域6 02中节点6 00周围的任何地 图位置上。这样，连接的特征矢量可认为是映射到图6的平面上在除S0M过程 的"输出节点"之外的节点位置的位置上。尽管自组织地图是用于将连接的减小的特征矢量的群集可视化并且 因此指示施加到自组织地图的特征矢量是否在正常的群集内的有效工 具，但是由于将连接的减小的特征矢量放置到自组织地图中所需要的处 理，因此采用不包括在自组织地图中的连接的减小的特征矢量数据来计 算异常值是有用的。然而，还可能采用自组织地图来计算异常值，如下 所述。为了确定当安全系统300在使用(active)时产生的连接的减小的 特征矢量是否示出异常，确定在测试中的连接特征矢量和连接特征矢量 的训练集之间的欧几里德距离。这是与关于自组织地图描述的量化误差 类似的度量，并且该量化误差表示异常值。因此，如果欧几里德距离高 于阈值，那么认为存在异常。可为训练安全系统300的每一个时间间隔产生自組织地图。附加地， 或者可替换地，可在整个典型的日子上为连接的特征矢量产生相同或不 同的自组织地图。当每40ms产生连接特征矢量时，从一个特征矢量产生的异常值大得 足以构成被认为是破坏了安全或者保安人员需要知晓的事件的情形是 不可能的。这意味着由一个特征矢量指示的异常值自身不能确定是否产 生触发信号。该异常值指示来自一个位置的一个场景从相同位置的"正 常，，场景变化了多大程度。然而，触发是应该通知保安人员的情形。如 果对于超过大约10， 000个连接特征矢量(如果连接特征矢量以每40ms 一个的速度产生，那么其是400秒)， 一个场景的异常值高于阔值，那 么可产生触发信号。然而，每个连接特征矢量产生阈值之上的异常值以 便产生触发信号是不必要的。例如，为了产生触发信号，在特定时间段 上只需要80%的连接特征矢量超过异常阈值也是可以的。换言之，在这 种情况下，响应于监视下的位置的连接特征矢量和当系统在对应的时间 正被训练时所产生的连接特征矢量之间的比较序列产生触发信号。当产生触发信号时，将触发信号馈送到监控系统312。该触发信号 通知监控系统312在安全照相机302监视下的位置出现了监控安全照相 机302的输出馈送的保安人员应该知道的状况。响应于该触发信号，处 理器306将该状况通知给保安人员，并且帮助识别该位置。在一个实例 中，来自安全照相机302的输出视频馈送可由图7所示的闪光边界702 画出轮廓。同样，如图7所示，有利的是在更突出的位置提供安全照相 机302的输出馈送，或者如图7所示通过将输出馈送移动到监控器306 的屏幕的左上角，或者如图中未示出的，通过放大该输出馈送以填充监 控器306的整个或者更大的部分。事实上，可以设计通过其使输出馈送 更突出的任何机制。尽管如上所述，异常值超过阈值的持续时间确定是否产生触发信号， 但在一个实施例中，可采用其他措施来产生触发信号。例如，诸如隐式马尔可夫模型(H固)之类的商业逻辑可用于对由特征矢量限定的一定 的事件序列进行建^t。在HMM中，特征矢量的时间序列(temporal sequence)用于对事件序列进行建;^莫。例如，街道上的狂乱可具有跟随 着高音频功率的特定色调以及运动特性，该高音频功率之后又有特定的 其他运动特性。注意到这些特性自身可以具有或者可以不具有超过异常 阈值的异常值是非常重要的。换句话说，单个特性自身可能指示或者可 能不指示场景中的异常。HMM将分析特征矢量，并且基于固M和特性特 征矢量输出指示正发生打斗的概率的概率值。如果该概率高于某个概率 阈值，那么产生触发信号。在一个实施例的触发信号中，事件(在这种 情况下为打斗)类型的细节也可被提供，尽管这不是必要的。可以设想 HMM将根据监视下的位置对许多不同的事件进行建;f莫，例如，在车站站 台上的行李寄存。