监控系统的制作方法

本发明属于监控设备技术领域，具体涉及一种监控系统。

背景技术：

大多数工厂仅仅安装单摄像头，但是单摄像头对监控区域存在一定的局限性，往往获得的视频图像比较模糊，同时需要人员对终端实时观察才能发现异常。因此单一摄像头已经不能满足对安全的管控，并且需要人为去实时观察，浪费大量的人力财力。

技术实现要素：

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种监控系统，用以弥补现有技术中的单一摄像头的监控漏洞。

解决本发明技术问题所采用的技术方案是一种监控系统，包括：

第一视频采集模块和第二视频采集模块；

第一数据处理模块，用于对所述第一视频采集模块所采集的图像进行处理，判断所述第一视频采集模块所采集的图像是否为可疑图像；

分析模块，用于在所述第一数据处理模块确定可疑图像后，分析出可疑图像的位置；

控制模块，用于在所述分析模块分析确定出所述可疑图像的位置之后，控制所述第二视频采集模块对所述可疑图像进行采集，以供显示设备进行显示。

优选的是，所述第一数据处理模块，具体用于对所述第一视频采集模块所采集的图像进行处理，通过深度学习算法判断出所述第一视频采集模块所采集的图像是否为可疑图像。

优选的是，所述分析模块，具体用于对所述可疑图像的中心位置以及轮廓大小进行计算，以确定可疑图像的位置。

优选的是，所述第一视频采集模块包括：第一采集模块和第一云台；所述第二视频采集模块包括：第二采集模块和第二云台；其中，

所述第一采集模块设置在所述第一云台上；所述第二采集模块设置在所述第二云台上；

所述第一云台和所述第二云台均与所述控制模块连接。

进一步优选的是，所述第一采集模块和第二采集模块均包括摄像头。

优选的是，所述监控系统还包括：

第二数据处理模块，用于对所述第二视频采集模块所采集的所述可疑图像进行处理，将处理后的所述可疑图像发送给所述控制模块，以供所述显示设备显示。

优选的是，所述第二数据处理模块，具体用于将所述可疑图像进行轮廓进行放大，以及对所述可疑图像的中心位置进行光学变焦，将处理后的所述可疑图像发送给所述控制模块，以供所述显示设备显示。

优选的是，所述监控系统还包括：

报警模块，用于在所述分析模块分析确定出所述可疑图像之后，发出报警信号。

优选的是，所述监控系统还包括：

数据存储模块，用于根据将所述第一数据处理模块处理后的图像进行存储。

优选的是，所述监控系统还包括：

显示设备，其与所述分析模块之间通信连接。

本发明具有如下有益效果：

由于在本发明的监控系统包括两个视频采集模块，即第一视频采集模块和第二视频采集模块，且第一视频采集模块所采集的图像经由第一数据处理模块处理，并被判断出所采集的图像为可疑图像后，分析模块则在确定出可疑图像的具体位置之后，通过控制模块控制第二视频采集模块开启并对可疑图像出现的位置进行采集，以供显示设备进行显示，与此同时，第一视频采集模块则按照原始的采集方式继续对四周环境采集，也就是说，第一视频采集模块和第二视频采集模块协同工作，一者对可疑图像出现的特定方向进行观测，另一者则对四周环境继续采集观测，这样以来，避免了单一的视频采集模块在采集到可疑图像后，无法对其他位置的进行观测的漏洞；而且本发明中的第二视频采集模块只有在分析模块确定出第一视频采集模块所采集到的可疑图像的位置之后才开启，故大大降低了能耗。

附图说明

图1为本发明的实施例1的监控系统的结构示意图；

图2为本发明的实施例1的监控系统的结构示意图；

图3为本发明的实施例1的监控系统中的控制模块的电路图。

具体实施方式

为使本领域技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细描述。

实施例1：

结合图1所示，本实施例提供一种监控系统，包括：第一视频采集模块、第二视频采集模块、第一数据处理模块、分析模块、控制模块，显示设备。其中，第一数据处理模块用于对所述第一视频采集模块所采集的图像进行处理，判断所述第一视频采集模块所采集的图像是否为可疑图像；分析模块用于在所述第一数据处理模块确定可疑图像后，分析出可疑图像的位置；控制模块用于在所述分析模块分析确定出所述可疑图像的位置之后，控制所述第二视频采集模块对所述可疑图像进行采集，以供显示设备进行显示。

