本发明涉及多媒体信息处理技术领域，尤其涉及一种基于视频监控的图像数据保存方法及基于视频监控的图像数据保存系统。
背景技术：
随着视频监控技术的不断发展，视频监控对于防盗和社会治安监控起到了重要的作用，大量的视频监控摄像头布满了大街小巷，很多的工厂或企业也安装了监控摄像头，甚至连个人家庭也安装了摄像头。
如图1所示，大量的摄像头必然会产生大量的视频图像数据，在采用压缩算法对原始视频图像数据进行压缩之前，所有的原始视频图像数据均为无压缩状态以保持视频图像数据的准确性。
如图2所示，在实际应用中，视频图像数据均需要通过压缩算法进行压缩(如mpeg4、h.264、h.265等)，其中，压缩算法的基本原理是：丢弃部分视频图像数据帧，间隔插入关键帧，静止或画面没有发生变化的视频图像数据仍然会被记录。因此，经压缩后的视频图像数据还存在以下两个主要问题：第一，压缩后的视频图像数据虽然比原始的视频图像数据减少了很多，但是依然占用很大的硬盘空间，储存硬件成本很高；第二，视频图像数据里面往往有很多静止或画面没有变化的视频数据，这些是没有实际意义的数据，在需要翻查视频图像数据的时候，需要通过快进或拖拉等方式浏览数据，这样不但可能会错过一些细节，而且需要花费很长时间才能找到真正有价值的视频图像数据。
技术实现要素：
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于视频监控的图像数据保存方法及系统，可实现静止或画面不变的视频数据的有效过滤，大大减少视频图像数据的存储量，还可以减少翻查视频时花费的时间，提高工作效率。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于视频监控的图像数据保存方法，包括：
s1，获取视频监控过程中的视频监控数据；
s2，提取所述视频监控数据中每一帧图像，并将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像；
s3，将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
作为上述方案的改进，所述步骤s3之前还包括：将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化，若视频监控画面已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面未发生变化，则进入步骤s3。
作为上述方案的改进，所述将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化的方法包括：计算所述前置帧图像所对应的矩阵数据与所述当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，若所述差值不为零，则视频监控画面已发生变化，若所述差值为零，则视频监控画面未发生变化。
作为上述方案的改进，所述将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化的方法包括：依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，若所述差值在预设范围内不均为零，则视频监控画面已发生变化，若所述差值在预设范围内均为零，则视频监控画面未发生变化。
作为上述方案的改进，所述步骤s2之后还包括：分别把每一帧图像转换为灰度图像。
相应地，本发明还提供了基于视频监控的图像数据保存系统，包括：获取单元，用于获取视频监控过程中的视频监控数据；提取单元，用于提取所述视频监控数据中每一帧图像，并将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像；循环比对单元，用于将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
作为上述方案的改进，所述基于视频监控的图像数据保存系统还包括：初始比对单元，用于将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化，若视频监控画面已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面未发生变化，则通过循环比对单元进行比对。
作为上述方案的改进，所述初始比对单元包括：初始计算单元，用于计算所述前置帧图像所对应的矩阵数据与所述当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；第一初始处理单元，用于若所述差值不为零，则存储当前帧图像；第二初始处理单元，用于若所述差值为零，则通过循环比对单元进行比对。
作为上述方案的改进，所述循环比对单元包括：循环计算单元，用于依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；第一循环处理单元，用于若所述差值在预设范围内不均为零，则存储当前帧图像；第二循环处理单元，用于若所述差值在预设范围内均为零，则丢弃当前帧图像。
作为上述方案的改进，所述基于视频监控的图像数据保存系统还包括：转换单元，用于分别把每一帧图像转换为灰度图像。
实施本发明，具有如下有益效果：
本发明结合人工智能的相关技术，通过独特的方法对视频监控画面进行有效的检测。当发现视频监控画面在预设范围内(如长时间)保持不变，停止视频数据的记录，直到视频监控画面发生变化，然后开始记录，从而实现静止或画面不变的视频数据的有效过滤，大大减少视频图像数据的存储量，还可以减少翻查视频时花费的时间，方便用户查找有价值的视频图像，灵活性强。
