一种基于gis的城市海量监控视频管理方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明提供了一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法和系统，通过获取所述视频监控数据的时空位置、语义属性、矢量特征及关键帧，并将所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位，从而将海量视频数据管理转化为基于定位关键帧图像、语义、矢量化的GIS集成管理，最大程度降低了数据量，提高了管理能力与效率。
【专利说明】一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法及系统
【技术领域】
[0001]本发明涉及地理信息系统(GIS)，尤其涉及一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法及系统。
【背景技术】
[0002]城市海量视频监控数据缺乏高效、优化的存储、管理、处理、分析模式与能力。海量视频数据无法被充分利用，缺乏有效集成共享平台，缺乏全局化、一体化管理查询机制等。
[0003]传统视频数据采用文件模式进行管理，难以逐帧进行数据处理，将结果进行汇总、整体表达，由于视频数据缺少空间坐标与属性信息，无法通过数据库系统进行有效管理。
[0004]在当前数据获取能力远远大于存储处理能力的前提下，需要将海量、无标度视频信息进行分解处理，有效降低数据量、提高信息附加值。
[0005]GIS具有多重类型数据统一管理与集成处理能力，是海量视频优化管理的理想平台。
[0006]专利申请号201310443078.6提供了一种在视频文件中添加地理位置信息并建立索引的方法；专利申请号201310675740.0提供了一种基于视频监控网络定位与追踪方法；专利申请号201410115063.1提供了一种视频语义检索与压缩同步的摄像系统与方法；专利申请号201310695141.5提供了一种基于GIS的视频摘要生成方法，本申请正是以上述专利为基础，结合GIS系统，进一步提供了一种视频管理系统。
【发明内容】
[0007]本专利提供一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法，通过对城市视频监控数据进行坐标化、语义化、摘要化、矢量化处理，将视频信息转化为其关键帧及其相关坐标、目标、矢量、属性数据的集合，统一存储于GIS系统中。
[0008]为实现上述目的，本发明采用下述技术方案:
[0009]一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法，包括下述步骤:
[0010]获取视频监控数据；
[0011]获取所述视频监控数据的时空位置；
[0012]抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧；
[0013]获取所述视频监控数据关键帧的语义属性；
[0014]获取所述视频监控数据关键帧的矢量特征；将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统；
[0015]以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
[0016]在一些实施例中，还包括下述步骤:
[0017]所述GIS集成管理系统对所述关键帧的数据进行图像匹配、语义识别及矢量叠加。
[0018]在一些实施例中，其中，获取所述监控数据的时空位置，包括下述步骤:
[0019]在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引；
[0020]对所述视频监控数据进行定位与追踪。
[0021 ] 在一些实施例中，其中，在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引，包括下述步骤:
[0022]获取所述视频监控数据采集点的地理位置信息数据；
[0023]将所述地理位置信息数据插入所述视频监控数据的文件头保留字段中；
[0024]以所述地理位置信息数据为索引，建立基于空间位置查询、聚类以及关联分析的视频文件数据库。
[0025]在一些实施例中，其中，对所述视频监控数据进行定位与追踪，包括下述步骤:
[0026]获取所述视频监控数据的监控设备的地理坐标；
[0027]以各视频监控设备为中心，根据监控范围，建立视频监控网络的空间坐标系；
[0028]选择特征点进行测绘，获取特征点的地理坐标，并对应特征点在视频监控设备的成像矩阵中的像素值；
[0029]以上述特征点为控制点，进行投影变换与坐标转换，使成像矩阵中的其他地面像素点具有相应地理坐标值；
[0030]当目标出现在监控范围时，通过获取目标所在像素点坐标，并结合环境周边关系，换算出目标的地理坐标；
[0031]通过调取目标在视频监控网络中不同帧的地理坐标，形成目标的移动轨迹。
[0032]在一些实施例中，其中，抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧，包括下述步骤:
[0033]通过基于镜头边界提取所述视频监控数据的关键帧或基于运动分析提取所述视频监控数据的关键帧或基于视频聚类提取所述视频监控数据的关键帧；
[0034]通过栅格数据管理定位所述关键帧。
[0035]在一些实施例中，其中，获取所述视频监控数据的语义属性，包括下述步骤:
[0036]包括个性化设置与应用两个阶段，其中:
