一种智能监控方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001]本发明属于视频监控领域，尤其涉及一种智能监控方法及装置。
【背景技术】
[0002]在公共活动场所进行遗留物和丢失物检测，对保护人民群众的财产安全和人身安全具有重要意义。
[0003]在目前智能视频监控系统中，可对楼宇、仓库、建筑物周围、街道、各种园区以及其它场所等，进行自动监视场景中物品的遗留或丢失的检测和跟踪，对危险事件具有主动监测、防范和预警的功能。
[0004]目前的遗留物或丢失物的检测系统中，主要存在的问题是:针对物品遗留和丢失这两种状态进行了实时监测和报警，只关注于发生这类事件的结果，而没有涉及到当时发生这类事件的整个过程。
【发明内容】
[0005]本发明提供一种智能监控方法及系统，以解决上述问题。
[0006]本发明提供一种智能监控方法，上述方法包括以下步骤:
获得目标对象特征信息、运动主体特征信息；
根据运动主体与目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息。
[0007]
本发明还提供一种智能监控装置，上述装置包括音视频采集模块、音视频编码模块、特征分析模块、分析结果处理模块、跟踪监控模块、报警模块；
其中，所述音视频采集模块通过所述音视频编码模块与所述特征分析模块相连；所述音视频编码模块通过所述特征分析模块与所述分析结果处理模块相连；所述特征分析模块通过所述分析结果处理模块与所述跟踪监控模块相连；所述分析结果处理模块通过所述跟踪监控模块与所述报警模块相连。
[0008]
所述音视频采集模块，用于采集目标对象特征信息、运动主体特征信息并将所述目标对象特征信息、所述运动主体特征信息发送至所述音视频编码模块；
所述音视频编码模块，用于对所述目标对象特征信息、所述运动主体特征信息进行编码并将编码后的目标对象特征信息、运动主体特征信息发送至所述特征分析模块；
所述特征分析模块，用于对编码后的目标对象特征信息、运动主体特征信息进行分析，并将分析结果发送至所述分析结果处理模块；
所述分析结果处理模块，用于接收所述分析结果后，获得运动主体与目标对象的关系特征信息并将所述分析结果、所述运动主体与目标对象的关系特征信息发送至所述跟踪监控模块；
所述跟踪监控模块，用于根据运动主体与目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息并将所述跟踪监控特征信息发送至所述报警模块；
所述报警模块，用于根据所述跟踪控制模块发送的跟踪监控特征信息，进行报警处理。
[0009]
通过以下方案:获得目标对象特征信息、运动主体特征信息；根据运动主体与目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息；实现了对整个事件进行全面、实时的分析、快速的诊断，达到真正监控作用。
[0010]通过以下方案:若目标对象处于静止状态的时间超过第一预设时间值后，被运动主体携带，则获取运动主体携带所述目标对象后的跟踪监控特征信息之后，还包括:将获取的运动主体携带所述目标对象后的跟踪监控特征信息传输至报警装置；实现了报警的精确度和预测性，方便事后的分析。
[0011]
【附图说明】
[0012]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1所示为本发明的智能监控方法处理流程图；
图2所示为本发明智能监控装置结构图。
[0013]
【具体实施方式】
[0014]下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0015]
图1所示为本发明的智能监控方法处理流程图，包括以下步骤:
步骤101:获取目标对象特征信息；
进一步地，获取目标对象特征信息的过程为:根据目标对象的运动状态信息，确定目标对象特征信息。
[0016]进一步地，所述目标对象包括遗留物、丢失物；所述目标对象特征信息包括:遗留物特征信息、丢失物特征信息。
[0017]进一步地，所述遗留物特征信息包括:遗留物图像信息、遗留物处于静止状态的时间信息；所述丢失物特征信息包括:丢失物图像信息、丢失物处于静止状态的时间信息。
[0018]遗留物是指被运动主体携带从运动到静止，然后与运动主体分离，在场景中静止超过预设时间并且没有所属主体的物体；丢失物则是遗留物的相反状态。
[0019]
步骤102:获取运动主体的图像信号和声音信号，确定运动主体特征信息；
在具体实施过程中，采集运动主体的图像信号和声音信号后，通过信号处理系统，对采集到的运动主体的图像信号和声音信号进行预处理，例如:使用中值滤波或者高斯滤波等方法来去除一些特定的噪声，使用直方图均衡化或者规定化等方法来对图像的亮度颜色等进行处理。
[0020]另外，通过声音检测系统，对获取到的声音进行检测，利用训练好的分类器来判断是否属于人的声音，并通过分贝值的大小来判断声音的强弱。
[0021]另外，通过运动检测系统，利用一些前景提取的算法，来检测运动目标，例如，使用基于颜色和梯度的高斯混合模型，学习视频数据图像序列进行背景建模，通过得到的背景结果来提取其每一帧的目标前景，然后通过设定合适阈值进行二值化操作和进行形态学腐蚀膨胀的处理，并使用连通区域标记算法对目标前景进行连通区域标记。
[0022]进一步地，所述运动主体包括人、车；所述运动主体特征信息包括:运动主体运动轨迹信息、运动主体定位信息。
[0023]上述运动主体仅仅是举例说明，当然还可以包括其它运动物体(例如:动物)，在此不用于限定本实施例的保护范围。
[0024]在具体实际运行过程中，对整个画面中，对提取到的有人脸、人体以及其它运动前景目标进行跟踪，记录其轨迹坐标数据。
[0025]以人体的跟踪为例，在具体实际运行过程中，通过人体检测系统，利用离线训练好的行人分类器，对标记的目前前景区域进行行人测试(如:H0G特征)，统计图像中行人的数量，并定位画面中每个人体的区域位置。
[0026]
进一步地，获取运动主体的图像信号和声音信号，确定运动主体特征信息之后，还包括:
将获取的运动主体的图像信息与存储的图像数据库中的图像信息进行比对，若匹配成功，则发出报警信息。
[0027]
进一步地，所述图像信息包括人脸信息、手掌信息。
[0028]在具体实际运行过程中，通过人脸检测系统，利用离线训练好的人脸分类器(正脸、侧脸等)，对标记的目标前景区域或者有人体存在的区域进行人脸检测(如:检测Haar特征、LBP特征等)，统计图像中人脸的数量，并定位画面中每个人脸位置；
通过人脸识别系统，对定位好的人脸的区域范围，进行人脸识别分析(如:Eigenfaces特征，Fisherfaces特征等)，搜寻人脸数据库，检测是否存在可识别的人脸及其信息。
[0029]
步骤103:根据所述运动主体与所述目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息。
[0030]进一步地，根据所述运动主体与所述目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息的过程为:
若所述目标对象处于静止状态的时间超过第一预设时间值后，被所述运动主体携带，则获取运动主体携带所述目标对象后的跟踪监控特征信息。
[0031]进一步地，若所述目标对象处于静止状态的时间超过第一预设时间值后，被所述运动主体携带，则获取运动主体携带所述目标对象后的跟踪监控特征信息之后，还包括:
将获取的运动主体携带所述目标对象后的跟踪监控特征信息传输至报警装置。
[0032]对于人体，人脸，手掌之外的其它无法区分的运动主体，可如实的记录其和目标对象的跟踪监控信息。
[0033]进一步地，根据所述运动主体与所述目标对象的关系特征信息，确定对应的跟踪监控特征信息的过程为:
当所述运动主体携带所述目标对象，则进一步获取所