附图说明
图1是现有的未经压缩处理的原始视频图像数据示意图；
图2是现有的经压缩处理后的视频图像数据示意图；
图3是经本发明处理后的视频图像数据示意图；
图4是前置帧图像示意图；
图5是当前帧图像示意图；
图6是通过帧差值法计算后的示意图；
图7是本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第一实施例流程图；
图8是本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第二实施例流程图；
图9是本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第三实施例流程图；
图10是本发明基于视频监控的图像数据保存系统的第一实施例结构示意图；
图11是本发明基于视频监控的图像数据保存系统的第二实施例结构示意图；
图12是本发明基于视频监控的图像数据保存系统的第三实施例结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。仅此声明，本发明在文中出现或即将出现的上、下、左、右、前、后、内、外等方位用词，仅以本发明的附图为基准，其并不是对本发明的具体限定。
参见图7，图7显示了本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第一实施例，其包括：
s101，获取视频监控过程中的视频监控数据。
s102，提取所述视频监控数据中每一帧图像。
其中，将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像。
需说明的是，视频监控数据是由一帧一帧的图像组成，假设监控摄像头的帧速是30帧，就是说在一秒钟内，摄像头会生成30帧连续的图像，这些连续帧之间的差异提供了大量的参考信息。
s103，将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
所述预设范围可以为预设时间范围或者预设帧数范围，但不以此为限制，可根据实际情况进行设置。具体地：
采用预设时间范围进行判断。例如，可设置为5秒，将5秒内连续的每一帧图像依次进行比对，若视频监控画面在5秒内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面5秒内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
采用预设帧数范围进行判断。例如，可设置为100帧，将连续的100帧图像依次进行比对，若视频监控画面在100帧内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在100帧内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
需要说明的是，视频监控所产生的视频图像数据中，有很多是静止或画面不变的数据，因此，本发明的基本原理是：判断预设范围内是否存在静止或画面不变的情况，如果发现视频监控画面在预设范围内保持不变，则停止视频数据的记录(即丢弃当前帧图像)，直到视频监控画面发生变化，然后开始记录(即存储当前帧图像)。这样不但可以减少视频图像数据的存储量，而且可以减少翻查视频时花费的时间，因为记录下来都是都用的数据，实现了静止或画面不变的视频数据的有效过滤。
进一步，所述将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化的方法包括：
(1)依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；
(2)若所述差值在预设范围内不均为零，则视频监控画面已发生变化；
(3)若所述差值在预设范围内均为零，则视频监控画面未发生变化。
本发明通过帧差值法，计算出帧与帧之间是否发生了变化，从而判断是否要记录视频数据。
例如，采用预设帧数范围(5帧)进行判断。分别计算第一帧图像和第二帧图像所对应的矩阵数据之间的差值、第二帧图像和第三帧图像所对应的矩阵数据之间的差值、第三帧图像和第四帧图像所对应的矩阵数据之间的差值、第四帧图像(即前置帧图像)和第五帧图像(即当前帧图像)所对应的矩阵数据之间的差值；若这5帧图像之间的差值均为零，则表示这5帧图像的数据是一致的，即视频监控画面未发生变化，此时，可丢弃当前帧图像，大大节省存储空间；否则，若这5帧图像之间出现某一差值不为零，则表示这5帧图像的数据不是一致的，即视频监控画面已发生变化，此时，可存储当前帧图像，避免关键数据的丢失。
需要说明的是，如果只是计算当前帧图像和前置帧图像之间的差异，往往会产生噪声，因此，本发明对预设范围内的多个连续帧图像进行依次判断，从而确定是否需要对当前帧图像进行处理，稳定性较高。
相应地，所述步骤s103中存储当前帧图像的方法包括：
(1)采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理；
(2)保存经压缩后的当前帧图像。
如图1～3所示，通过步骤s103中对静止帧图像的丢弃处理后，本发明再采用现有的标准压缩算法对保留下来的帧图像进行压缩处理。将图1、图2、图3进行对比可知，采用本发明基于视频监控的图像数据保存方法，可实现静止或画面不变的视频数据的有效过滤，大大减少视频图像数据的存储量，而且可以减少翻查视频时花费的时间。
