面向对象的画面监控方法、用户设备、存储介质及装置与流程

本发明涉及网络技术领域，尤其涉及面向对象的画面监控方法、用户设备、存储介质及装置。

背景技术

随着监控技术以及监控设备的不断普及，商业综合体、小区楼宇以及办公写字楼等地区都逐渐地安装上了各种类型的监控设备，比如，监控摄像头等设备。

但是，考虑到监控设备的使用目的主要是对特定区域进行视频监控，正是因为视频监控将产生实时的监控画面或监控录像，可通过该监控画面或监控录像来调查特定的对象，比如，可通过画面或者录像来调查特定人员在该地区的动向，或者，也可调查特定物品的流向。

具体而言，现有的对象查找方式可通过图像之间的匹配来实现，比如，将以一张存在着特定对象的画面作为基准与各监控画面进行匹配，以查找到相似度较高的监控画面，并认为该监控画面中存在着该特定对象。

可是，不同类型的调查对象在图像特征以及行为习惯上都将存在着较大的区别，这将极大地影响图像匹配结果的准确性，从而导致不能很好地查找到特定的对象，比如，若调查的对象为人类，人类对象的特征在于衣着以及身材等方面；若调查的对象为车辆，车辆对象的特征在于车身颜色以及车牌等方面。

可是，明显地，现有的对象查找方式并不能很好地同时实现两类对象的高精度查找，并且，使用通用的查找方式查找出的结果在准确性上也存在一定的缺陷。

所以，可认为，现有的对象查找方式存在着查找结果准确性较低的技术问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现要素：

本发明的主要目的在于提供面向对象的画面监控方法、用户设备、存储介质及装置，旨在解决现有的对象查找方式存在着的查找结果准确性较低的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种面向对象的画面监控方法，所述面向对象的画面监控方法包括以下步骤：

