现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质与流程

本发明属于监督视频分类处理，尤其是涉及一种现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、随着社会的发展，监控装置已经渗入到很多场合场地，一定程度上减少了人员巡逻的力度，将监控装置远程连接监控视频终端，安保人员即可在监控室，通过监控视频终端的显示屏，实时掌握监控场所情况。但是，发明人发现，监控装置通常会设置很多，这些监控装置传回来的监控视频统一在显示屏上显示，安保人员难以在长时间内保持注意力集中，且在监控过程中，监控视频较多，存在异常情况漏看的情况；除此以外，由于监控装置所处的地点及场所环境的不同，当需要放大固定监控装置的监控视频时，查找力度较大。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供了一种现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质，所述方案通过对监控视频进行组类划分，安保人员在进行特定监控视频的查找时，查找更为方便快捷；同时，所述方案能够自动对监控视频进行异常判断，能够及时发现异常情况，从而及早采取措施；同时，所述方案中还添加了人为的干预，在组类划分及异常判断过程中采用不断完善学习的机制，有效保证了所述方案的适应性。

2、根据本发明实施例的第一方面，提供了一种现场监督视频的分类处理方法，包括：

3、实时获取若干路监控视频；其中，所述监控视频来自若干不同位置的监控装置；

4、根据监控视频的位置信息，将若干路监控视频按照地理区域划分为若干一级分组；

5、按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组；

6、对于每个二级分组中的监控视频，基于其与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，若判断为异常，则进行告警提醒。

7、进一步的，所述将监控视频按照地理区域划分为若干一级分组，具体为：获取监控视频的位置信息，基于所述位置信息按照预设的地理区域划分将监控视频划分到不同的一级分组。

8、进一步的，所述按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组，具体为：对于每个二级分组，基于其预先设定的特征图像集进行k-means聚类，获得其聚类结果；选择待分组监控视频的一帧图像，基于该帧图像与每个二级分组聚类结果进行特征比较，基于阈值判断，确定当前监控视频所属二级分组。

9、进一步的，若没有满足预设阈值的二级分组，则将当前监控视频进行放大显示，由人为进行分组，并从监控视频中选择若干帧图像添加入对应小组的特征图像集。

10、进一步的，基于其与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，具体为：从当前监控视频中获取连续时间段内相同时间间隔的若干帧图像；将每帧图像与所述正常背景图像集中对应的背景图像作差，获得前景图像，并进行相邻帧的前景图像的差异比对，判断监控视频中是否存在物体运动，若存在，则继续监控，若不存在，则判定异常，并进行告警提示。

11、进一步的，若监控视频中的帧图像在正常背景图像集中不存在对应的背景图像，则判定为异常，发出告警提示，并由人为进行判断，若人为判定为正常时，将当前帧图像进行背景提取，并将提取的背景图像添加入正常背景图像集中。

12、进一步的，所述进行相邻帧的前景图像的差异比对，判断监控视频中是否存在物体运动，具体为：将相邻帧分别与正常数据集中对应的背景图像做减法，然后再将做减法后的相邻图像进行差异比对，当两者差异为零时，则处于静止状态；若两者差异不为零时，则存在物体运动。

13、根据本发明实施例的第二方面，提供了一种现场监督视频的分类处理系统，包括：

14、数据获取单元，其用于实时获取监控视频；其中，所述监控视频来自若干不同位置的监控装置；

15、一级分组单元，其用于根据监控视频的位置信息，将监控视频按照地理区域划分为若干一级分组；

16、二级分组单元，其用于按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组；

17、异常判断单元，其用于对于每个二级分组中的监控视频，基于与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，若判断为异常，则进行告警提醒。

18、根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的一种现场监督视频的分类处理方法。

19、根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的一种现场监督视频的分类处理方法。

20、以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

21、本发明提供了一种现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质，所述方案通过对监控视频进行组类划分，使得安保人员在进行特定监控视频的查找时，查找更为方便快捷；同时，能够自动对监控视频进行异常判断，能够及时发现异常情况，从而及早采取措施；同时还添加了人为的干预，在组类划分及异常判断过程中采用不断完善学习的机制，有效保证了所述方案的适应性。

22、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

技术特征：

1.一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，所述将监控视频按照地理区域划分为若干一级分组，具体为：获取监控视频的位置信息，基于所述位置信息按照预设的地理区域划分将监控视频划分到不同的一级分组。

3.如权利要求1所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，所述按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组，具体为：对于每个二级分组，基于其预先设定的特征图像集进行k-means聚类，获得其聚类结果；选择待分组监控视频的一帧图像，基于该帧图像与每个二级分组聚类结果进行特征比较，基于阈值判断，确定当前监控视频所属二级分组。

4.如权利要求3所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，若没有满足预设阈值的二级分组，则将当前监控视频进行放大显示，由人为进行分组，并从监控视频中选择若干帧图像添加入对应小组的特征图像集。

5.如权利要求1所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，基于其与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，具体为：从当前监控视频中获取连续时间段内相同时间间隔的若干帧图像；将每帧图像与所述正常背景图像集中对应的背景图像作差，获得前景图像，并进行相邻帧的前景图像的差异比对，判断监控视频中是否存在物体运动，若存在，则继续监控，若不存在，则判定异常，并进行告警提示。

6.如权利要求5所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，若监控视频中的帧图像在正常背景图像集中不存在对应的背景图像，则判定为异常，发出告警提示，并由人为进行判断，若人为判定为正常时，将当前帧图像进行背景提取，并将提取的背景图像添加入正常背景图像集中。

7.如权利要求5所述的一种现场监督视频的分类处理方法，其特征在于，所述进行相邻帧的前景图像的差异比对，判断监控视频中是否存在物体运动，具体为：将相邻帧分别与正常数据集中对应的背景图像做减法，然后再将做减法后的相邻图像进行差异比对，当两者差异为零时，则处于静止状态；若两者差异不为零时，则存在物体运动。

8.一种现场监督视频的分类处理系统，其特征在于，包括：

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一项所述的一种现场监督视频的分类处理方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的一种现场监督视频的分类处理方法。

技术总结
本发明提供了一种现场监督视频的分类处理方法、系统、设备及存储介质，其属于监督视频分类处理技术领域，所述方案包括：实时获取若干路监控视频；根据监控视频的位置信息，将若干路监控视频按照地理区域划分为若干一级分组；按照场景相似度将每个一级分组中的监控视频划分至若干二级分组；对于每个二级分组中的监控视频，基于其与预先构建的正常背景图像集的比对结果进行异常判断，若判断为异常，则进行告警提醒；所述方案通过对监控视频进行组类划分，安保人员在进行特定监控视频的查找时，查找更为方便快捷；同时，所述方案能够自动对监控视频进行异常判断，能够及时发现异常情况，从而及早采取措施。

技术研发人员：张涛,刘勇超,李文芳,程婷婷,张亚萍,田晓,张帝,吕炳霖,赵冠
受保护的技术使用者：国网山东省电力公司营销服务中心（计量中心）
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1