一种视频监控系统及其监控方法与流程

1.本技术涉及图像通信技术领域，尤其涉及一种视频监控系统及其监控方法。


背景技术：

2.现有的交通建设和公路施工管理经验不足，在项目施工的过程中存在一些不容忽视的问题和安全隐患，例如，有人进入危险场地、在施工场地未佩戴安全帽和存在不规范的施工操作等危险事件不能及时发现和报警，极易造成安全事故的发生。另外，落后的人工监测方式，造成监测数据的采集、分析和处理均滞后于施工项目的需要，不能及时发现和预报施工项目的安全隐患。人工监控会导致视频监控的时效性差，同时，所需要耗费的人力、物力是非常多的。另外，现有技术中无法根据视频图像采样装置的属性特征和运行特征判断其采集的视频监控数据是否符合要求，造成一些不符合要求的视频监控数据上传至监控系统，造成监控数据的错误和冗余。
3.现有的交通建设和公路施工管理中，需要对工程的数据进行比对、工程进度进行监察和工程方案进行临时修改等，目前，大多数的办公场所对于数据安全方面做得不够完善，这样就有可能导致非法人员进入其中盗取工程方案的相关数据，造成一定的经济损失。


技术实现要素：

4.本技术的目的在于提供一种视频监控系统及其监控方法，获取施工现场视频监控数据，监测危险事件、项目进度和质量情况。
5.为达到上述目的，本技术提供一种视频监控系统，该系统包括：视频图像采集装置，用于采集视频图像监控数据，并向总视频监控中心发送上传视频图像监控数据的请求；总视频监控中心，用于响应于上传视频图像监控数据的请求，判断是否允许上传视频图像监控数据，若是，则允许上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像数据；视频图像数据子处理器，用于根据不同类别视频图像监控数据的及时性要求，通过不同传输优先级的数据传输链路，获取视频图像监控数据中的安全类视频图像监控数据和项目进度类视频图像监控数据；视频图像数据子处理器中包括第一子处理器，第一子处理器用于将安全类视频图像监控数据输入到预先建立的危险报警检测模型中，获取危险报警数据，并发出危险报警；视频图像显示屏，用于显示危险报警数据和项目进度类视频图像监控数据。
6.如上的，其中，所述视频图像数据子处理器还包括第二子处理器，所述第二子处理器包括：第一获取模块，用于根据项目进度类视频图像监控数据，获取项目进度参数，并获取对应项目进度的施工设备运行数据；第一数据处理单元，用于根据项目进度参数、项目进度标准表和施工设备运行数据，计算当前施工过程的预测偏差值；
第一比较模块，用于比较当前施工过程的预测偏差值与预设允许偏差值的大小，若当前施工过程的预测偏差值小于预设允许偏差值，则发出无需进行施工过程调整的信号，否则，发出需对施工过程进行调整的报警信号。
7.如上的，其中，所述视频图像数据子处理器还包括第三子处理器，所述第三子处理器包括：第三获取模块，用于获取视频图像监控数据中的质量类视频图像监控数据；异常缺陷检测模块，用于将质量类视频图像监控数据输入到预先建立的异常缺陷检测模型中，获取异常缺陷数据。
8.如上的，其中，所述总视频监控中心包括：第二获取模块，用于获取发出该请求的视频图像采集装置的属性特征数据和运行特征数据，以及请求上传视频图像监控数据的施工项目周期；第二数据处理单元，用于根据视频图像采集装置的属性特征数据和运行数据，以及其请求上传视频图像监控数据的施工项目周期，计算视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值；第二比较模块，用于比较视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值与预设阈值的大小，若可靠值大于预设阈值，则允许视频图像采集装置通过预设的数据传输链路上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像监控数据，并立即发出报警信号。
9.如上的，其中，该系统还包括传感器数据采集装置，用于采集施工设备运行数据。
10.本技术还提供一种视频监控系统的监控方法，该方法包括如下步骤：响应于上传视频图像监控数据的请求，判断是否允许上传视频图像监控数据，若是，则允许上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像数据；根据不同类别视频图像监控数据的及时性要求，通过不同传输优先级的数据传输链路，获取视频图像监控数据中的安全类视频图像监控数据和项目进度类视频图像监控数据；将安全类视频图像监控数据输入到预先建立的危险报警检测模型中，获取危险报警数据，并发出危险报警；显示危险报警数据和项目进度类视频图像监控数据。