参见图8，图8显示了本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第二实施例，其包括：
s201，获取视频监控过程中的视频监控数据。
s202，提取所述视频监控数据中每一帧图像。
其中，将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像。
s203，将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化，若视频监控画面已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面未发生变化，则进入步骤s204。
具体地，所述将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化的方法包括：
(1)计算所述前置帧图像所对应的矩阵数据与所述当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；
(2)若所述差值不为零，则视频监控画面已发生变化，此时，存储当前帧图像；
(3)若所述差值为零，则视频监控画面未发生变化，此时，进入步骤s204。
如图4～6所示，图5与图4的区别在于，图5中出现了新的物体(遥控器)，计算图4所对应的矩阵数据与图5所对应的矩阵数据之间的差值后，可得出差值不为零(参见图6)。因此，本发明通过帧差值法，即可计算出帧与帧之间是否发生了变化，从而判断是否需要记录视频数据。
s204，将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。
所述预设范围可以为预设时间范围或者预设帧数范围，但不以此为限制，可根据实际情况进行设置。
进一步，所述将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化的方法包括：
(1)依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；
(2)若所述差值在预设范围内不均为零，则视频监控画面已发生变化；
(3)若所述差值在预设范围内均为零，则视频监控画面未发生变化。
本发明通过帧差值法，计算出帧与帧之间是否发生了变化，从而判断是否要记录视频数据。
例如，采用预设时间范围(5秒)进行判断，5秒内可包含150帧连续的图像。
首先，实时计算第1帧图像(即前置帧图像)所对应的矩阵数据与第2帧图像(即当前帧图像)所对应的矩阵数据之间的差值；若所述差值不为零，则视频监控画面已发生变化，此时，存储当前帧图像，完成比对动作；若所述差值为零，则视频监控画面未发生变化，则进入下一步比对动作；
然后，将第2帧图像与即将获取第3帧图像进行比对，实时计算第2帧图像所对应的矩阵数据与第3帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；若所述差值不为零，则视频监控画面已发生变化，此时，存储当前帧图像，完成比对动作；若所述差值为零，则视频监控画面未发生变化，则进入下一步比对动作；需要说明的是，当获取第3帧图像后，第3帧图像即变为当前帧图像，第2帧图像即变为前置帧图像。
以此类推，当连续150帧图像均未发生变化，则表示视频监控画面在5秒内未发生变化，此时可则丢弃当前帧图像(即第150帧)。
因此，通过本发明可实现静止或画面不变的视频数据的有效过滤，大大减少视频图像数据的存储量，而且可以减少翻查视频时花费的时间。
参见图9，图9显示了本发明基于视频监控的图像数据保存方法的第三实施例，其包括：
s301，获取视频监控过程中的视频监控数据。
s302，提取所述视频监控数据中每一帧图像。
其中，将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像。
s303，分别把每一帧图像转换为灰度图像。
需要说明的是，为了更好地去除光亮条件所产生的干扰，需要对图像进行预处理，将它转换为灰度图像。
s304，将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化，若视频监控画面已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面未发生变化，则进入步骤s305。
s305，将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。其中，所述预设范围可以为预设时间范围或者预设帧数范围，但不以此为限制，可根据实际情况进行设置。
参见图10，图10显示了本发明基于视频监控的图像数据保存系统100的第一实施例，其包括依次相连的获取单元1、提取单元2及循环比对单元3，具体地：
获取单元1，用于获取视频监控过程中的视频监控数据。
提取单元2，用于提取所述视频监控数据中每一帧图像。其中，将实时提取的图像设为当前帧图像，将所述当前帧图像的前一帧图像设为前置帧图像。
循环比对单元3，用于将每一帧图像依次进行比对，判断视频监控画面在预设范围内是否发生变化，若视频监控画面在预设范围内已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面在预设范围内未发生变化，则丢弃当前帧图像。优选地，所述预设范围可以为预设时间范围或者预设帧数范围，但不以此为限制，可根据实际情况进行设置。
进一步，所述循环比对单元3包括循环计算单元31、第一循环处理单元32及第二循环处理单元33，所述循环计算单元31与第一循环处理单元32及第二循环处理单元33分别连接，具体地：