在此需要说明的是，本实施例中的可疑图像是指：有可能违背法律、法规，破环公共设施安全、意外交通事故等不良行为的图像，例如：偷盗、抢劫、严重污染环境卫生、车祸现场等

由于在本实施例的监控系统包括两个视频采集模块，即第一视频采集模块和第二视频采集模块，且第一视频采集模块所采集的图像经由第一数据处理模块处理，并被判断出所采集的图像为可疑图像后，分析模块则在确定出可疑图像的具体位置之后，通过控制模块控制第二视频采集模块开启并对可疑图像出现的位置进行采集，以供显示设备进行显示，与此同时，第一视频采集模块则按照原始的采集方式继续对四周环境采集，也就是说，第一视频采集模块和第二视频采集模块协同工作，一者对可疑图像出现的特定方向进行观测，另一者则对四周环境继续采集观测，这样以来，避免了单一的视频采集模块在采集到可疑图像后，无法对其他位置的进行观测的漏洞；而且本实施例中的第二视频采集模块只有在分析模块确定出第一视频采集模块所采集到的可疑图像的位置之后才开启，故大大降低了能耗。

其中，所述第一视频采集模块包括：第一采集模块和第一云台；所述第二视频采集模块包括：第二采集模块和第二云台；具体的，第一采集模块设置在第一云台上；第二采集模块设置在第二云台上；第一云台和所述第二云台均与所述控制模块连接。

具体的，控制模块可以控制第一云台和第二云台上驱动结构带动第一采集模块和第二采集模块进行旋转。第一采集模块和第二采集模块均可以为摄像头，当然也可以是其它采集模块。

对于本实施例中的摄像头利用SOPC(System on Programmable Chip)可将其内部的CPU，存储器和IO接口等系统集成在一个可编程器件上，采集到的模拟视频信号通过TV Decoder 7181解码为数字信号，提取其中的亮度信息，将其传输至CPU。其中，摄像头常采用选择360度旋转的摄像头以便更清楚的捕捉异常情况。

对于控制模块，其具体可以采用如图3所示的电路示意图实现，该电路中输出的PWM1至PWM4，其中，若PWM1和PWM2控制两个云台的左右转动，则PWM3和PWM4则控制两个云台的上下转动。而其中的EN使能信号，则是控制第二视频采集模块是否开启。

其中，上述的第一数据处理模块具体的可以用于对第一视频采集模块所采集的图像进行处理，通过深度学习算法判断出所述第一视频采集模块所采集的图像是否为可疑图像。

具体的，第一数据处理模块实时对第一视频采集模块所采集的图像信息进行处理，提取图像中的特征信息，根据所提取的特征信息并通过深度学习算法判断出所述第一视频采集模块所采集的图像是否为可疑图像，也即判断出第一视频采集模块所采集中环境中是否存在异常。其中，深度学习算法可以为Faster或者R-CNN等。

其中，上述分析模块具体用于对所述可疑图像的中心位置以及轮廓大小进行计算，以确定可疑图像的位置，在确定出可疑图像的位置信息之后则可以通过控制模块控制第二视频采集模块开启，以对出可疑图像的位置进行图像的采集。对于分析模块具体可以是NIOS软核处理器。

结合图2所示，进一步的，本实施例的监控系统还包括第二数据处理模块，该第二数据处理模块用于对对所述第二视频采集模块所采集的所述可疑图像进行处理，将处理后的所述可疑图像发送给所述控制模块，以供所述显示设备显示。

具体的，第二数据处理模块具体用于将所述可疑图像进行轮廓进行放大，以及对可疑图像的中心位置进行光学变焦，将处理后的所述可疑图像发送给所述控制模块，以供所述显示设备显示，当然用户也可以通过人机交互界面选择放大出现可疑图像的异常区域。

进一步的，本实施例的监控系统还包括报警模块，该报警模块用于在分析模块分析确定出可疑图像之后，发出报警信号，以提醒用户。

进一步的，本实施例的监控系统还包括数据存储模块，该数据存储模块用于根据将第一数据处理模块处理后的图像进行存储，以便后续调取监控信息所用。

进一步的，本实施例中的显示设备与分析模块之间通信连接。具体的是，通过分析模块输出的图像信息进过网络控制模块和网关至显示设备，其中显示设备可以是电脑，也可以是手机终端等。

可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。