11.如上的，其中，一种视频监控系统的监控方法还包括如下步骤：根据项目进度类视频图像监控数据，获取项目进度参数，，并获取对应项目进度的施工设备运行数据；根据项目进度参数、项目进度标准表和施工设备运行数据，计算当前施工过程的预测偏差值；比较当前施工过程的预测偏差值与预设允许偏差值的大小，若当前施工过程的预测偏差值小于预设允许偏差值，则发出无需进行施工过程调整的信号，否则，发出需对施工过程进行调整的报警信号。
12.如上的，其中，一种视频监控系统的监控方法还包括：获取视频图像监控数据中的质量类视频图像监控数据；将质量类视频图像监控数据输入到预先建立的异常缺陷检测模型中，获取异常缺陷数据。
13.如上的，其中，判断是否允许上传视频图像监控数据的方法包括：获取发出该请求的视频图像采集装置的属性特征数据和运行特征数据，以及请求上传视频图像监控数据的施工项目周期；根据视频图像采集装置的属性特征数据和运行数据，以及其请求上传视频图像监控数据的施工项目周期，计算视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值；比较视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值与预设阈值的大小，若可靠值大于预设阈值，则允许视频图像采集装置通过预设的数据传输链路上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像监控数据，并立即发出报警信号。
14.如上的，其中，视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值的计算公式如下：；其中，表示视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值；h表示视频图像采集装置的属性特征数据总个数；表示视频图像采集装置的第h个属性特征数据是否为其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据，若是，则为1，否则，为0.1；n表示视频图像采集装置运行特征数据的总类别数；表示视频图像采集装置第i种类别的运行特征数据占可靠值的权重；表示采集第i种类别运行特征数据的偏差容忍值；表示第i种类别运行特征数据的标准值；表示第i种类别运行特征数据中小于标准值的实际测量值；表示第i种类别运行特征数据中大于或等于标准值的实际测量值；表示运行特征数据中大于或等于标准值的个数；表示运行特征数据中小于标准值的个数。
15.本技术实现的有益效果如下：（1）本技术采用远程视频监控，使得管理人员能够实时获取施工现场视频监控数据，监控施工作业面的工作情况、各个施工现场的施工进度和施工安全与质量情况。
16.（2）本技术对视频图像采集装置采集视频图像的可靠性进行计算，当其可靠值符合预设要求时，则允许其上传视频图像监控数据至总视频监控中心，否则，禁止上传视频图像监控数据，以提高总视频监控中心获取的视频图像监控数据的质量，进而提高视频监控效果，提高视频监控数据分析结果的准确度。
17.（3）本技术对获取视频监控中心数据的人员进行身份认证，防止视频监控中心的工程数据丢失，保证工程数据的安全性。
附图说明
18.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术中记载的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1为本技术实施例的一种视频监控系统的结构示意图。
20.图2为本技术实施例的第二子处理器的结构示意图。
21.图3为本技术实施例的第三子处理器的结构示意图。
22.图4为本技术实施例的总视频监控中心的结构示意图。
23.图5为本技术实施例的一种视频监控系统的监控方法的流程图。
24.附图标记：10
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视频图像采集装置；20
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总视频监控中心；21
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第二获取模块；22