后面将解释这些不同的HMM是如何被提供给安全系统 300的。在一个实施例中，可以设想，对于建才莫不同事件的不同HMM， 将给每个事件赋予指示应当给予每个事件的突出性的不同的等级。例 如，在上述的两个事件中，由于所要求响应的紧急性，相比行李寄存给 予打斗更高的突出性。在这种情况下，由于这允许确定突出性，如果触 发信号包括事件类型的指示，那么其是特别有用的。可替换地，触发信 号可以指示事件应该具有的突出性等级而不是事件的细节。这将可能减 小需要在安全系统300周围传送的数据量。 商业逻辑可在生产安全照相机302时产生。此外，为了考虑到安全系统的位置，在一个实施例中，可采用从监 控系统312到异常值和触发处理器310的触发设置(setup)信号以两 种截然不同的方式对商业逻辑进行更新。这允许安全系统300部分地或 全部地调整(tailored)到具体位置。首先，可通过来自保安人员的反 馈更新商业逻辑。在这种情形下，当连接特征矢量和对应的原始输入传 感数据存储在档案库314中时，如果保安人员在其监控器316上注意到 他应当知晓的新事件，他或她可激活触发设置信号。触发设置信号可存 储在档案库314和/或原始传感数据的档案库314可在监控器316上给 保安人员重放。保安人员然后可以建立事件的起始点和结束点。保安人 员可使用定位在监控器306上的安全照相机的输出馈送下的工具条 407,以便控制输入数据并产生触发信号。从该限定的情形的原始传感 数据产生的特征矢量可由商业逻辑用来限定新的触发条件。然而，这种更新方法要求经验丰富的保安人员并且还占据了大部分时间，限制了保 安人员处理其他事件的有效性。这是因为在产生触发信号的同时，保安 人员不能尽可能密切地监控该系统中的其他安全照相机。在第二种情形下，远离(remotely to)安全系统300定义触发设置 信号。在该实施例中，由保安人员产生的存储在档案库314中的触发设 置信号被用作标志，使得该标志附近(即，时间上在该事件之前或之后) 的原始数据是编档保存材料的代理版本(proxy version)。换句话说， 该标志之前和之后的预定时间的原始数据作为代理数据单独存储。该代 理数据可包括视频，音频和/或传感器数据。在该实施例中，除了相关的特征矢量以及相关的原始数据之外，将 代理数据在网络316上传送给安全维护系统320。网络316可以是因特 网，神经网络，局域网或者某些其他远离监控系统312的网络。安全维 护系统320用于产生触发更新信号，如下文中所要解释的。尽管实际上 可以将所有的原始数据与连接特征矢量一起传送，但是本领域技术人员 应该清楚这种传送将使用大量的网络容量，并且安全系统302的操作者 可能另外担心提供这么多的监视数据将危及系统的安全性。因此仅传送 代理数据和特征矢量，以及与该代理数据相关的原始数据到安全维护系 统320是有用的。在该实施例中，在安全维护系统320,经验丰富的人员可以观看代 理数据并且在原始数据内识别分别最好描述情形的起始和终止的起始 和终止位置。经验丰富的人员可使用终端318与远程处理器320交互。 从该信息可以导出商业逻辑。在已经导出触发的商业逻辑之后，通过网 络316将其传输回处理器312。将触发更新信号从处理器312馈送到异 常和触发处理器310上。可以设想为了增加系统的安全性，可在网络316 中的安全层上传送代理数据，连接特征矢量，异常值以及触发更新信号。此外，尽管仅传送代理数据是有利的，但是也可能传输所有的原始 数据。在这种情况下，根本不要求位于监控器306处的保安人员与系统 300交互。实际上，在这种情况下，位于终端318的专家可依照安全系 统300的操作者设置的要求根据观看原始数据产生所有的触发更新信 号。换句话说，安全维护系统320的操作者与安全系统300的操作者一 起工作，以产生将导致触发的一系列准则。