专利名称：用于监控环境的方法和系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及根据权利要求1的前序部分所述的一种用于监控环境的监视方法。
本发明还涉及一种适合于实施所述监视方法的系统。
背景技术：
在从公共场所到私人公司的许多状况下，存在出于检测任何异常事件的目的来对环境进行监控的需要，所述异常事件诸如是偷盗、破坏行为、侵入、抢劫以及一般来说任何使人和财产处于危险之中的事件。 为此，普遍使用监视系统，其中多个诸如视频记录装置(例如摄影机)或者运动传感器(例如红外传感器或者容积传感器)之类的传感器监控所关注环境的不同区域。
由传感器所发送的信息信号(例如房间的视频或者传感器的报警信号)由看守者所在的监控站接收。 公知的监视系统需要集中于传感器的设置阶段。 在该设置阶段期间，创建该系统的模型，该模型为每个传感器定义监控区域和邻接传感器，即监控所述区域的边界的传感器。 因而，在追踪过程(procedure)期间，该系统将通过从在设置时所标明的一个传感器切换到邻接的传感器来跟随所追踪的目标。 在诸如由专利申请US2003/0085992和W02005/120071所公开的增强型视频监视系统中，这种配置(configuration)提供， 一旦已经通过监控器选定环境区域，该系统就将自动地回放(recall)与该区域相关联的摄影机的视频信号。 然而，所有公知的监视系统都存在如下缺点如果传感器失效，则系统将不能对缺少该传感器进行自动补偿。 例如，在追踪算法的执行期间，系统一切换到故障摄影机，目标就将丢失并且算法将停止。 当系统的两个用户(例如使用两个不同监控站的两个看守者)想要查看所监控环境的相同区域时，公知监视系统所存在的另一问题出现。虽然视频信号可以被发送给这两个监控站，但是对主摄影机的控制只能被授予一个用户(通常根据优先级标准来选择该用户)。在这种情况下，第二用户必须自主地选择另一摄影机并且手动地对其进行控制。
在具有多个传感器和摄影机的大型系统中，对摄影机的搜索会是一项繁重的任务。 公知监视系统的另一缺点是设置阶段的复杂性，其中安装者必须在系统中规定哪个传感器监控该环境的某个区域以及哪个邻接传感器覆盖该监控区域的边界。从专利申请US2003/0085992中得知该过程的示例，根据该专利申请，对于由摄影机所拍摄的每个情景，安装者必须在系统中规定拍摄摄影机的名称并且通过指示哪个摄影机覆盖北部边界、哪个摄影机覆盖南部边界等等来建立表。 这样的配置是不利的并且在包括许多传感器的大型系统中难以实施。
为了克服该缺点，专利US 6， 437， 819公开了一种设置过程，该设置过程不需要手 动输入(这可能导致错误)传感器名称和邻接传感器。 然而，在专利US 6， 437， 819中所描述的设置过程所具有的缺点是该设置过程需 要跟随监控区域内的适当路径的安装者的存在。在待监控区域非常宽广(例如停车场、机 场候机楼)的地方，这是不利的。而且，所述过程不适用于其中某些区域不能由安装者访问 的情况，例如当更新监狱中或者处理危险物质的工厂中的旧监视系统时。
发明内容
本发明的目的是克服公知视频监视系统的问题。 特别是，本发明的目的是，每当系统不能使用传感器时就通过提供系统的动态适 应来改进监视系统、特别是视频监视系统的可靠性。 该目的通过包含从属权利要求中所阐述特征的监视方法和监视系统来实现，其中 所述从属权利要求是本发明不可分割的部分。 本发明所基于的思想是，集中于环境、而不是传感器来执行设置阶段。 在根据本发明的设置阶段，安装者首先通过定义所述环境的例如停车场、主入口
等的多个区域来创建该环境的模型。 然后，安装者将每个区域与在一个或多个传感器的可能位置(预设位置)中的至 少一个传感器相关联并且为每个位置分配区域监控判断(monitoring judgment)。
监控判断优选地与对借助于有关传感器检测到在相关联区域中所发生事件的概 率的估计相对应，并且在操作阶段(operational stage)，监控判断允许执行对传感器的智 能选择以便监控环境。对于摄影机来说，监控判断基本上对应于在所考虑的预设(preset) 位置中的区域可见性判断。 在操作阶段期间，监视系统的控制系统在所安装的所有传感器中找出那些能够被 使用的传感器(例如，那些未发生故障或者未被其它用户使用的传感器)以便执行监视功 能。 —旦已经验证了可用传感器，控制系统就通过参考在系统设置阶段期间所创建的 模型以及由操作者分配给传感器的各个预设位置的监控判断来控制一个或多个可用传感 器。 这允许待监控区域与传感器之间的动态关联如果不能利用在感兴趣区域中进行
操作的传感器(因为该传感器发生故障或者已经由另一用于所使用)，则将不考虑该传感
器并且控制系统将选择其配置中最适合监控该感兴趣区域的第二传感器。 另外，如果传感器失效，则系统将通过以如下方式对其余传感器定位来重新安排
所述其余传感器通过使用可用传感器来对检测到环境中的事件的概率进行优化。更具体
地，这通过如下事实成为可能对传感器的选择不只取决于其与感兴趣区域的关联，而且还
取决于监控判断，该监控判断如前所述表示通过传感器检测到事件的概率。 特别是，所述监控判断可以被用于根据试探法(heuristicmethodology)来选择
传感器，该试探法例如将具有最高监控判断的可用传感器分配给小区监控任务。 这些解决方案允许降低被用于管理传感器的算法的计算复杂性。 可替换地，根据本发明的方法可以提供对传感器进行设置，以便在定义待监控区域和对可用传感器的约束后使检测到事件的概率最大化。
