网络摄像机仿冒检测方法、检测装置及其应用系统

本技术属于计算机信息处理领域，具体涉及一种网络摄像机仿冒检测方法、检测装置及其应用系统。

背景技术：

1、目前，网络摄像机仿冒检测主要通过检测网络摄像机的公开信息和对网络摄像机进行身份认证这两种方式进行。

2、其中，检测网络摄像机的公开信息的过程为：收集网络摄像机的公开信息，例如，ip、mac、服务端口和序列号等；根据这些公开信息生成校验码来唯一标识一台设备；周期性检查这些公开信息，当检测到某项信息发生变化时，产生仿冒替换告警。然而，这种基于网络摄像机公开信息来判断非法仿冒的方式存在以下缺点：适用性差，仅适用于网络摄像机，模拟摄像机往往依靠编解码器接入监控网络，其本身无法提供足够的固有信息来生成校验码；安全性低，生成校验码所需的公开信息，攻击者也能够轻易获得，攻击者可以轻松的伪造这些信息，骗过该检验手段；不易部署，为了获取mac地址等固有信息，检测设备一般需要和网络摄像机处在同一个局域网中，视频监控网络多采用多级架构，要想实现对所有网络摄像机的检测，需要部署多套检测设备。

3、对网络摄像机进行身份认证的方式以gb35114为代表，其处理过程为：采用认证设备对网络摄像机进行身份认证，得到包括签名或加密密钥的认证结果；网络摄像机在后续的视频流中使用认证结果保护视频流；认证设备使用密钥进行完整性检查，完整性检查无法通过则认为网络摄像机非法。然而，这种方式存在以下缺点：适应性差，需要摄像机和检测设备之间遵循一样的身份认证协议和特定的编码方式，视频监控网络的建设往往是一个持续集成的过程，老旧设备往往无法支持身份认证；难以推广，网络摄像机的接入和码流传输已有国际标准，定制的身份认证协议和编码方式难以推广；同时，安全可靠的身份认证协议往往需要基于数字证书，数字证书的管理带来的时间和金钱成本也使该方案难以推广。

技术实现思路

1、为至少在一定程度上克服相关技术中存在的问题，本技术提供了一种网络摄像机仿冒检测方法、检测装置及其应用系统。

2、根据本技术实施例的第一方面，本技术提供了一种网络摄像机仿冒检测方法，其包括以下步骤：

3、采集网络摄像机的成像信息；

4、从采集的网络摄像机的成像信息中提取特征信息；

5、使用网络摄像机的成像信息及其特征信息建立基准库；

6、将当前采集的网络摄像机的成像信息的特征信息与基准库中图像的特征信息进行比对，以判断网络摄像机是否发生仿冒替换。

7、上述网络摄像机仿冒检测方法中，还包括以下步骤：将检测时间、成像信息，基准信息以及检查结果保存到证据库中，以用于事后追溯。

8、上述网络摄像机仿冒检测方法中，所述采集网络摄像机的成像信息时采用视频流量解析方法和sdk/api集成方法进行图像采集；

9、采用视频流量解析方法时，首先抓取视频网络流量，然后对视频网络流量进行解码，得到网络摄像机的成像信息；

10、采用sdk/api集成方法时，通过集成网络摄像机厂商提供的sdk/api接口，调用网络摄像机进行拍照，以获取网络摄像机的成像信息。

11、上述网络摄像机仿冒检测方法中，所述从采集的网络摄像机的成像信息中提取特征信息的具体过程为：

12、将采集的网络摄像机的成像信息中的图像缩小为分辨率1920*1080的图像；

13、将缩小后的图像转换为灰度图像；

14、提取灰度图像的特征。

15、上述网络摄像机仿冒检测方法中，所述使用网络摄像机的成像信息及其特征信息建立基准库时，判断基准库中是否有所需数量的用于特征检测的基准信息，如果基准信息的数量不足，则将采集的成像信息加入到基准库中，重新采集网络摄像机的成像信息；否则，将当前采集的网络摄像机的成像信息的特征信息与基准库中图像的特征信息进行比对。

16、上述网络摄像机仿冒检测方法中，所述基准库以网络摄像机的ip地址进行索引，每个网络摄像机又划分为多个通道；每个通道存在多份基准信息；每份基准信息包含基准图像和特征文件；特征文件包括图像的特征信息。

17、进一步地，所述基准信息包括自动基准信息和固化基准信息；

18、所述自动基准信息在特征检测过程中自动更新；

19、所述固化基准信息包括管理员采集的网络摄像机不同角度、缩放比例、时间、光线和天气的多张图像，在特征检测过程中不会自动更新。

20、进一步地，所述将当前采集的网络摄像机的成像信息的特征信息与基准库中图像的特征信息进行比对的过程为：

21、将采集的图像作为检测图像，基准库中的图像作为基准图像；

22、提取检测图像的特征点，并计算特征点的数量n；

23、在目标图像中，为检测图像的每一个特征点p寻找2个最匹配的点p1和p2，分别计算特征点p与点p1之间的特征距离d1以及特征点p与点p2之间的特征距离d2；

24、计算距离比例r＝d1/d2，如果r<0.5，则判定特征点p与点p1匹配，否则判定特征点p在目标图像中没有匹配点；

25、重复寻找最匹配的点以及计算特征距离和距离比例的过程，计算得到检测图像在目标图像中有匹配点的特征点数量n；

26、计算匹配率r＝n/n，如果匹配率r大于预设的图像匹配的判定阈值，则判定检测图像和目标图像匹配，否则判定检测图像和目标图像不匹配。

27、根据本技术实施例的第二方面，本技术还提供了一种网络摄像机仿冒检测装置，其包括运算单元、存储单元、图像处理单元和io接口单元；

28、所述运算单元用于完成算数运算和逻辑运算，实现如权利要求1～8任一项所述的网络摄像机仿冒检测方法中的步骤；

29、所述存储单元用于存储实现上述任一项所述的网络摄像机仿冒检测方法所需的程序和数据，为所述运算单元进行运算提供依据；

30、所述图像处理单元用于完成图像特征提取；

31、所述i/o接口单元用于连接输入输出设备、外部存储器和网络控制器。

32、根据本技术实施例的第三方面，本技术还提供了一种网络摄像机仿冒检测装置的应用系统，其包括多个网络摄像机、第一交换机、网络摄像机仿冒检测装置、第二交换机、网络硬盘录像机和监控主机；

33、多个所述网络摄像机通过所述第一交换机与所述网络摄像机仿冒检测装置连接，本所述网络摄像机仿冒检测装置通过所述第二交换机分别与所述网络硬盘录像机和监控主机连接。

34、根据本技术的上述具体实施方式可知，至少具有以下有益效果：本技术提供的网络摄像机仿冒检测方法通过对摄像机成像信息进行采集、提取图像特征与比对、基准库管理、证据收集等多项功能，能够支持主动探测和被动监听两种检测模式，适用于不同类别和接口的摄像机，能够适应天气、光线、角度、分辨率等因素的影响，具有通用性好、易于部署、准确度高、实时性强的特点。

35、应了解的是，上述一般描述及以下具体实施方式仅为示例性及阐释性的，其并不能限制本技术所欲主张的范围。