循环计算单元31，用于依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值。
第一循环处理单元32，用于若所述差值在预设范围内不均为零，则存储当前帧图像。其中，存储当前帧图像时，先采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像。
第二循环处理单元33，用于若所述差值在预设范围内均为零，则丢弃当前帧图像。
工作时，获取单元1实时获取视频监控过程中的视频监控数据，提取单元2从获取单元1中提取视频监控数据中每一帧图像；随后，循环比对单元3通过循环计算单元31依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，当所述差值在预设范围内不均为零时，第一循环处理单元32采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像，当所述差值在预设范围内均为零时，第二循环处理单元33丢弃当前帧图像。
参见图11，图11显示了本发明基于视频监控的图像数据保存系统100的第二实施例，与图10所述的第一实施例不同的是，本实施例中还包括初始比对单元4，所述获取单元1、提取单元2、初始比对单元4及循环比对单元3依次相连。
所述初始比对单元4用于将前置帧图像与当前帧图像进行比对，判断视频监控画面是否发生变化，若视频监控画面已发生变化，则存储当前帧图像，若视频监控画面未发生变化，则通过循环比对单元3进行比对。
进一步，所述初始比对单元4包括初始计算单元41、第一初始处理单元42及第二初始处理单元43，所述初始计算单元41与第一初始处理单元42及第二初始处理单元43分别相连，具体地：
初始计算单元41，用于计算所述前置帧图像所对应的矩阵数据与所述当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值；
第一初始处理单元42，用于若所述差值不为零，则存储当前帧图像；其中，存储当前帧图像时，先采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像。
第二初始处理单元43，用于若所述差值为零，则通过循环比对单元3进行比对。
工作时，获取单元1实时获取视频监控过程中的视频监控数据，提取单元2从获取单元1中提取视频监控数据中每一帧图像；随后，初始比对单元4将经灰度处理后的前置帧图像与当前帧图像进行比对，具体地，通过初始计算单元41计算前置帧图像所对应的矩阵数据与当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，当所述差值不为零时，则通过第一初始处理单元42采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像，当所述差值为零时，则第一初始处理单元42驱动循环比对单元3进行比对；接着，循环比对单元3通过循环计算单元31依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，当所述差值在预设范围内不均为零时，第一循环处理单元32采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像，当所述差值在预设范围内均为零时，第二循环处理单元33丢弃当前帧图像。
参见图12，图12显示了本发明基于视频监控的图像数据保存系统100的第三实施例，与图11所述的第二实施例不同的是，本实施例中还包括转换单元5，所述获取单元1、提取单元2、转换单元5、初始比对单元4及循环比对单元3依次相连。
所述转换单元4，用于分别把每一帧图像转换为灰度图像。因此，通过转换单元可更好地去除光亮条件所产生的干扰。
工作时，获取单元1实时获取视频监控过程中的视频监控数据，提取单元2从获取单元1中提取视频监控数据中每一帧图像，并由转换单元4将提取单元2所述提取的图像转换为灰度图像；随后，初始比对单元4将经灰度处理后的前置帧图像与当前帧图像进行比对，具体地，通过初始计算单元41计算前置帧图像所对应的矩阵数据与当前帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，当所述差值不为零时，则通过第一初始处理单元42采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像，当所述差值为零时，则第一初始处理单元42驱动循环比对单元3进行比对；接着，循环比对单元3通过循环计算单元31依次计算相邻帧图像所对应的矩阵数据之间的差值，当所述差值在预设范围内不均为零时，第一循环处理单元32采用标准压缩算法对当前帧图像进行压缩处理，再保存经压缩后的当前帧图像，当所述差值在预设范围内均为零时，第二循环处理单元33丢弃当前帧图像。
由上可知，通过本发明结合人工智能的相关技术，通过独特的方法对视频监控画面进行有效的检测。当发现视频监控画面在预设范围内(如长时间)保持不变，停止视频数据的记录，直到视频监控画面发生变化，然后开始记录，从而实现静止或画面不变的视频数据的有效过滤，大大减少视频图像数据的存储量，而且可以减少翻查视频时花费的时间。
以上所述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来说，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，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。