这允许使监控性能最优化。 另外，该监视系统优选地具有分布式体系结构，该分布式体系结构具有多个通过 网络相互通信的计算机。每个计算机都与一组传感器相关联。 这(在统计上)减少了每个计算机必须同时执行的算法的数量，以便例如管理向
不同传感器所请求的几个任务，其中所述不同传感器由一个计算机管理。 在优选的解决方案中，计算机被集成在传感器中，传感器因而变得智能并且能够
相互通信以便自动地选择其用于执行由操作者所请求任务的最优配置。
根据下述说明并且根据以非限制性示例方式所提供的附图，本发明的其它目的和 优点将变得显而易见，其中 图1示出根据本发明的视频监视系统； 图2a、2b和2c示出由该系统所使用的用于激活摄影机的环境模型；
图3a和3b示出由该系统所使用的用于激活摄影机的环境模型。
具体实施例方式
监视系统的体系结构 在图1中，附图标记1示意性地指示待监控的环境。环境1包括建筑物100和户 外庭院200。 下列特别感兴趣的区域在环境1中加以识别
-建筑物入口 区域Cl ;
-停车场Pl :区域C2 ;
-停车场P2:区域C3;
-入口门区域C4。 区域Cl-C4由四个摄影机Sl-S4和一个被布置在待监控环境内的容积传感器S5 环境被划分成的区域数量和传感器(摄影机和其它传感器)数量不是本发明的限 制因素，而是取决于安装者的选择。 摄影机Sl-S4可以是固定的或者可移动的摄影机，特别是PTZ类型(平移/倾斜 /变焦(pan/tilt/zoom))。 在图1的示例中，摄影机Sl和S3是固定摄影机并且只拍摄相应区域Cl和C3，而 摄影机S2和S4是能够分别拍摄区域Cl-C2和C3-C4的PTZ摄影机。 容积传感器S5是固定传感器，并且在其检测到建筑物11内部的运动时(例如因 为入口 Cl的门被打开)发送报警信号。 传感器被连接到数据网络2，通过该数据网络2，传感器与监控站3交换信号，例如 摄影机Sl-S4发送所拍摄的图像。 数据网络2可以是有线LAN，但是所述数据网络当然还可以包括可以有助于摄影 机的安装的无线元件。
来监控
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监控站3包括从摄影机接收图像并且将这些图像显示在合适的可视化装置32上 的计算机31，其中所述可视化装置32适于同时显示多个图像33。 所述可视化装置优选地包括多个屏幕或者显示彼此相邻的几幅图像的单个屏幕 (这种解决方案被公知为"复用(multiplexing)")。 监控站3还包括其它本身公知的部件，诸如键盘34、鼠标35和看守者用来通过改 变PTZ摄影机的平移、倾斜和变焦角度来控制该PTZ摄影机的控制杆36。
类似可视化装置，这些部件也被连接到配备有合适接口的计算机31，例如用于控 制杆36的接口、用于将从摄影机Sl-S4接收到的图像发送给可视化装置32的视频接口以 及网络接口 ，其中通过该网络接口将控制数据发送给摄影机。 该用户接口与键盘、控制杆和鼠标一起允许用户选择并控制摄影机，因而激活了 将图像从一个或多个摄影机传送到可视化装置32。 当区域Cl-C4中的任何一个(例如停车场P2)被选择时，从摄影机(例如S2)传 送图像，根据预定标准该摄影机被自动地与所选择的区域相关联，其目的在于(如下所述) 使检测到感兴趣区域中的异常事件的概率最大化。 在后面在专门部分中将说明允许回放摄影机的接口的详细情况。 在图1的示例中，系统的体系结构是集中型，其中单个计算机31执行控制传感器
所需的计算算法并且执行监视功能，诸如追踪在环境内运动的目标、记录视频部分以及自
动的事件检测。其它解决方案也仍然是可能的；例如，可以以分布式系统的形式来提供该监
视系统，所述分布式系统如在后面在题为"利用具有分布式体系结构的控制系统的变型方
案"的部分中所描述的分布式系统。 系统设置 根据本发明，在监视系统的设置阶段期间，通过定义环境及其邻接区域的感兴趣 区域Cl-C4来创建该环境模型。 在下述说明中，所述模型的区域将被称为"小区(cell)"以便避免与环境的物理区 域的任何混淆。 随后，将每个小区Cl-C4与一个或多个传感器相关联，所述一个或多个传感器能 够监控与该小区相对应的区域的至少一部分。 特别是，因为PTZ摄影机可以拍摄到多个位置，所以每个小区不仅与摄影机相关 联，而且是与给定位置中的摄影机相关联(被称为"预设")。 当然，对于固定的摄影机或传感器来说，只存在一个在安装传感器时所设定的预 定位置。 在设置阶段期间，传感器被顺序地激活。 对于每个可移动摄影机或传感器来说，操作者定义最好地满足操作者的监视需求 的可移动传感器的预设位置。 对于每个预设位置，操作者通过选择装置将传感器与环境区域相关联，并且分配 表示所拍摄图像的质量的监控判断(例如表示为0与1之间的值)。 监控判断对应于对通过所述传感器检测到在小区内发生的事件的概率的估计，其 中在特定的预设位置中的传感器被已经与该小区相关联。 在操作阶段，这允许通过将传感器定位在那些使监控环境的概率最大化的预设位置来控制传感器。 图2a-2c和3a_3b的示例图解说明了两个不同的环境模型，这两个不同的环境模
型被用户界面用于将待监控的环境示出给安装者并且用于允许该安装者选择区域。 参照图2a，2b和2c的示例，提供用户界面的程序允许通过图形界面来定义小区列
表及其连接，其中该图形界面允许绘制将小区表示为通过弧(arch)来连接的节点的图。 有利地，节点的空间布置是自由的，从而在设置阶段期间，操作者能够以反映待监