在待调查监控画面中选取目标监控画面；

在接收到用户在所述目标监控画面中输入的对象确定指令时，从所述对象确定指令中提取用户操作轨迹；

根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象；

在接收到用户输入的对象类型时，根据所述对象类型确定对应的对象查找策略，所述对象查找策略包括图像识别策略；

基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征；

遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象。

优选地，所述基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

构建与所述目标对象特征对应的尺度空间，并在所述尺度空间中基于sift算法构建所述目标对象特征的描述子；

所述遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象，包括：

遍历所述待调查监控画面，基于所述sift算法对遍历到的待调查监控画面进行待调查描述子的构建；

将所述目标对象特征的描述子与所述待调查描述子进行匹配；

在匹配成功时，将与所述待调查描述子对应的待调查监控画面作为待展示监控画面。

优选地，所述在待调查监控画面中选取目标监控画面之前，所述面向对象的画面监控方法还包括：

遍历待调查监控画面，并检测遍历到的待调查监控画面中是否存在静态像素集；

在检测到所述静态像素集时，确定所述静态像素集的像素位置信息；

基于所述像素位置信息将所述待调查监控画面中的静态像素集替换为预设通用性像素集；

将遍历到的待调查监控画面更新为静态像素集替换后的待调查监控画面，以从更新后的待调查监控画面中进行目标监控画面的选取。

优选地，所述对象查找策略还包括设备标识集；

所述基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

确定与所述待调查监控画面分别对应的待调查设备标识；

遍历所述待调查设备标识，将遍历到的待调查设备标识与所述设备标识集中的设备标识进行匹配，并将匹配成功的待调查设备标识作为目标设备标识；

从所述待调查监控画中选取与所述目标设备标识对应的待调查监控画面，并将选取出的监控画面作为新的待调查监控画面，以基于新的待调查监控画面查找所述待调查对象。

优选地，所述基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

将所述目标对象特征与预设基准对象特征进行特征相似度计算，以获得与所述目标对象特征对应的待评估特征相似度；

在所述待评估特征相似度小于或等于第一预设相似度阈值时，对与所述目标对象特征对应的权重系数进行修改，以基于修改后的权重系数进行图像相似度的计算；

所述遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象，包括：

遍历新的待调查监控画面，基于新的待调查监控画面与所述待调查对象的所述目标对象特征计算特征相似度，以获得与所述目标对象特征对应的目标特征相似度；

基于所述目标特征相似度以及修改后的权重系数计算图像相似度，以获得图像相似度；

在所述图像相似度大于或等于第二预设相似度阈值时，将与所述图像相似度对应的监控画面作为待展示画面。

优选地，所述遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

将查找到的包括所述目标对象特征的监控画面作为待确认监控画面，并确定拍摄所述待确认监控画面的待调查设备；

查询与所述待调查设备对应的设备地址信息；

在预设电子地图中基于所述设备地址信息绘制所述待调查对象的移动轨迹。

优选地，所述在待调查监控画面中选取目标监控画面，包括：

在待调查监控画面中选取预设画面数量的目标监控画面；

所述根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

判断所述目标监控画面中的待调查对象的图片参数是否处于预设图片参数范围内；

保留图片参数处于所述预设图片参数范围内的待调查对象，以通过保留的待调查对象进行目标对象特征的提取。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种用户设备，所述用户设备包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的面向对象的画面监控程序，所述面向对象的画面监控程序配置为实现如上文所述的面向对象的画面监控方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有面向对象的画面监控程序，所述面向对象的画面监控程序被处理器执行时实现如上文所述的面向对象的画面监控方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种面向对象的画面监控装置，所述面向对象的画面监控装置包括：画面选取模块、轨迹提取模块、对象确定模块、策略确定模块、特征提取模块以及对象查找模块；

所述画面选取模块，用于在待调查监控画面中选取目标监控画面；

所述轨迹提取模块，用于在接收到用户在所述目标监控画面中输入的对象确定指令时，从所述对象确定指令中提取用户操作轨迹；

所述对象确定模块，用于根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象；

所述策略确定模块，用于在接收到用户输入的对象类型时，根据所述对象类型确定对应的对象查找策略，所述对象查找策略包括图像识别策略；

所述特征提取模块，用于基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征；

所述对象查找模块，用于遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象。

在本发明中通过为不同类型的待调查对象设定对应的对象查找策略，并依据对应的对象查找策略来完成待调查对象的查找操作，克服了由于未考虑到对象之间的差异而导致的查找结果不准确的现象，比之现有的仅依据通用的对象查找方式来查找所有类型的对象，本发明由于预先限定了将依据的特征类型，可以提高查找结果的准确性，从而解决了现有的对象查找方式存在着的查找结果准确性较低的技术问题。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的用户设备结构示意图；

图2为本发明面向对象的画面监控方法第一实施例的流程示意图；

图3为用户操作轨迹的示意图；

图4为本发明面向对象的画面监控方法第二实施例的流程示意图；

图5为本发明面向对象的画面监控方法第三实施例的流程示意图；

图6为本发明面向对象的画面监控装置第一实施例的结构框图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

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。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的用户设备结构示意图。

如图1所示，该用户设备可以包括：处理器1001，例如cpu，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口，对于用户接口1003的有线接口在本发明中可为usb接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如wi-fi接口)。存储器1005可以是高速ram存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatilememory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对用户设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及面向对象的画面监控程序。

在图1所示的用户设备中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与所述后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接外设；所述用户设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的面向对象的画面监控程序，并执行本发明实施例提供的面向对象的画面监控方法。

基于上述硬件结构，提出本发明面向对象的画面监控方法的实施例。

参照图2，图2为本发明面向对象的画面监控方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述面向对象的画面监控方法包括以下步骤：

步骤s10:在待调查监控画面中选取目标监控画面；

可以理解的是，本实施例的执行主体为用户设备，用户设备可为计算机等电子设备。当用户欲在海量的监控画面中查找特定对象时，比如，欲调查的特定对象为人员b，则可先在海量的监控画面中找到一张拍摄有人员b的监控画面。

步骤s20:在接收到用户在所述目标监控画面中输入的对象确定指令时，从所述对象确定指令中提取用户操作轨迹；

可以理解的是，由于监控画面中可能同时存在着多种移动或者未移动的事物，为了加快查找到特定对象的查找速度，用户可自行在监控画面中进行画圈操作以快速地确定待查询的对象，即人员b。具体而言，用户可通过鼠标等设备在监控画面a中进行画圈操作以生成对象确定指令，或者，用户可通过触控笔在用户设备的触摸屏上进行画圈操作，用户设备将记录下画圈操作留下的操作轨迹。