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第二数据处理单元；23
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第二比较模块；30
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视频图像数据子处理器；31
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第一子处理器；32
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第二子处理器；33
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第三子处理器；40
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视频图像显示屏；50
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传感器数据采集装置；100
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视频监控系统；321
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第一获取模块；322
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第一数据处理单元；323
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第一比较模块；331
‑
第三获取模块；332
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异常缺陷检测模块。
具体实施方式
25.下面结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
26.实施例一如图1所示，本技术提供一种视频监控系统100，该系统包括：视频图像采集装置10，用于采集视频图像监控数据，并向总视频监控中心发送上传视频图像监控数据的请求；总视频监控中心20，用于响应于上传视频图像监控数据的请求，判断是否允许上传视频图像监控数据，若是，则允许上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像数据；视频图像数据子处理器30，用于根据不同类别视频图像监控数据的及时性要求，通过不同传输优先级的数据传输链路，获取视频图像监控数据中的安全类视频图像监控数据和项目进度类视频图像监控数据；视频图像数据子处理器30中包括第一子处理器31，第一子处理器31用于将安全类视频图像监控数据输入到预先建立的危险报警检测模型中，获取危险报警数据，并发出危险报警；视频图像显示屏40，用于显示危险报警数据和项目进度类视频图像监控数据。
27.如图2所示，视频图像数据子处理器30还包括第二子处理器32，第二子处理器32包括：第一获取模块321，用于根据项目进度类视频图像监控数据，获取项目进度参数，并获取对应项目进度的施工设备运行数据；第一数据处理单元322，用于根据项目进度参数、项目进度标准表和施工设备运行
数据，计算当前施工过程的预测偏差值；第一比较模块323，用于比较当前施工过程的预测偏差值与预设允许偏差值的大小，若当前施工过程的预测偏差值小于预设允许偏差值，则发出无需进行施工过程调整的信号，否则，发出需对施工过程进行调整的报警信号。
28.如图3所示，视频图像数据子处理器30还包括第三子处理器33，第三子处理器33包括：第三获取模块331，用于获取视频图像监控数据中的质量类视频图像监控数据；异常缺陷检测模块332，用于将质量类视频图像监控数据输入到预先建立的异常缺陷检测模型中，获取异常缺陷数据。
29.如图4所示，总视频监控中心20包括：第二获取模块21，用于获取发出该请求的视频图像采集装置的属性特征数据和运行特征数据，以及请求上传视频图像监控数据的施工项目周期；第二数据处理单元22，用于根据视频图像采集装置的属性特征数据和运行数据，以及其请求上传视频图像监控数据的施工项目周期，计算视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值；第二比较模块23，用于比较视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值与预设阈值的大小，若可靠值大于预设阈值，则允许视频图像采集装置通过预设的数据传输链路上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像监控数据，并立即发出报警信号。