控区域的地理布置的方式来对节点进行布置，因而允许看守者在操作阶段期间立刻发现待
监控的区域。 根据可替换的解决方案(其从计算的角度来看不那么复杂，但是稍微不那么方便 用户使用)，能够以文本模式来对区域及其连接进行定义。 重新参照图2a-2c的示例，在设置阶段，操作者创建环境模型，然后顺序地激活传
感器(例如使摄影机循环)。对于每个传感器，操作者验证监控区域(例如他看到屏幕上由
摄影机所拍摄的图像)并在分配监控判断的同时创建与模型区域的连接。 可以在表示传感器的图标与表示框架区域的方框之间画一条链接(link)来提供
传感器/区域连接。 以这种方式，创建如在图2c中所示出的小区/传感器图形。
传感器的预设和监控判断通过软件被存储到控制系统的数据库中。
在图3a-3b的示例中，环境模型包括待监控区域的地图。 图3a所示的地图可以由操作者通过使用常见的图形程序来以电子方式建立，或 者该地图可以是输入的图形文件。 在图3a-3b的解决方案中，在设置阶段期间，操作者选择传感器并且如图3b所示 那样针对每个预设位置在地图上标记监控区域，并且例如通过在键盘34上键入值或者通 过以鼠标35选择所显示的值来使监控判断相关联。 当选定了对应于由传感器所监控区域的一组像素时，软件将自动地创建模型小区 和相应的邻接区域。 在本发明的实施例中，每个像素选择对应于模型的一个小区。
相邻的像素组是邻接小区。 在优选实施例中，相互重叠足够大程度的像素组被分组到单个小区中。 在编程阶段期间定义用于判断两个像素组是否应该被共同分组到单个小区中的
标准如果两个像素组刚刚接触，则事实上可优选将这两个小区保持为分离的。 与每个小区(区域，形状)相关联的几何信息和关于小区之间的过渡(transit)
方向的信息被自动提取出来。 可以在地图中包括在计算邻接区域时将要考虑进去的屏障(barrier);例如，两 个非通信空间彼此不邻接。 —旦模型已经被建立，用户就可以添加其它信息(小区标签、区域移动性、依赖于 时间的屏障、弧定向等)。 当完成设置时，控制系统将画出如图2c所示的小区/传感器图形。
用于最优覆盖的算法 在设置阶段之后，控制系统准备好开始环境监视的操作阶段。
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给定感兴趣区域和传感器集合，目标是通过选择最合适的传感器并且通过以最适当方式控制这些传感器来监控所述区域。 这转化为使检测到发生在给定的感兴趣区域中的异常事件的概率最大化。
特别是，假设感兴趣区域是在设置阶段期间所建立的环境模型的N个小区的集合。 &指示发生在小区i中的异常事件。 监视系统包括M个传感器，Xj指示传感器j的位置。 特别是，对于PTZ(平移倾斜变焦)传感器来说，该位置可以取被称为"预设(preset)"的值的有限离散集合中的值。 可以像对待只具有一个预设的特定PTZ传感器那样来对待固定传感器。 —般来说，传感器的位置可以取连续域中的值并且可以包括针对位于移动装置
(巡视车，机器人等)上的传感器的地理坐标。 事件的检测被表示为D，表达式 p (D I Q U C2 UU CN， Xl， ， xM) (1) 指示在如下条件下检测到异常事件的概率所述条件是事件只发生在与待监控的
环境部分相关联的N个小区之一中并且M个传感器在特定的预设Xj中。 因此，最优覆盖给定区域的问题转化为寻找将使所述概率最大化的最优传感器配
置。所述配置可以被表达为
;,，;2,…，j^ =argmax/ (D| CuC2 u…uCw,x,，…，Xm) ( 2 )
、，..',~ 检测概率可以被表达为
l;，c,，x,，...，c) 上面的表达式是通过利用立即观察来获得的小区i中的事件发生与M个传感器的位置无关，即p(CJx"…Xm) =p(C》 在给定小区i中发生事件的概率p(Ci)可以与对应区域的大小以及与从监视点的角度表征小区的临界状态(criticality)成比例。 出于简化的目的，在下面假设模型的所有区域都具有相同的概率；因而，检测概率
表达式变为
l^ic,,;...^)
/7(DIC,UC2U…UCw,^…，X丄^-^-- (4) 其中p(D|Ci， Xl， . . . xM)是在小区i中发生事件并且传感器在特定的预设Xj中时的事件的检测概率。
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现在考虑由监视系统的单个传感器(例如传感器1)来看守给定小区的情况。
因而获得p(DlCi， Xl， ...xM) = p(D|Ci， x》，即小区i中的检测不依赖于那些不监 控小区i的传感器的位置。 p(DlCi，x》被假设为在设置该监视系统时由安装者所分配的监控判断。更具体地， 所述监控判断是在其被与小区i相关联时被分配给位置Xl中的传感器1的监控判断。
相当合理地，如果监控判断很高，则在模型的给定区域中检测到事件的概率也会 很高。反之亦然，如果判断是零，则将不可能(零概率)实现利用预设A中的传感器1在 给定小区中的检测。 现在考虑由适当预设中的多个传感器来看守小区i的情况。