位于终端318的经验丰富的 人员然后再次检查所有的原始数据以发现这种情形，并且因此产生符合操作者设定的要求的触发更新信号。可以设想，如果没有在原始数据上 发现这种情形，那么从其他来源提供的不同的原始数据可用于产生这种商业逻辑。所述其他来源可以是来自相同安全系统300或者由相同操作 公司操作的不同的安全系统的编档存储的胶片(archived footage)或者可自由获得的胶片。尽管仍然是可能的，但是不可能使用由不同公司 操作的安全系统的安全胶片，因为这将被视作是危及其他公司的安全。 此外，安全系统300的提供商也可以是远程处理器的操作者。 在这种情况下，可为安全系统300的购买者提供不同等级的服务。首先， 安全系统300可以是仅使用超过阈值的异常值产生触发信号的系统。在 这种情况下，具体地，超过预定阈值的这种异常值的时间长度被用来产 生触发。除了这种等级的服务之外，可为购买者提供便利(facility) 以允许保安人员产生触发，并且允许该保安人员再次检查数据以改进系 统中的商业逻辑。除了这种等级的服务或者作为这种等级服务的可选方 案，可为购买者提供便利以通过使终端318的经验丰富的操作者再次检 查根据保安实现的(guard implemented)触发信号所产生的代理数据 来进一步改进商业逻辑。作为改进的可选方案，该购买者可能希望使经 验丰富的操作者再次检查所有的原始数据，并且根据由购买者设定的某 个准则或多个准则来产生触发和商业逻辑。可以设想购买者可为不同等 级的服务支付不同的金钱。此外，可以设想涉及商业逻辑和/或触发更 新信号的产生的服务可以是基于预订的服务。换句话说，购买者需要给 远程处理器的操作者支付订金以维持服务等级。而且，可能操作者希望 支付一次性的费用并且要求远程处理器320的操作者一次提供这种服 务。可以设想在上述实施例的多个部分在能够读取计算机指令的处理器 上实现的情况下，上述实施例的许多特征可使用包含这种指令的计算机 程序来执行。可以设想将该计算机程序存储在存储介质上，该存储介质 可以是随机存取存储器(RAM),光读取介质，磁读取介质或者作为在 诸如因特网之类的网络上传送的信号。同样，尽管在上面的描述中特征矢量发生器308以及异常值和触发 处理器310位于安全照相机302中，但是本领域技术人员应该清楚本发 明并不局限于此。在这种情况下，如果它们位于安全照相机302之外， 系统300可应用到当前安装的安全系统300中。最后，仅当产生触发信18号时安全系统才记录图像数据是可能的。这样减小了系统必须存储的材 料量。尽管本文中已经参考附图详细描述了本发明的说明性实施例，但是 应该理解，本发明并不局限于那些具体的实施例，并且在不脱离所附权 利要求书限定的本发明的范围和精神的前提下，本领域技术人员可在其 中进行各种改变和变形。
权利要求
1、一种安全设备，包括比较单元，该比较单元可操作以将从监视下的位置捕获的传感数据的表示序列与传感数据的其他对应表示序列进行比较；产生单元，其可操作以响应于该比较产生触发信号；表示产生单元，其可操作以产生传感数据的特征矢量表示，以及异常指示单元，其可操作以根据该序列中每个特征矢量与对应序列中每个特征矢量之间的欧几里德距离产生异常值，指示所述特征矢量之间的差，并且其中该产生单元可操作以根据该异常值产生触发信号。
2、 根据权利要求1的安全设备，其中该比较单元可操作以将该表
3、 一根据权利要求1的安全设备，'其中传感数据是根据从监视下的 位置捕获的图像数据，音频数据和/或传感器输入数据中的至少一个产 生的。
4、 根据权利要求1的安全设备，其中传感数据是地面实况元数据。:
5、 根据权利要求1的安全设备，包括特征矢量减小单元，该特征 矢量减小单元可操作以使用主分量分析减少所产生的特征矢量的维数。