[0037]所述个性化设置包括:选择特定目标的集合；建立所述视频监控数据的视频特征语义库；在离线环境下对样本视频进行样本训练，用以获取训练参数集；将训练参数配置于分类器中；
[0038]所述应用包括:获取视频，开始压缩；在压缩域中提取关键帧；在所述关键帧提取运动对象；在关键帧或运动对象中提取语义特征；读取分类器中的训练参数集；将提取的语义特征与训练参数集进行匹配，获得视频语义的索引。
[0039]在一些实施例中，其中，获取所述视频监控数据的矢量特征，包括下述步骤:
[0040]获取所述视频监控数据中目标的地理坐标；
[0041]将所述视频监控数据关键帧中目标的像素坐标与地理坐标一一对应；
[0042]通过逐帧对所述视频监控数据中的目标进行边缘检测，获取其边缘特征点的像素坐标；
[0043]将所述目标的像素坐标、地理坐标、拍摄时间及帧号记录到数据表中；
[0044]通过逐帧叠加，构成一组随时间变化的矢量流数据表，将原视频监控数据转化为【像素坐标+经玮度+拍摄时间】的坐标值集合，存入GIS中，形成对目标对象的连续视频摘要。
[0045]在一些实施例中，在抽取所述视频监控数据的关键帧之前还包括将所述视频监控数据进行浓缩处理的步骤。
[0046]另外，本发明还提供了一种基于GIS的城市海量监控视频管理系统，包括:
[0047]数据采集模块，用于获取视频监控数据；
[0048]位置获取模块，用于获取所述视频监控数据的时空位置；
[0049]关键帧定位模块，用于抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧；
[0050]语义获取模块，用于获取所述视频监控数据的语义属性；
[0051]矢量获取模块，用于获取所述视频监控数据的矢量特征；数据存储模块，用于将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统，所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
[0052]本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法和系统，通过获取所述视频监控数据的时空位置、语义属性、矢量特征及关键帧，并将所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位，从而将海量视频数据管理转化为基于定位关键帧图像、语义、矢量化的GIS集成管理，最大程度降低了数据量，提高了管理能力与效率。
【专利附图】
【附图说明】
[0053]图1是本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法的步骤流程图。
[0054]图2是本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法中获取所述视频监控数据的时空位置的步骤流程图。
[0055]图3是本发明提供的GIS软件中的栅格数据管理架构的示意图。
[0056]图4是本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法中获取所述视频监控数据的语义属性的步骤流程图。
[0057]图5是本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法中获取所述视频监控数据的矢量特征的步骤流程图。
[0058]图6是本发明提供的基于GIS的视频管理系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0059]为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0060]请参阅图1，为本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法100的步骤流程图，包括下述步骤:
[0061]步骤SllO:获取视频监控数据；
[0062]在本实施例中，上述视频监控数据为城市海量视频监控数据。
[0063]步骤S120:获取所述视频监控数据的时空位置；
[0064]请参阅图2，其中，步骤S120中，获取所述视频监控数据的时空位置包括下述步骤:
[0065]步骤S121:在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引；
[0066]步骤S122:对所述视频监控数据进行定位与追踪。
[0067]其中，步骤S121中，在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引，包括下述步骤:
[0068]步骤S121a:获取所述视频监控数据采集点的地理位置信息数据；
[0069]步骤S121b:将所述地理位置信息数据插入所述视频监控数据的文件头保留字段中；
[0070]步骤S121c:以所述地理位置信息数据为索引，建立基于空间位置查询、聚类以及关联分析的视频文件数据库。
[0071]其中，步骤S122中，对所述视频监控数据进行定位与追踪，包括下述步骤:
[0072]步骤S122a:获取所述视频监控数据的监控设备的地理坐标；
[0073]步骤S122b:以各视频监控设备为中心，根据监控范围，建立视频监控网络的空间坐标系；
[0074]步骤S122c:选择特征点进行测绘，获取特征点的地理坐标，并对应特征点在视频监控设备的成像矩阵中的像素值；
[0075]步骤S122d:以上述特征点为控制点，进行投影变换与坐标转换，使成像矩阵中的其他地面像素点具有相应地理坐标值；