以帮助安装者为目的，上述设置过程不提供组合的监控信息。 出于该原因，在缺少这样的信息的情况下，将考虑最坏情况找到具有最高可见性 的传感器，并且假设其它传感器不能添加任何可增加模型的给定区域的可见性的信息。因 而获得 / (D|C,.,x ..x )= max p(Z)IC,，气) (5) 现在考虑下列示例。位于Xl和x2中的两个传感器si和s2分别以可见性判断0. 8 和0.6看到给定小区Ci。 假设其它传感器没有看到在任何预设中的给定小区，或者这些其它传感器位于其 不能看到给定小区的预设中。 因而获得p(DlCi，x》=0.8，p(D|Ci，x2) = 0. 6， p (D |&， Xj) = 0， j > 2并且根据 前面的表达式，P(DlCi，XpX2， ... ，xM) = 0.8。
通过基于该假设来进行展开(4)，因而获得
Zmax p(Z) I C,，x,) .一，产i,….M尸、1 ,， ^ ,、
uC2U…uC"，…，;c丄^-^- (6) 其中p(DlCi，Xj)是预设Xj中的传感器j正在监控小区Ci的监控判断。上面的表 达式严格地对给定区域的覆盖的质量进行量化，因而允许对用于该目的的不同传感器配置 进行比较。 可以在下面解释的所有可能配置中搜索最优配置；^,…，^ 。 允许找到最优配置的算法从在设置监视系统时所绘制的小区/传感器图形(图 2c)中所包含的信息开始。 对于每个小区，存在一个或多个将该小区与对其进行监控的传感器相联系(tie) 的弧。 对于每个弧，存在指示传感器预设的一条信息。通过将待覆盖区域的所有小区都
考虑进来，有可能利用相应预设来建立将被用于获得所述覆盖的传感器的集合。 最优传感器配置^;2,...,;^是使检测概率最大化的一种配置；因此，在优选的解
决方案中，该算法通过针对每种传感器组合进行计算(6)来进行，然后该算法选择具有最 高检测概率的传感器组合。 根据以下示例将变得显而易见的是给定三个小区Q， C2和C3 ;小区Q被预设x,中的传感器1看到，小区C2被预设和预设x22中的传感器2看到，并且小区C3被预设x22中的传感器2看到。 可能配置的范围包括(x,， x20和(x,， x22)对。 当然，如(x/， x2、 x22)那样的配置不能被接受，因为在任一瞬间，给定传感器只能处于一个位置。 —旦两个可能的配置已经被确定下来，该算法就计算对应于所述两个配置的检测概率。 现在假设，除预设x22的那个等于0. 8的监控判断之外(该预设看到2个小区，但是质量较低)，所有监控判断都等于1。 在这些条件下，第一配置(x/，x。的检测到在该环境中发生异常事件的概率等于
uC2 uC3，x;，x;)， 而第二配置(x/， x22)的检测到在该环境中发生异常事件的概率等于
; (DIC, uquC",^——— 该算法然后将两个计算出来的检测概率进行比较并且选择配置(x/， x力，S卩，使在给定区域中检测到事件的概率最大化的那个配置，其中所述给定区域在这种情况下对应于整个环境。 从上述说明中显而易见的是，如果可能配置的数量大，则针对最优配置所进行的搜索可能是繁重的计算任务。 在这样的情况下，可以应用运筹学方法以便获得次优的解决方案。 尽管基于监控判断和小区/传感器图形，但是这些方法使从检测概率所获得的合
适的成本函数最小化。 可替换地，还可以通过引入试探法来降低计算复杂性；例如，可以选择将每个传感器都设定到具有最高监控判断的位置，以便监控一个或多个只能由该传感器所看到的小区。 —旦被确立，这些试探法便与检测概率的计算无关，即使该概率可以被用于在设计算法时对不同试探法的性能进行比较如果提出了几个试探法，则检测概率的计算将允许确定那些由试探法所提出的配置中的哪个配置对于检测事件是最适当的。
利用最低数量传感器的最优覆盖 可以通过约束必须使用最低可能数量的传感器来补充在前一部分中所讨论的最优覆盖问题。 利用最低数量的传感器来计算最优覆盖的算法也基于如下假设即在小区中检测到事件的概率不随用于覆盖该小区的传感器数量而增加。因而假设M"IC,，x,，…Xm)^ ，5 ; (D|C,，x ) (7) 因此，该算法只考虑在所有那些看到相同小区的传感器中具有最高监控判断的传感器。 具有较低判断的传感器被视为冗余的。虽然从实际的角度来看，从更多传感器添加信息(例如，添加区域框架)以便将监控性能改善至某种程度可能是有用的，但是尽管如
12此仍然存在以下情况，其中重要的是没有接收到冗余信息接收到冗余信息的操作者将评 估是什么在监控场景中更慢并且更困难地发生。 同样重要的是，在多用户和多任务系统中使用最小数量的资源将增加同时服务于 更多操作者和任务的概率。 通过考虑将被用于最优覆盖的传感器全集中的所有可能子集来找出在上述约束 情况下的最优解决方案。 对于每个子集，如在前一部分"用于最优覆盖的算法"中所述那样找出最优的预设 配置。 通过具有最高检测概率的最小基数集合(minimum cardinality set)来表示当前 问题的解决方案。 应该注意，没有必要考虑所有可能的传感器子集当在具有N个基数的传感器子 集中所搜索的最优解决方案的检测概率等于在具有N-l个基数的子集中所搜索的最优检 测概率时，则最优解决方案将是具有N-l个传感器的配置。 因此，该方法有利地提供了在增加基数的传感器子集中搜索针对最优覆盖问题的 解决方案。 时变(Time-variant)的最优覆盖 现在考虑最优解决方案不能提供对整个环境的覆盖的情况，例如是因为可用传感 器的数量相当小。 为了监控整个环境，执行包括如下步骤的被称为"巡查(patrol)"的任务。 首先，计算使检测到在环境中发生的事件的概率最大化的配置；这通过在上面部
分中所讨论的"最优覆盖算法"来获得。 通过所述算法的作用(effect)，传感器将其自身以监控X个小区的方式定位，其 中X个小区小于小区总数(其被假设为数目N)。 该配置被保持达预定时间，之后该最优覆盖算法被应用到未被先前计算的配置的 传感器所监控的N-X个小区。 新的传感器配置被保持达预定时间，其优选地由操作者来设定。 如果新的配置没有覆盖所有小区，则该方法将为其余的小区再次应用该最优覆盖