6、 根据权利要求5的安全设备，包括可操作以使用所产生的传感 数据的特征矢量表示来产生自组织地图。
7、 根据权利要求1的安全设备，其中响应于用户输入更新传感数 据的对应的表示序列。
8、 根据权利要求7的安全设备，其中对应的表示序列由商业逻辑 提供。
9、 根据权利要求8的安全设备，其中该商业逻辑是隐式马尔可夫 模型。
10、 一种安全系统，其可通过网络耦合到根据权利要求7的安全设 备，该安全系统包括处理单元和传输单元，该处理单元可操作以接收传 感数据表示以及来自与所述传感数据表示相关的图像数据，音频数据和 /或传感器输入数据的至少一个的其他数据，并且根据所接收的传感数 据表示以及所接收的其他数据产生所述预定的表示序列，该传输单元可 操作以将所产生的预定序列传输到安全设备。
11、 一种安全系统，包括连接到安全照相机，监控器，档案库以及 根据权利要求1的设备的控制单元，该档案库可操作以存储与对应的图像数据，音频数据和/或传感器输入数据中的至少 一 个相关的捕获的材 料的所述表示。
12、 根据权利要求11的安全系统，其中该控制单元可操作以在监控器上显示来自该安全照相机或每一个所述安全照相机的输出馈送，其 中所显示的一个或多个输出馈送的突出性取决于触发信号。
13、 一种安全照相机，包括图像捕获装置以及根据权利要求1的安 全设备。
14、 一种操作权利要求10的系统的方法，其中产生所述预定序列 来换取所值得的金钱。
15、 根据权利要求14的方法，其中所述所值得的金钱是周期性支 付的。
16、 一种安全监控方法，包括将从监视下的位置捕获的传感数据的较，产生^发4号；产生传感数据的特征矢量表示，并且根据该序列中 每个特征矢量和对应序列中每个特征矢量之间的欧几里德距离产生异 常值，指示所述特征矢量之间的差，以及根据该异常值产生触发信号。
17、 根据权利要求16的安全监控方法，其中对应的序列是在预定 的时间间隔上捕获的。
18、 根据权利要求16的方法，其中传感数据是根据从监视下的位 置捕获的图像数据，音频数据和/或传感器输入数据中的至少一个产生 的。
19、 根据权利要求16的方法，其中传感数据是地面实况元数据。
20、 根据权利要求16的方法，包括使用主分量分析减小所产生的 特征矢量的维数。
21、 根据权利要求19的方法，包括使用所产生的传感数据的特征 矢量表示产生自组织地图。
22、 根据权利要求21的方法，其中响应于用户输入更新传感数据 的比较的对应序列。
23、 根据权利要求22的方法，其中对应的表示序列由商业逻辑提供。
24、 根据权利要求23的方法，其中商业逻辑是隐式马尔可夫模型。
25、 一种包括计算机可读指令的计算机程序，其中当加载到计算机上时，该指令配置该计算机执行根据权利要求16的方法。
26、 一种存储介质，其被配置成存储根据权利要求25的计算机程序到其中或其上。
27、 机器可翻译的安全数据，表示从监视下的位置捕获的传感数据 的表示序列，该数据可设置成响应于安全数据与传感数据的其他对应的 表示序列的比较而产生触发信号。
全文摘要
本发明涉及安全设备和系统。公开了一种安全设备和系统。该安全设备在其中存在许多要监控的安全照相机的安全系统中特别有用。该设备自动给用户高亮显示其中出现事件的照相机馈送。这样有助于用户识别事件并且做出关于是否进行干预的正确决定。这种高亮显示是由根据传感数据的表示序列与传感数据的其他对应的表示序列之间的比较所产生的触发信号进行的。
文档编号H04N7/18GK101329804SQ20081012535
公开日2008年12月24日 申请日期2008年6月20日 优先权日2007年6月20日
发明者J·R·索普, M·W·A·戴维 申请人:索尼英国有限公司