步骤s30:根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象；

在具体实现中，比如，用户想在海量的监控画面中找到人员b，用户可先在存在人员b的监控画面a中对人员b进行画圈操作，本实施例可直接将用户绘制出的不规定封闭圆圈中的部分图像作为待调查对象，可参见图3，图3为用户操作轨迹的示意图，用户操作轨迹的虚线内侧框定的人形图像即为待调查对象。

步骤s40:在接收到用户输入的对象类型时，根据所述对象类型确定对应的对象查找策略，所述对象查找策略包括图像识别策略；

可以理解的是，由于不同类别的事物的特征存在着较大的差异，若不对对象的类型进行区分并对不同类型的对象设定针对化的查找方式，将导致成功找到正确对象的成功率较低。故而，本实例将通过对用户待查询的对象进行分类，以有针对性地完成对象的查找操作。

应当理解的是，将为不同类型的对象设置不同的对象查找策略，而所述对象查找策略则用于在多个监控画面中查找到特定类别的对象。其中，所述对象查找策略中由于适用于对象的查找过程，将同时包括多种类型的策略，比如，用于识别特定类型的对象的图像识别策略，以及用于差异化地限定查找范围的设备标识集等。

步骤s50:基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征；

在具体实现中，图像识别策略中将预先设置有与对象类型对应的预设特征类型，比如，若用户输入的对象类型为人类对象，将基于所述图像识别策略确定对应的预设人类特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设人类特征类型对应的目标人类对象特征，所述目标人类特征包括头部毛发特征、衣物特征、鞋履特征以及步态特征中的至少一项；若用户输入的对象类型为车辆对象，将基于所述图像识别策略确定对应的预设车辆特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设车辆特征类型对应的目标车辆对象特征，所述目标车辆特征包括车牌特征、颜色特征、车型特征以及车辆明显特征中的至少一项。其中，所述车辆明显特征是指车辆外部存在着的较为醒目的改装痕迹、实物装饰或者外部贴纸等。

步骤s60:遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象。

应当理解的是，若用户输入的对象类型为人类对象，则可将各个监控画面一一与已确定的头部毛发特征、衣物特征、鞋履特征或者步态特征进行特征匹配，并计算出特征相似度，当得到的特征相似度大于预设特征相似度阈值时，可认为该监控画面中存在着该人类对象，从而完成了对象的查找过程。

在本实施例中通过为不同类型的待调查对象设定对应的对象查找策略，并依据对应的对象查找策略来完成待调查对象的查找操作，克服了由于未考虑到对象之间的差异而导致的查找结果不准确的现象，比之现有的仅依据通用的对象查找方式来查找所有类型的对象，本实施例由于预先限定了将依据的特征类型，可以提高查找结果的准确性，从而解决了现有的对象查找方式存在着的查找结果准确性较低的技术问题。

参照图4，图4为本发明基于面向对象的画面监控方法第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明基于面向对象的画面监控方法的第二实施例。

在第二实施例中，所述步骤s50之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

步骤s501：构建与所述目标对象特征对应的尺度空间，并在所述尺度空间中基于sift算法构建所述目标对象特征的描述子；

可以理解的是，尺度不变特征变换(scale-invariantfeaturetransform，sift)算法是一种图像处理领域的算法，通过sift算法可以完成特征点的提取以及特征点之间的比对。其中，在处理监控画面时引用sift算法，可以在图像之间存在角度差异、亮度差异、拍摄视角差异以及图像尺寸差异等差异时，降低上述差异对于最终对象确定结果的消极干扰，毕竟，上述差异对于确定对象的操作而言都属于噪声信息。

应当理解的是，sift算法的应用过程通常包括尺度空间的构建、特征点的过滤、特征描述子的建立以及特征描述子的匹配等步骤。

需要说明的是，由于本实施例将基于不同的对象类型来确定不同的对象查找策略从而最终完成对象的确定操作，引入sift算法可以更好地增强不同类型的特征类型带来的查找过程差异化的特性，并保证查找结果的准确性，因为，即使特征类型不同，因为引入sift算法可以忽略掉特征类型不同导致的尺度变化，从而保证了查找结果的准确性。