算法并且将把该新的配置保持达预定时间。 重复该过程直到所有小区都被覆盖为止。 可能的是，当使在数量逐渐减少的小区中检测到事件的概率最大化时，发现包括 冗余传感器的配置；为此，在应该使用最低数量的传感器的约束下使用该最优覆盖算法可 能是有利的。 以这种方式，在覆盖选定小区方面冗余的任何传感器将被用于覆盖已经在前面的 步骤中看到的小区，以便使环境中的检测概率最大化。如在下面将要详细解释的那样，在传 统视频监视系统中，巡查功能利用在其相应预设中循环的独立传感器，并且不为覆盖监控 区域而共同合作。
最优边界覆盖 监视系统提供被称为"目标追踪"的功能，即在所监控的环境中追踪移动的目标。
被目标所占用的小区被称为"活跃小区(active cell)"，而邻接小区被称为"边界
在系统设置时所绘制的小区/传感器图形中定义小区之间的邻接性。 为了不丢失目标，在将传感器定位在活跃小区上的同时，其它传感器被配置为使
得提供对该边界区域的最优覆盖。 最优边界覆盖算法的目的是使下列概率最大化
p(D|5k， Q U C2 U U CN， Xl， ， xM) (8) 所述概率对应于在如下条件下检测到事件的概率所述条件是该事件来自小区k
并且发生在小区k的N个边界小区&之一中，并且M个传感器处于特定位置Xj。 在类似于那些针对最优覆盖算法所述的条件下，通过以下关系来给出检测概率
MDI^，C,uC2U…uCw，x,'=' ' 'w-z- (9) 其中p (D I Ci， Xj)是在预设Xj中的看守小区&的传感器j的监控判断，而p |5k)是目标从活跃小区移动到可能已有的边界小区i的概率。 根据优选实施例，当在设置阶段期间创建环境模型时，有必要规定从一个小区转移到另一小区的概率。 这些概率对应于上面公式中的p (Ci 15k)实例。 如果没有规定关于从一个小区转移到邻接小区的概率的信息，如参照图2a-2c和3a-3b所描述的实施例中那样，则所有的p(Cil&)实例都相等并且用于计算在边界小区中检测到事件的概率的关系被给出为
「 ， y max C,',x,.) _ ,m,、1 '， ^
剩q，C,uC2U…u;x,，…,^)-^-^- ( 10) 最后，因为边界覆盖是特别的最优覆盖问题，所以边界覆盖也可以通过使用类似
于在"时变的最优覆盖"部分中所描述的时变覆盖方法来解决。云诚,鹏^H乍禾口飾配,罾 在给定的监视系统中，能够参与用于提供给定区域的最优覆盖的任务的传感器集合将由于待执行任务的不同优先级和请求这些任务的各个操作者的不同优先级而随时间改变。 举例来说，可能的是，在系统执行"巡查"功能以检查环境时，操作者请求对摄影机的控制；如果该操作者具有高于自动巡查过程的优先级，则显然将必须在没有由操作者控制的摄影机的情况下执行所述过程。 此外，任何发生故障的传感器将随时间改变可用传感器的集合。 为了应付这些状况，每当参与覆盖的传感器集合改变时系统都计算用于覆盖给定
区域的最优配置。 例如，当可以用于任务的摄影机数量减少时，将以提供更宽变焦框架的方式或者根据将随时间改变取景(framing)的时变的覆盖过程(如上所述)来控制覆盖给定区域的其余摄影机以便覆盖所有小区。
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在后一种情况下，可以减少在给定配置中的传感器的持久性(permanence)时间以便确保充足的覆盖。 反之亦然，如果传感器的数量增加，则所使用的传感器配置将目的在于覆盖更小的区域，例如具有更高变焦等级的摄影机，其中每个传感器在特定预设中的持久性时间增加。 因而，根据本发明的监视方法允许动态地重新配置传感器。 该监视系统的控制系统——无论是集中系统(如图1所示)还是分布式系统(如在下面在"利用具有分布式体系结构的控制系统的变型方案"的部分中所示)——验证哪些传感器是可用的并且决定这些传感器必须参与哪个任务。 例如，当追踪事件时，一旦在活跃小区中发现目标，监控边界的传感器就被以提供
最佳边界覆盖的方式来配置。然后，根据最优边界覆盖算法来控制这些传感器。 其余的传感器被专用于其余小区的最优覆盖任务，并因而被配置为使得检测到其
余小区中的事件的概率最大化。 通过将覆盖问题作为环境的函数和小区/传感器图形的函数、而不是传感器邻接性的函数来表示这一事实使得动态的传感器配置成为可能。 该方法在选择传感器方面带来一定的自由度，因为可以通过使用不同配置中的传感器以不同的方式来对区域进行覆盖。 这些自由度允许管理那些参与覆盖任务的传感器可能变化的情况。 边界覆盖是合作的更广泛形式，除了目的在于获得最优边界覆盖的合作之外，其
还提供活跃传感器与边界传感器之间的合作。当活跃传感器或者给定活跃传感器的位置
改变时，边界也将随覆盖该边界的传感器及其配置而改变。这种功能被称为"辅助导航
(assisted navigation)"并且将在下一部分中详细说明。 辅助导航 根据本发明的监视系统执行被称为"辅助导航"的功能，该功能对环境中的移动目标提供简单且有效的追踪。 追踪目标的运动(目标追踪)是一项困难的任务，并且如所公知的那样造成涉及如下方面的几个问题对活跃摄影机(对目标取景的那个摄影机)的选择以及从活跃摄影机切换到另一待激活的摄影机以便继续追踪目标。