[0076]步骤S122e:当目标出现在监控范围时，通过获取目标所在像素点坐标，并结合环境周边关系，换算出目标的地理坐标；
[0077]步骤S122f:通过调取目标在视频监控网络中不同帧的地理坐标，形成目标的移动轨迹。
[0078]步骤S130:抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧；
[0079]其中，步骤S130中，抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧，包括下述步骤:
[0080]通过基于镜头边界提取所述视频监控数据的关键帧或基于运动分析提取所述视频监控数据的关键帧或基于视频聚类提取所述视频监控数据的关键帧。优选地，在抽取所述视频监控数据的关键帧之前还包括将所述视频监控数据进行浓缩处理的步骤。
[0081]通过栅格数据管理定位所述关键帧。可以理解，栅格数据管理处理是GIS主要功能之一，栅格图像由像素组成，每个像素都用二进制表示。
[0082]请参阅图3，GIS将栅格图像进行分块分级处理，再存入数据库，栅格数据集物理存储采用“金字塔层-波段-数据块”的多级索引机制进行组织，从而完成了对所述关键帧的定位。
[0083]步骤S140:获取所述视频监控数据的语义属性；
[0084]请参阅图4，其中，步骤S140:获取所述视频监控数据的语义属性，包括下述步骤:
[0085]步骤S141:个性化设置:
[0086]其中，步骤S141中，所述个性化设置包括:
[0087]步骤S141a:选择特定目标的集合；
[0088]步骤S141b:建立所述视频监控数据的视频特征语义库；
[0089]步骤S141c:在离线环境下对样本视频进行样本训练，用以获取训练参数集；
[0090]步骤S141d:将训练参数配置于分类器中；
[0091]步骤S142:所述应用包括:
[0092]步骤S142a:获取视频，开始压缩；
[0093]步骤S142b:在压缩域中提取关键帧；
[0094]步骤S142c:在所述关键巾贞提取运动对象；
[0095]步骤S142d:在关键帧或运动对象中提取语义特征；
[0096]步骤S142e:读取分类器中的训练参数集；
[0097]步骤S142f:将提取的语义特征与训练参数集进行匹配，获得视频语义的索引。
[0098]步骤S150:获取所述视频监控数据的矢量特征；
[0099]请参阅图5，其中，步骤S150中，获取所述视频监控数据的矢量特征，包括下述步骤:
[0100]步骤S151:获取所述视频监控数据中目标的地理坐标；
[0101]步骤S152:将所述视频监控数据关键帧中目标的像素坐标与地理坐标一一对应；
[0102]步骤S153:通过逐帧对所述视频监控数据中的目标进行边缘检测，获取其边缘特征点的像素坐标；
[0103]步骤S154:将所述目标的像素坐标、地理坐标、拍摄时间及帧号记录到数据表中；
[0104]步骤S155:通过逐帧叠加，构成一组随时间变化的矢量流数据表，将原视频监控数据转化为【像素坐标+经玮度+拍摄时间】的坐标值集合，存入GIS中，形成对目标对象的连续视频摘要。
[0105]步骤S160:将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统；
[0106]步骤S170:以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
[0107]请再参阅图1，本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法还包括下述步骤:
[0108]步骤S180:所述GIS集成管理系统对所述关键帧的数据进行图像匹配、语义识别及矢量叠加。
[0109]此外，请参阅图6，为本发明提供的一种基于GIS的视频管理系统100，包括:
[0110]数据采集模块110，用于获取视频监控数据；
[0111]位置获取模块120，用于获取所述视频监控数据的时空位置；
[0112]关键帧定位模块130，用于抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧；
[0113]语义获取模块140，用于获取所述视频监控数据的语义属性；
[0114]矢量获取模块150，用于获取所述视频监控数据的矢量特征；
[0115]数据存储模块160，用于将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统，所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
[0116]可以理解，所述GIS集成管理系统中还具有视频分析功能，实现对于关键帧数据进行图像匹配、语义识别、矢量叠加等操作。
[0117]本发明提供的基于GIS的城市海量监控视频管理方法和系统，通过获取所述视频监控数据的时空位置、语义属性、矢量特征及关键帧，并将所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位，从而将海量视频数据管理转化为基于定位关键帧图像、语义、矢量化的GIS集成管理，最大程度降低了数据量，提高了管理能力与效率。
[0118]需要说明的是:在上述各实施例中，各实施例的描述都有所侧重，每个实施例中没有详述的部分，可以参照说明书全文的详细描述，此处不再赘述。
[0119]以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本【技术领域】的普通技术人员，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