在具体实现中，比如，确定的对象类型为人类对象，而对应的特征类型为头部毛发特征、衣物特征、鞋履特征以及步态特征等，将为头部毛发特征构建对应的尺度空间，依次类推建立其他特征类型的尺度空间。其中，尺度空间为用于查找出对象特征中的极值点，以保证sift算法中的尺度不变性。同时，还将建立该头部毛发特征的描述子。

相应地，所述步骤s60，可以包括：

步骤s601：遍历所述待调查监控画面，基于所述sift算法对遍历到的待调查监控画面进行待调查描述子的构建；

步骤s602：将所述目标对象特征的描述子与所述待调查描述子进行匹配；

步骤s603：在匹配成功时，将与所述待调查描述子对应的待调查监控画面作为待展示监控画面。

可以理解的是，通过计算描述子之间的匹配度，当匹配度高于预设的描述子匹配度阈值时，则认为匹配成功，从而可将待调查描述子对应的监控画面作为待展示监控画面，以展示给用户观看。

应当理解的是，对于描述子的构建构成，具体而言，可在确定尺度空间后，先基于目标对象特征确定对应的基准方向向量，并将该基准方向向量作为方向上的基准，对目标对象特征的每个特征点分配对应的方向向量，以基于分配的方向向量获得预设维度的特征描述子，从而保证了待调查对象的方向不变性。这是因为，由于会针对不同的对象特征设定对应的基准方向向量，使得最终分配的与特征点的对应的方向向量是以该基准方向向量为标准的，若出现了不同的基准方向向量，会基于该不同的基准方向向量重新分配方向向量，使得各个特征点的方向向量脱离了因为监控画面的拍摄方向以及其他方向干扰因素带来的特征点噪声。

进一步地，所述在待调查监控画面中选取目标监控画面之前，所述面向对象的画面监控方法还包括：

遍历待调查监控画面，并检测遍历到的待调查监控画面中是否存在静态像素集；在检测到所述静态像素集时，确定所述静态像素集的像素位置信息；基于所述像素位置信息将所述待调查监控画面中的静态像素集替换为预设通用性像素集；将遍历到的待调查监控画面更新为静态像素集替换后的待调查监控画面，以从更新后的待调查监控画面中进行目标监控画面的选取。

可以理解的是，考虑到每个待调查监控画面中可能存在着长期固定不变的像素点，比如，监控画面a中可能长期存在着某建筑物的部分区域、树木、市政基础设施以及栏杆等固定不变的像素点，当用户在目标监控画面中确定了待调查对象的像素点后，这些固定不变的静态像素点对于对象的查找操作而言就属于噪声信息。故而，可剔除掉这些固定的静态像素点，以提高对象查找的效率。

在具体实现中，比如，在监控画面a中检测出了显示为树木的部分画面，可先确定该部分画面的位置信息，以将该位置上的树木像素点替换为预设通用性像素集。其中，预设通用性像素集可为灰度一致的噪声像素点。

需要说明的是，替换像素点的原因在于，虽然，将长期固定的无意义像素点剔除掉可以提高对象查找过程的查找效率，因为降低了待查找的数据量，但是，考虑查找过程的运行稳定性，采用替换为噪声像素点的方式优于直接剔除掉原像素点。

此外，由于本实施例将结合sift算法来完成对象的查找操作，由于sift算法中将建立目标对象特征的尺度空间以及描述子，缺少部分的像素点可能导致sift算法的运行异常，替换为噪声像素点的方式既保证了sift算法的稳定实现，也提高了描述子匹配过程的匹配效率。

在本实施例中通过引入sift算法可以更好地增强不同类型的特征类型带来的查找过程差异化的特性，并进一步地提高查找结果的准确性。

参照图5，图5为本发明基于面向对象的画面监控方法第三实施例的流程示意图，基于上述图2所示的第一实施例，提出本发明基于面向对象的画面监控方法的第三实施例。

在第三实施例中，所述对象查找策略还包括设备标识集，所述步骤s50之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