辅助导航功能是对所述问题的解决方案。 —旦已经检测到事件(自动地或者通过操作者)，操作者就选择拍摄事件的摄影机并且开启导航功能。 辅助导航算法检测由操作者所选择的传感器(活跃传感器)，由此识别该传感器并且获得其定位数据(空间中的定向)。 通过在设置阶段期间所绘制的小区/传感器图形，导航算法通过计算形成活跃地
区的小区集合来确定当前由活跃传感器所监控的环境部分(活跃地区)。 当正在监控活跃小区的传感器由操作者手动控制时，如在PTZ传感器的情况下那
样，后者可能位于不同于在设置时所记录的预设位置的位置中；这是因为以下事实PTZ传
感器能够在基本上连续的位置集合中移位，而根据本发明的方法需要(在设置时)记录多
个离散位置。
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基于合适的度量，该算法估计与由操作者设定的位置最接近的预设位置。 从由此计算出的预设位置开始，该算法然后获得活跃地区的边界，即不属于活跃
地区但是与其邻接的小区的集合。 对活跃小区和对边界的计算是动态的；因此，如果活跃传感器改变其位置，则辅助 导航算法将重复该计算并且相应地更新边界。 通过使用该最优边界覆盖算法，该辅助导航算法选择最合适的传感器并将这些传 感器以使对活跃地区边界的监控最大化的方式来定位。在系统中的所有传感器中，该过程 只选择那些能够潜在地检测到目标(如果该目标离开该活跃区域)的传感器，即活跃传感 器的范围。 如果传感器是摄影机，则辅助导航功能提供同时显示活跃摄影机的视图以及正在 监控边界的摄影机(邻接摄影机)的视图。 当目标离开活跃摄影机的可见范围时，如果边界受到完全监控，则其将出现在邻 接摄影机的视图之一中。发现邻接视图之一中的目标对于操作者来说是容易的任务，该操 作者因而可以容易地确定该新的活跃摄影机的位置并且可能取得对该摄影机的控制。
有利地，由摄影机所拍摄的图像被显示在触摸屏上。 在该实施例中，通过触摸包含目标的视图，操作者生成信号，该信号被辅助导航算 法所使用以用于识别负责所选择视图的摄影机，并且借助于所述信息，用于执行上述算法 步骤。 如果边界未被完全监控，则对于其余小区的最优覆盖的任务来说，通过使用那些
未被导航任务所采用的传感器来使丢失目标的概率最小化。 每个区域的序列(SEQUENCE PER AREA) 由根据本发明的监视系统所提供的另一功能被称为"每个区域的序列"。 该功能允许克服公知序列的缺点，根据在设置时操作者所定义的序列，其每次示
出由系统摄影机所拍摄的图像。 根据本发明的方法在设置阶段期间要求操作者选择依次监控的区域。 对区域的选择可以通过凸显(highlight)电子地图的一部分或者通过指定形成
感兴趣区域的小区集合来完成。 在该阶段，操作者只必须指定待监控的区域、视图的长度以及(可选地)覆盖方 向。 优选地，操作者将不提供关于将被用于创建序列的传感器的任何指示；然而，操作 者可以为一个或多个传感器的选择设定约束。 基于该信息，该方法在只应该使用摄影机的约束下并且优选地还在应该使用最低 数量的摄影机的约束下执行该最优覆盖算法，由此找出将覆盖由操作者所指定的区域的摄 影机配置。 如上所述，该最优覆盖算法将传感器的可用性和优先级考虑进来如果传感器忙 于执行另一任务，则该算法将通过只考虑可用传感器来进行计算。
传感器计算是动态的并且取决于针对其使用传感器的活动。 在选择将参与该序列的传感器集合之后，有必要定义待显示的图像序列的时间次序。
在本发明的实施例中，操作者指定对与待由序列所监控的区域相关联的小区的拍 摄次序。 在优选实施例中，区域的序列算法执行最后的计算步骤以确定时间次序，根据该 时间次序传感器将被激活。 通过使用关于在小区/传感器图形中所包含的传感器的位置的信息进行该最后 的计算。 优选地，该算法提供不同视图的空间连续性，从而拍摄邻接小区的传感器将在序 列中是连续的。 上述"每个区域的序列"方法允许自动地计算在每个区域的序列中所涉及的传感 器的序列，因而允许克服由操作者手动设定序列的效率限制。 此外，上述"每个区域的序列"方法提供动态的传感器选择，从而即使在存在由多 用户和多任务环境所引起的冲突的情况下(例如两个用户或任务同时请求相同的传感器) 也有可能执行对感兴趣区域进行覆盖的次优的序列。
用户界面 本发明使用允许操作者快速地并有效地监控整个环境的高级界面。 该界面以小区/传感器图形(图2c)或者电子地图的形式为操作者示出环境的模型。 这允许操作者简单地通过选择小区/传感器图形中的对应小区或者通过用鼠标 指出该小区或在电子地图上触摸该小区(如果使用触摸屏的话)来对区域的图像进行回 放。 这提供快速的监视，因为看守者能够迅速地并且直观地集中在感兴趣区域的图像 上。 用户的选择通过该界面被读取并且被发送到控制系统，该控制系统然后对正在监
控选定区域的一个或多个传感器的图像(或者一般来说，信息)进行回放。 根据选定区域并且根据操作者的偏好来选择传感器，该操作者例如可以决定显示
该区域的单个帧或者执行对该区域的最优覆盖。 例如可以通过下拉菜单来设定这些偏好，其中可以通过用鼠标右键点击该感兴趣 区域来打开该下拉菜单。 利用具有分布式体系结构的控制系统的变型方案
上述监视系统和方法考虑到多用户和多任务监控。 因此，有可能的是，在给定时刻多个任务被请求(如对不同环境区域的最优覆 盖)，或者上述导航和每个区域的序列功能被激活。 因而，显而易见的是，该系统的计算能力必须是充分的以承受由多算法的同时激 活所带来的计算复杂性。 在具有许多传感器的大型监视系统中，这样的计算复杂性可能并不易于由具有如 图1所示集中式体系结构的控制系统来处理。 在有利的实施例中，执行各种任务的算法的控制系统是分布式系统，即该系统包 括多个通过数据网络相互通信的计算机。 大量计算机还在发生任何故障的情况下确保了良好的冗余水平。