【权利要求】
1.一种基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，包括下述步骤: 获取视频监控数据； 获取所述视频监控数据的时空位置； 抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧； 获取所述视频监控数据关键帧的语义属性； 获取所述视频监控数据关键帧的矢量特征； 将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统； 以所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
2.如权利要求1所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，还包括下述步骤: 所述GIS集成管理系统对所述关键帧的数据进行图像匹配、语义识别及矢量叠加。
3.如权利要求1所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，获取所述监控数据的时空位置，包括下述步骤: 在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引； 对所述视频监控数据进行定位与追踪。
4.如权利要求3所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，在所述视频监控数据中添加地理位置信息并建立索引，包括下述步骤: 获取所述视频监控数据采集点的地理位置信息数据； 将所述地理位置信息数据插入所述视频监控数据的文件头保留字段中； 以所述地理位置信息数据为索引，建立基于空间位置查询、聚类以及关联分析的视频文件数据库。
5.如权利要求3所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，对所述视频监控数据进行定位与追踪，包括下述步骤: 获取所述视频监控数据的监控设备的地理坐标； 以各视频监控设备为中心，根据监控范围，建立视频监控网络的空间坐标系； 选择特征点进行测绘，获取特征点的地理坐标，并对应特征点在视频监控设备的成像矩阵中的像素值； 以上述特征点为控制点，进行投影变换与坐标转换，使成像矩阵中的其他地面像素点具有相应地理坐标值； 当目标出现在监控范围时，通过获取目标所在像素点坐标，并结合环境周边关系，换算出目标的地理坐标； 通过调取目标在视频监控网络中不同帧的地理坐标，形成目标的移动轨迹。
6.如权利要求1所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧，包括下述步骤: 通过基于镜头边界提取所述视频监控数据的关键帧或基于运动分析提取所述视频监控数据的关键帧或基于视频聚类提取所述视频监控数据的关键帧； 通过栅格数据管理定位所述关键帧。
7.如权利要求1所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，获取所述视频监控数据关键帧的语义属性，包括下述步骤: 包括个性化设置与应用两个阶段，其中: 所述个性化设置包括:选择特定目标的集合；建立所述视频监控数据的视频特征语义库；在离线环境下对样本视频进行样本训练，用以获取训练参数集；将训练参数配置于分类器中； 所述应用包括:获取视频，开始压缩；在压缩域中提取关键帧；在所述关键帧提取运动对象；在关键帧或运动对象中提取语义特征；读取分类器中的训练参数集；将提取的语义特征与训练参数集进行匹配，获得视频语义的索引。
8.如权利要求1所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，其中，获取所述视频监控数据关键帧的矢量特征，包括下述步骤: 获取所述视频监控数据中目标的地理坐标； 将所述视频监控数据关键帧中目标的像素坐标与地理坐标一一对应； 通过逐帧对所述视频监控数据中的目标进行边缘检测，获取其边缘特征点的像素坐标； 将所述目标的像素坐标、地理坐标、拍摄时间及帧号记录到数据表中； 通过逐帧叠加，构成一组随时间变化的矢量流数据表，将原视频监控数据转化为【像素坐标+经玮度+拍摄时间】的坐标值集合，存入GIS中，形成对目标对象的连续视频摘要。
9.如权利要求1或6所述的基于GIS的城市海量监控视频管理方法，其特征在于，在抽取所述视频监控数据的关键帧之前还包括将所述视频监控数据进行浓缩处理的步骤。
10.一种基于GIS的城市海量监控视频管理系统，其特征在于，包括: 数据采集模块，用于获取视频监控数据； 位置获取模块，用于获取所述视频监控数据的时空位置； 关键帧定位模块，用于抽取所述视频监控数据的关键帧，并定位所述关键帧； 语义获取模块，用于获取所述视频监控数据的语义属性； 矢量获取模块，用于获取所述视频监控数据的矢量特征； 数据存储模块，用于将所述视频监控数据的时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征统一存储于GIS系统中，得到GIS集成管理系统，所述GIS集成管理系统逐帧管理所述视频监控数据，进行基于所述时空位置、关键帧、语义属性及矢量特征的条件查询与搜索定位。
【文档编号】G06F17/30GK104486585SQ201410795276
【公开日】2015年4月1日 申请日期:2014年12月18日 优先权日:2014年12月18日
【发明者】修文群 申请人:深圳先进技术研究院