步骤s502：确定与所述待调查监控画面分别对应的待调查设备标识；

可以理解的是，不同的对象类型将对应不同的对象查找策略，但是，对象查找策略不限于仅为图像识别策略，还可包括与对象类型对应的设备标识集，以进一步地限定待调查的监控范围，从而提高对象查找的速度。

在具体实现中，比如，本实施例中待调查的监控画面将由10个监控摄像头拍摄的监控画面组成，并为每个监控摄像头设置对应的设备标识，分别为，从摄像头1、摄像头2等，以此类推直至摄像头10。同时，为了更精细化地确定待调查的监控范围，将对监控摄像头进行高自由度地分组，以限定监控范围。比如，可将拍摄车道的摄像头1、摄像头2以及摄像头3的设备标识组成设备标识集a，将拍摄写字楼出入口的摄像头4、摄像头5以及摄像头6的设备标识组成设备标识集b等。考虑到现实情况，在限定对象类型为车辆对象后，可将与车辆对象对应的设备标识集设置为设备标识集a；在限定对象类型为人类对象后，可将与车辆对象对应的设备标识集设置为设备标识集a以及设备标识集b。

步骤s503：遍历所述待调查设备标识，将遍历到的待调查设备标识与所述设备标识集中的设备标识进行匹配，并将匹配成功的待调查设备标识作为目标设备标识；

步骤s504：从所述待调查监控画中选取与所述目标设备标识对应的待调查监控画面，并将选取出的监控画面作为新的待调查监控画面，以基于新的待调查监控画面查找所述待调查对象。

应当理解的是，在确定了对应的设备标识集后，后续的对象特征的查找过程通过进行设备标识的匹配操作，将欲实际调查的监控画面限定于该设备标识集对应的监控画面中，即限定为上述的新的待调查监控画面，从而差异化地缩小了调查范围。

进一步地，所述基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

将所述目标对象特征与预设基准对象特征进行特征相似度计算，以获得与所述目标对象特征对应的待评估特征相似度；

在所述待评估特征相似度小于或等于第一预设相似度阈值时，对与所述目标对象特征对应的权重系数进行修改，以基于修改后的权重系数进行图像相似度的计算；

所述遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象，包括：

遍历新的待调查监控画面，基于新的待调查监控画面与所述待调查对象的所述目标对象特征计算特征相似度，以获得与所述目标对象特征对应的目标特征相似度；

基于所述目标特征相似度以及修改后的权重系数计算图像相似度，以获得图像相似度；

在所述图像相似度大于或等于第二预设相似度阈值时，将与所述图像相似度对应的监控画面作为待展示画面。

可以理解的是，由于对象特征的特征类型存在多种，为了最终确定图像相似度，将计算各个对象特征的特征相似度，以结合性地最终确定图像相似度的大小。

在具体实现中，比如，对象类型确定的预设特征类型包括特征类型a、特征类型b以及特征类型c等，在遍历到监控画面x1后，可分别将各个特征类型与该监控画面x1中的同种特征类型进行特征相似度的计算，将得到特征类型a的特征相似度a、特征类型b的特征相似度b以及特征类型c的特征相似度c，并基于各个特征类型的特征相似度进行加权计算，以获得图像相似度。其中，图像相似度的计算公式为，

q＝a1*p1+a2*p2+…+an*pn；

其中，q为图像相似度，an为特征相似度，pn为权重系数，n为特征类型的个数。所以，而本次计算的n值为3。同时，还将把图像相似度q与第二预设相似度阈值进行比较，以筛除掉相似度较低的画面。

应当理解的是，为每个特征类型设置特定的权重系数是考虑到不同的特征类型在明确指向特定对象的显著程度上存在着差异，但是，权重系数是可变的，特别是在当前的对象特征具有明显的特点时，比如，在对象类型为人类对象时，头部发毛特征对应的权重系数的数值一般设置的较低，因为在监控图像中大部分人的头部毛发相似性较高，无法明显地进行区分，但是，在当前的头部毛发特征代表的发型以及发色不同于寻常样式时，其头部毛发特征也具有了极强的可辨认性，故而，可调高头部发毛特征对应的权重系数的数值。