30.视频监控系统100还包括传感器数据采集装置50，传感器数据采集装置50用于采集施工设备运行数据。
31.实施例二如图5所示，本技术提供一种视频监控系统的监控方法，该监控方法包括：步骤s1，响应于上传视频图像监控数据的请求，获取发出该请求的视频图像采集装置的属性特征数据和运行特征数据，以及其请求上传视频图像监控数据的施工项目周期。
32.其中，上传视频图像监控数据的请求中包括请求上传视频图像监控数据的类型、施工项目的类别和施工项目的周期。
33.其中，视频图像监控数据的类别包括项目进度类视频图像监控数据、质量类视频图像监控数据和安全类视频图像监控数据。
34.具体的，视频图像采集装置在采集视频图像监控数据时，向服务器发送采集数据的信号，服务器获取视频图像采集装置的属性特征数据和运行特征数据，和其采集视频图像监控数据的施工项目周期。
35.其中，视频图像采集装置的属性特征数据包括视频图像采集装置的编号、接口地址、位置和/或局域网地址等。视频图像采集装置的运行特征数据包括视频图像采集装置的工作电流、工作电压、分辨率、图像对比度和/或图像清晰度等。
36.其中，预先建立施工项目在不同施工周期与视频图像采集装置的匹配关系表，匹配关系表包含施工项目在不同施工周期匹配的多个不同编号的视频图像采集装置，匹配关系表包含施工项目在不同施工周期匹配的多个不同地址的视频图像采集装置。
37.步骤s2，根据视频图像采集装置的属性特征数据和运行数据，以及其请求上传视
频图像监控数据的施工项目周期，计算视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值。
38.其中，视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值的计算公式如下：；其中，表示视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值；h表示视频图像采集装置的属性特征数据总个数；表示视频图像采集装置的第h个属性特征数据是否为其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据，若是，则为1，否则，为0.1；n表示视频图像采集装置运行特征数据的总类别数；表示视频图像采集装置第i种类别的运行特征数据占可靠值的权重；表示采集第i种类别运行特征数据的偏差容忍值；表示第i种类别运行特征数据的标准值；表示第i种类别运行特征数据中小于标准值的实际测量值；表示第i种类别运行特征数据中大于或等于标准值的实际测量值；表示运行特征数据中大于或等于标准值的个数；表示运行特征数据中小于标准值的个数；e=2.718。
39.具体的，根据预先建立施工项目在不同施工周期与视频图像采集装置的匹配关系表，判断视频图像采集装置的第h个属性特征数据是否为其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据，若视频图像采集装置的编号匹配在施工项目当前施工周期对应的列表中，则表明视频图像采集装置为其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据；否则，表明视频图像采集装置不是其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据；若视频图像采集装置的地址匹配在施工项目当前施工周期对应的列表中，则表明视频图像采集装置为其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据；否则，表明视频图像采集装置不是其请求上传视频图像监控数据的施工项目的匹配数据。
40.步骤s3，比较视频图像采集装置上传视频图像监控数据的可靠值与预设阈值的大小，若可靠值大于预设阈值，则允许视频图像采集装置通过预设的数据传输链路上传视频图像监控数据，否则，禁止上传视频图像监控数据，并立即发出报警信号。
41.视频图像采集装置通过预设的通信链路上传施工现场的视频图像监控数据至总视频监控中心对应于其请求的上传视频图像监控数据的施工项目周期。