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计算机优选位于不同的和远距离的地方，以便确保较高的安全水平以免于针对其 物理性破坏的任何袭击。 根据该实施例，在设置阶段期间所绘制的环境模型和小区/传感器图形被存储在 所有计算机中，从而每个计算机都能够自主地执行上述覆盖算法。 每个计算机与传感器的子集(优选只有一个)相关联，因此每个计算机通过小区 /传感器图形与监控环境中的区域的子集相关。 如果由计算机管理的传感器之一在其预设的至少一个中看到区域中的至少一个
小区，则该计算机参与关于该给定区域的任务(例如每个区域的序列或者导航任务)。 计算机还根据所请求的不同任务的优先级来决定其传感器之一是否必须参与任
务。例如，如果每个区域的序列被请求并且所涉及的传感器已经被用于导航任务，则该计算
机可以决定不参与新任务，因为导航具有比每个区域的序列更高的优先级。 —旦已经决定参与某个任务，计算机就需要知道哪些其它传感器也将参与该任务
以便计算最优覆盖。 这通过如下事实来做到每个计算机通过数据网络向所有其它计算机发送一条指 示其传感器正在参与的任务的信息。 因而，每个计算机知道参与该任务的传感器的全集，并且因此能够计算受控传感 器的配置以便获得最优覆盖。 每个计算机被定维(dimension)以用于针对整个环境执行至少一个最优覆盖算 法。 然而，计算机同时涉及的任务数量随着与其相关联的传感器数量的减少而下降； 结果是，与集中式控制系统所要求的计算能力相比，属于分布式系统的每个单个计算机的 计算能力下降。 因此，最优解决方案是为每个传感器使用一个计算机，或者更好的是将计算机集
成到传感器中，从而使传感器变得智能。 监视系统的其它变型方案 根据上面的说明，视频监视系统的优点是显而易见的，同时还很显然的是可以对 该视频监视系统做出许多改变，例如通过将控制系统资源集中或者分散，或者通过使用等 效过程以用于管理由上述监视方法所需要和处理的相同信息。 例如，已经提出在设置阶段的最后所绘制的小区/传感器图形，因为该小区/ 传感器图形允许操作者非常容易地读取小区/传感器关系。然而，出于严格地进行数值 (numerical)处理的目的，可以用包含关于小区与传感器之间的关系的相同信息的小区/ 传感器表来代替该小区/传感器图形。
权利要求
一种用于通过多个传感器(S1-S5)来监控环境(1)的方法，其中控制系统(31)从所述多个传感器中的一个或多个传感器接收信息并且使用所述信息以便监控所述环境(1)，其特征在于，包括设置阶段，其中所述控制系统的操作者-通过定义与所述环境的区域相对应的多个小区来创建环境的模型，-通过为所述多个传感器中的每个传感器定义至少一个可能位置(xi)并且将所述至少一个可能位置(xi)与所述多个小区中的至少一个小区相关联来创建所述多个小区与所述多个传感器之间的小区/传感器关系，并且-为由此定义的每个可能位置(xi)分配用于相关联小区的监控判断，以及包括操作阶段，其中，为了对待监控区域执行监视功能，所述控制系统-在所述多个传感器中寻找能够用于执行所述监视功能的传感器，并且-通过将所述可用传感器中的至少一个定位在可能的位置(xi)中来对其进行控制，其中所述可能位置(xi)是基于所述小区/传感器关系并且基于与所述多个传感器的可能位置(xi)相关联的监控判断来选择的。
2. 根据权利要求1所述的方法，其中所述监控判断对应于对检测到在相关联小区中发 生的事件的概率的估计。
3. 根据权利要求1或2所述的方法，其中所述多个传感器包括至少一个摄影机，并且其 中分配给所述摄影机的至少一个位置的监控判断对应于对相关联小区的可见性的判断。
4. 根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中当创建所述环境的模型时，所述 操作者在控制系统中指定所述小区之间的邻接性。
5. 根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述选择的可能位置(Xi)使检测 到所述待监控区域中的事件的概率最大化。
6. 根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述控制系统根据在所述多个可 用传感器中的传感器组的可能位置(Xi)的各个可能组合中所选择的配置通过将所述传感 器组定位在相应的可能位置(Xi)中来控制所述传感器组。
7. 根据权利要求6所述的方法，其中所述配置使检测到所述待监控区域中的事件的概 率最大化。
8. 根据权利要求7所述的方法，其中所述概率被约束于使用执行所述监视功能所需的 最低数量传感器。
9. 根据权利要求7或8所述的方法，其中所述待监控区域与所述多个小区中的小区的 第一集合相关联，并且其中所述传感器配置覆盖待监控小区的子集，所述方法包括以下步 骤a. 定义所述传感器配置，b. 以所述配置将所述可用传感器保持达预定时间，c. 定义未被所述第一配置所覆盖的小区的第二子集，d. 确定第二传感器配置，所述第二传感器配置使检测到所述第二子集中的事件的概率 最大化。
10. 根据权利要求9所述的方法，其中如果所述第二配置没有覆盖所述第二子集的所 有小区，则步骤c)和d)被再次执行，直到小区的所述第二子集为空为止。