在具体实现中，比如，可将预设基准对象特征设置为黑色且完整地覆盖头部的毛发特征，将计算该预设基准对象特征与目标对象特征的相似度，若相似度较低，则可认为目标对象特征具有较好的对象区分特性，则可对对应的权重系数添加固定数值的系数值，或者，将对应的权重系数修改为数值较高的权重系数，以更大程度地参考该类对象类型，提高查找结果的准确性。

进一步地，所述遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

将查找到的包括所述目标对象特征的监控画面作为待确认监控画面，并确定拍摄所述待确认监控画面的待调查设备；查询与所述待调查设备对应的设备地址信息；在预设电子地图中基于所述设备地址信息绘制所述待调查对象的移动轨迹。

可以理解的是，为了更加便于用户确定特定对象的动向，本实施例可自动生成该特定对象的移动轨迹，以便于用户快速地掌握该特定对象的当前所在地以及历史轨迹。比如，待调查设备可为监控摄像头，监控摄像头a、监控摄像头b以及监控摄像头c分别处于不同的街道地址上，可在电子地图上标注这三个摄像头，并根据特定对象出现在该摄像头的时刻进行有序的连线操作，以生成特定对象的移动轨迹。

当然，在进行连线操作时，不仅可参考摄像头的地址信息，也可参考电子地图中已有的表示道路位置的道路轨迹，同时结合道路轨迹来绘制特定对象的移动轨迹，更加符合现实生活中的人员或者车辆的移动路线。

进一步地，所述在待调查监控画面中选取目标监控画面，包括：

在待调查监控画面中选取预设画面数量的目标监控画面；

所述根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象之后，所述面向对象的画面监控方法还包括：

判断所述目标监控画面中的待调查对象的图片参数是否处于预设图片参数范围内；保留图片参数处于所述预设图片参数范围内的待调查对象，以通过保留的待调查对象进行目标对象特征的提取。

在具体实现中，当可使用的监控画面的数量较多时，比如，可选取出1000张的目标监控画面，为了提高查找效率并缩小查找范围，可对图片质量进行筛选，以将图片参数表现较为优秀的监控画面作为实际待查找对象的监控画面。比如，图片参数可为图片对比度、亮度以及清晰度等参数，而预设图片参数范围可为与图片参数类型对应的数值，可为一个数值区间。

在本实施例中通过使用图像识别策略限定查找方式，以提高查找精度外，还将启动设备标识集可以进一步地缩小待调查的监控范围，从而提高对象查找的速度。此外，本实施例可参考到当某个类型的特征具有明显的特点时，可调高其对应的权重系数，以更大程度地参考该类对象类型，从而进一步地提高查找结果的准确性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有面向对象的画面监控程序，所述面向对象的画面监控程序被处理器执行时实现如上文所述的面向对象的画面监控方法的步骤。

此外，参照图6，本发明实施例还提出一种面向对象的画面监控装置，所述面向对象的画面监控装置包括：画面选取模块10、轨迹提取模块20、对象确定模块30、策略确定模块40、特征提取模块50以及对象查找模块60；

所述画面选取模块10，用于在待调查监控画面中选取目标监控画面；

所述轨迹提取模块20，用于在接收到用户在所述目标监控画面中输入的对象确定指令时，从所述对象确定指令中提取用户操作轨迹；

所述对象确定模块30，用于根据所述用户操作轨迹在所述目标监控画面中确定待调查对象；

所述策略确定模块40，用于在接收到用户输入的对象类型时，根据所述对象类型确定对应的对象查找策略，所述对象查找策略包括图像识别策略；

所述特征提取模块50，用于基于所述图像识别策略确定对应的预设特征类型，并从所述待调查对象中提取与所述预设特征类型对应的目标对象特征；

所述对象查找模块60，用于遍历所述待调查监控画面，在所述待调查监控画面中根据所述目标对象特查找对应的待调查对象。

在本实施例中通过为不同类型的待调查对象设定对应的对象查找策略，并依据对应的对象查找策略来完成待调查对象的查找操作，克服了由于未考虑到对象之间的差异而导致的查找结果不准确的现象，比之现有的仅依据通用的对象查找方式来查找所有类型的对象，本实施例由于预先限定了将依据的特征类型，可以提高查找结果的准确性，从而解决了现有的对象查找方式存在着的查找结果准确性较低的技术问题。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。词语第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序，可将这些词语解释为名称。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。