42.步骤s4，根据不同类别视频图像监控数据的及时性要求，通过不同传输优先级的数据传输链路，获取视频图像监控数据中的安全类视频图像监控数据、项目进度类视频图像监控数据和质量类视频图像监控数据。
43.具体的，通过优先级最高的第一级数据传输链路，获取视频图像监控数据中的安全类视频图像监控数据；通过优先级最低的第三级数据传输链路获取质量类视频图像监控
数据，通过优先级介于第一级数据传输链路和第三级数据传输链路之间的第二级数据传输链路获取项目进度类视频图像监控数据。
44.其中，优先级最高的第一级数据传输链路实时传输数据；在同一时间段内，第二级数据传输链路先传输视频图像监控数据，第三级数据传输链路后传输视频图像监控数据。
45.优选的， 视频图像数据子处理器的第一子处理器通过第一级数据传输链路获取安全类视频图像监控数据；并检测安全类视频图像监控数据中的危险报警数据； 视频图像数据子处理器的第二子处理器通过第二级数据传输链路获取项目进度类视频图像监控数据，并提取项目进度参数； 视频图像数据子处理器的第三子处理器通过第三级数据传输链路获取质量类视频图像监控数据，并获取异常缺陷数据。第一子处理器、第二子处理器和第三子处理器均将获取的数据发送给总视频监控中心，并进行存储。
46.步骤s5，将安全类视频图像监控数据输入到预先建立的危险报警检测模型中，获取危险报警数据，并发出危险报警。
47.步骤s5包括如下步骤：步骤s510，每间隔一定时间提取安全类视频图像监控数据中的图像帧。例如：间隔2s、4s或6s提取一次图像帧。
48.步骤s520，将提取的图像帧输入到预先建立的危险报警检测模型中，获取危险报警数据。
49.步骤s530，根据获取的危险报警数据中的位置数据和危险报警类型，在危险位置最近的报警系统发出报警信号。并向安全监管终端发送报警信号，以使得安全监管人员获取报警信号，进行安全监管。
50.具体的，预先建立危险报警检测模型的方法为：步骤t1，获取危险报警训练数据集。
51.具体的，危险报警训练数据集包括：多种角度的人体图像、多种角度的未佩戴安全帽的人体头像。
52.步骤t2，将危险报警训练数据集输入到神经网络基础模型中进行训练，获取危险报警检测模型。危险报警检测模型用于检测危险区域是否有人员闯入或者施工场地是否有未佩戴安全帽的人员。
53.作为本发明的一个具体实施例，采集全线重点构造物桥梁（人工挖孔桩）、隧道、路堑高边坡，拌合站、钢筋加工厂、梁场、运梁车辆、塔吊运行和架桥机等重点风险区域的安全类视频图像监控数据，实施远程安全监管手段。
54.作为本发明的一个具体实施例，实时监控核心危险区域，基于人体识别技术，判断是否有人员闯入；可进一步结合人脸识别判定身份信息，事先定义白名单人脸库，当闯入人员不在白名单里，才进行告警。
55.作为本发明的一个具体实施例，根据危险区域的范围，在图像帧中截取危险区域范围内的关键图像，检测关键图像中是否存在人体图像，若是，则对人体图像进行标红，并发出告警警报；否则，继续检测；检测关键图像中是否存在未佩戴安全帽的人体头像，若是，则发出告警警报，否则，继续检测。
56.其中，安全类视频图像监控数据采用固定视频图像采集装置，每个固定视频图像采集装置具有固定地址和固定虚拟局域网。视频图像采集装置采集安全类视频图像监控数
据，并将安全类视频图像监控数据通过第一级数据传输链路上传至总视频监控中心。
57.步骤s6，根据项目进度类视频图像监控数据，获取项目进度参数，并获取对应项目进度的施工设备运行数据。
58.其中，项目进度类视频图像监控数据由移动式图像采集装置采集获得，移动式图像采集装置可以是安装在不同的施工设备上，不同的施工设备通过其自身安装的移动式图像采集装置采集其施工的视频图像数据。项目进度类视频图像监控数据中包括当前采集视频图像的地理位置、采集时间和视频图像。
59.项目进度参数包括：施工开始至当前时间完成的施工宽度、施工长度、和/或施工高度等。施工宽度、施工长度可根据采集视频图像的地理位置的变化获得，施工高度可根据视频图像中的施工对象的尺寸变化情况获得。
60.其中，项目具有不同的施工类别，施工类别包括道路施工、隧道施工、桥梁施工等。
61.步骤s7，根据项目进度参数、项目进度标准表和施工设备运行数据，计算当前施工过程的预测偏差值。
62.传感器数据采集装置采集施工设备运行数据，并将施工设备运行数据上传至总视频监控中心。每个传感器数据采集装置具有固定地址和固定虚拟局域网。