11. 根据权利要求9或10所述的方法，其中所述预定时间由所述操作者设定。
12. 根据权利要求10或11所述的方法，其中所述预定时间由所述控制系统设定。
13. 根据权利要求9至12中的任何一项所述的方法，其中在所述第二配置的每次计算期间，所述控制系统在所述多个传感器中寻找那些能够被用于对所述小区的第二集合执行所述监视功能的传感器。
14. 在权利要求8的基础上根据权利要求9至13中的任何一项所述的方法，其中未被用于执行所述监视功能的所述多个传感器中的传感器被用于对待监控的第二区域执行第二监视功能。
15. 根据权利要求6至8中的任何一项所述的方法，其中所述多个传感器包括多个摄影机，并且其中所述监视功能通过由所述多个摄影机所拍摄的图像序列来监控所述待监控区域，所述配置在只应该使用摄影机的约束下被确定。
16. 根据权利要求15所述的方法，其中所述操作者为与所述待监控区域相关联的小区指定拍摄次序，并且其中由所述拍摄次序来确定所述图像序列。
17. 在权利要求4的基础上根据权利要求15所述的方法，其中所述图像序列依照如下次序所述次序取决于与所述待监控区域相关联的小区之间的邻接性。
18. 根据权利要求15至17中的任何一项所述的方法，其中通过由所述操作者对能够被用于所述功能的摄影机所施加的约束来调整所述配置。
19. 在权利要求4的基础上根据权利要求6至8中的任何一项所述的方法，其中事件在活跃小区中被检测到，并且其中所述待监控区域对应于所述小区的边界。
20. 根据权利要求19所述的方法，其中所述操作者在控制系统中指定其中检测到所述事件的环境区域，并且其中所述控制系统定位所述活跃小区。
21. 根据权利要求20所述的方法，其中检测到所述事件的所述环境区域对应于由所述操作者选择的摄影机所拍摄的环境部分。
22. 根据权利要求21所述的方法，其中所述选择的摄影机是移动摄影机，并且其中所述操作者控制所述移动摄影机。
23. 根据权利要求22所述的方法，其中所述控制系统通过考虑到所述移动摄影机在由所述操作者定义的可能位置GO中来确定所述配置。
24. 根据权利要求23所述的方法，其中通过将所述移动摄影机的所述至少一个可能位置(Xi)与在所述监视功能被执行时的所述移动摄影机的位置进行比较来确定被纳入考虑的所述可能位置GO 。
25. 根据权利要求19至24中的任何一项所述的方法，其中在只应该使用摄影机的约束下确定所述配置，并且其中所述方法还包括显示图像的操作，其中所述图像由用于执行所述监视功能的所述控制系统控制的摄影机所拍摄。
26. 根据权利要求25所述的方法，其中在由所述选择的摄影机所拍摄的图像附近显示所述显示的图像。
27. 根据权利要求26所述的方法，其中所述显示的图像和所述由所述选择的摄影机所拍摄的图像被显示在触摸屏上。
28. 根据权利要求27所述的方法，其中所述操作者通过触摸所述触摸屏的区域来激活监视功能。
29. 根据权利要求1至4中的任何一项所述的方法，其中，为了执行所述监视功能，所述控制系统选择可能位置(Xi)，其中用于待监控区域的最高监控判断与所述可能位置(Xi)相关联，并且控制系统通过将对应传感器置于具有最高监控判断的所述可能位置(Xi)中来控制所述对应传感器。
30. 根据权利要求1至5中的任何一项所述的方法，其中所述控制系统使用运筹学方法以用于确定将被控制用于执行所述监视功能的传感器以及待控制的传感器的位置。
31. 根据权利要求30所述的方法，其中所述监视方法使取决于所述监控判断的成本函数最小化。
32. 根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中通过所述小区的图形表示来图形化地建立所述模型。
33. 根据权利要求1至31中的任何一项所述的方法，其中所述操作者通过从所述环境的电子地图中选择像素组来定义所述小区。
34. 根据权利要求33所述的方法，其中部分重叠的像素组被分组到单个小区中。
35. 根据前述权利要求中的任何一项所述的方法，其中所述传感器的可能位置(Xi)通过图形过程与所述小区相关联。
36. —种视频监视系统，包括适合于监控环境的多个传感器；和适合于从所述多个传感器中的一个或多个传感器接收信息并且使用所述信息以便监控所述环境的控制系统，其特征在于，所述控制系统适合于从操作者接收命令并且实施根据权利要求1至25中的任何一项所述的方法。
37. —种计算机程序，包括代码部分，所述代码部分适合于存储在存储区中并且由所述计算机出于实施根据权利要求1至35中的任何一项所述方法的目的来执行。
全文摘要
本发明涉及一种用于通过多个传感器来监控环境的方法，其中控制系统从所述多个传感器中的一个或多个传感器接收信息并且使用所述信息以便监控所述环境。该方法包括设置阶段，其中操作者通过定义与所述环境的区域相对应的多个小区来创建环境的模型，然后通过为每个传感器定义与至少一个小区相关联的至少一个可能位置来创建小区/传感器关系。对于每个位置，操作者为传感器分配用于相关联小区的监控判断。该方法还包括操作阶段，其中为了执行监视功能，控制系统寻找那些能够被用于执行所请求的监视功能的传感器并且基于监控判断和小区/传感器关系来控制这些传感器。
文档编号G08B13/196GK101755457SQ200880025308
公开日2010年6月23日 申请日期2008年5月9日 优先权日2007年5月19日
发明者A·塞尼德斯, F·德阿莱西, G·拉卡内利, G·格纳里, R·弗雷扎 申请人:视频技术公司