63.其中，施工设备运行数据包括关键施工数据和环境恶劣影响数据：关键施工数据包括行驶速度、施工动力和压实压力等；环境恶劣影响数据包括环境风量、环境雨量、环境温度、设备水位、环境明度等。
64.具体的，当前施工项目的预测偏差值的计算公式为：；其中，表示当前施工项目的预测偏差值；表示获取的项目进度参数的偏差因子；表示当前施工项目的项目进度参数总类别数量；表示当前施工项目的第种类项目进度参数的权重；表示第种类项目进度参数的计划完成值；表示第种类项目进度参数的实际完成值；表示当前施工项目的项目进度参数对偏差值的影响权重；表示施工设备运行数据对偏差值的影响权重；和之和为1；表示施工设备的总数量；表示第种施工设备运行数据对偏差值的影响权重；所有施工设备对偏差值的影响权重之和为1；表示关键施工数据对施工进度的影响值；表示环境恶劣影响数据对施工进度的影响值；和之和为1；表示第种施工设备关键施工数
据的总种类数；表示第种施工设备第种关键施工数据的影响权重；表示第种施工设备第种关键施工数据的实测值；表示第种施工设备第种关键施工数据的建议值；表示第种施工设备环境恶劣影响数据的总类别数；表示第种施工设备第种环境恶劣影响数据的影响权重；表示第种施工设备第种环境恶劣影响数据的实测值；表示第种施工设备第种环境恶劣影响数据的最佳值；表示采集第种施工设备第种关键施工数据的偏差因子；表示采集第种施工设备第种环境恶劣影响数据的偏差因子。
65.步骤s8，比较当前施工过程的预测偏差值与预设允许偏差值的大小，若当前施工过程的预测偏差值小于预设允许偏差值，则发出无需进行施工过程调整的信号，否则，发出需对施工过程进行调整的报警信号。
66.具体的，对施工过程进行调整包括:查看施工过程进度较慢的项目，添加施工设备，以加快施工进度。
67.步骤s9，将质量类视频图像监控数据输入到预先建立的异常缺陷检测模型中，获取异常缺陷数据。
68.具体的，步骤s9包括如下子步骤：步骤s910，提取质量类视频图像监控数据中的质量检测图像帧。
69.步骤s920，将质量检测图像帧输入到预先建立的异常缺陷检测模型中进行检测，获取异常缺陷数据。
70.具体的，预先建立异常缺陷检测模型的方法包括：步骤g1，获取异常缺陷训练数据集。
71.具体的，异常缺陷训练数据集包括：多种角度、多类别的异常缺陷图像。
72.步骤g2，将异常缺陷训练数据集输入到神经网络基础模型中进行训练，获取异常缺陷检测模型。
73.作为本发明的具体实施例，异常缺陷检测模型和危险报警检测模型均采用现有的技术预先构建。
74.步骤s10，将获取的当前项目进度类视频图像监控数据、危险报警图像和异常缺陷数据在不同的显示窗口显示。
75.作为本发明的一个具体实施例，总视频监控中心响应于获取工程项目监控数据的请求，弹出身份认证对话框，获取身份认证对话框中的认证数据，判断获取的认证数据是否符合授权数据，若是授权数据，则允许访问相应的工程项目监控数据，否则，禁止访问相应的工程项目监控数据。
76.作为本发明的一个具体实施例，获取用户请求获取工程项目监控数据的项目周期
类别，弹出该项目周期类别的身份认证对话框，获取用户输入该项目周期类别身份认证对话框的认证数据，判断获取的认证数据是否符合该项目周期类别的授权数据，若是，则允许访问该项目周期类别的监控数据，否则，禁止访问该项目周期类别的监控数据。其中，总视频监控中心存储有授权数据。
77.作为本发明的具体实施例，认证数据包括用户名称、用户密钥和/或口令等。
78.本技术实现的有益效果如下：（1）本技术采用远程视频监控，使得管理人员能够实时获取现场视频监控数据，监控施工作业面的工作情况、各个施工现场的施工进度和施工安全与质量情况，并对危险事件进行报警。
79.（2）本技术对视频图像采集装置采集视频图像的可靠性进行计算，当其可靠值符合预设要求时，则允许其上传视频图像监控数据至总视频监控中心，否则，禁止上传视频图像监控数据，以提高总视频监控中心获取的视频图像监控数据的质量，进而提高视频监控效果，提高视频监控数据分析结果的准确度。
80.（3）本技术对获取视频监控中心数据的人员进行身份认证，防止视频监控中心的工程数据丢失，保证工程数据的安全性。
81.上所述仅为本发明的实施方式而已，并不用于限制本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原理的内所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本发明的权利要求范围之内。