一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统的制作方法

1.本发明涉及楼宇监控技术领域，具体为一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统。


背景技术：

2.为了保护楼栋与楼栋之间的安全问题，以及楼层中住户的安全问题，需要一些监控终端对其进行监控，在现有的监控系统中仍然存在以下问题：
3.1.在区域内的楼宇人员管理中，工作人员没有进行管理限制，导致在后台进行查看的安全性没有得到保障的问题。
4.2.在进行视频采集时，视频采集数据不完善，以及只是单一的进行视频采集，对于某区域发生火灾或者事故时无法及时了解情况的问题。
5.3.对检测到视频中异常数据时，无法进行进一步的决策，导致区域中的异常无法妥善解决的问题。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，烟雾报警器和喷淋设备启动时，监控终端即可发生警报，可以通过警报信息确认出是哪个区域中的监控出现了异常，即可进行查看，提高了异常发生时查看的效率，也提高了确认异常区域的准确性，检测到视频画面中出现明火或者异物遮挡的情况时，即可对异常情况通过异常数据分类模块，异常数据分类模块可智能分类也可进行人工人类，双重的分类更加利于后期的报警处理，可以解决现有技术中的问题。
7.为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
8.一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，包括管理终端、视频监控系统、数据处理模块、并网管理系统和数据记录存储系统；
9.管理终端，用于工作人员使用工作账号，安全登录进入至终端局内网，根据工作账号的等级方可进入视频监控系统，当工作账号等级不合格时，视频监控系统则进入不了；
10.视频监控系统，用于从不少于一个的视频采集终端获取主动上传的视频数据，将多个不同区域的视频数据进行分种类式的数据打包，并且将视频数据发送至数据处理模块；
11.数据处理模块，用于将不同区域中视频数据进行分析，并且将分析后的视频异常数据发送至并网管理系统；
12.并网管理系统，用于建立与当地区域中的报警机构、医疗机构等内部网络进行单向警报连线，并且通过分析的异常数据进行智能报警处理；
13.数据记录存储系统，用于建立两组存储数据库，分别为异常视频数据存储库和正常视频数据存储库。
14.优选的，管理终端，包括：
15.人员信息录入模块，用于：
16.工作人员将自己的姓名、工号、登录密码等信息进行登记；
17.其中，在工作人员首次录入信息时，需要录入更加详细的个人信息和职位，并且需要通过上级进行审批；
18.层级信息分类模块，用于：
19.基于人员信息录入模块中工作人员输入的职位信息，将职位按照等级的高低进行分类，并且可以设定在最低在某个职位才有操作下一步的权限；
20.一类存储模块，用于：
21.基于层级信息分类模块将可以进行下一步操作的工作人员进行数据的存储。
22.优选的，视频监控系统，包括：
23.视频采集单元，用于：
24.通过不少于一个并且不同区域中的视频采集终端进行视频数据的获取，并且每个区域中的视频采集终端都有独立的视频处理器，其中采集的视频数据间隔在不超过监控的最高帧速率的情况下可以根据需要进行设定；
25.视频图像处理单元，用于：
26.将获取的不少于一个的视频数据进行画面帧数的处理；
27.其中，处理方式包括：视频图像分析和分析图像处理；
28.视频图像分析，用于：
29.构建卷积神经网络模型，并基于采集的视频对所述卷积神经网络模型进行动态画面分析，得到所述最终的采集视频的mos值以及图像清晰度阈值：
30.分析图像处理，用于：
31.基于视频图像分析于确定mos值以及图像清晰度阈值的权重值，并基于所述权重值得到最终的采集视频的质量分数，且在所述质量分数小于预设阈值时，重新对视频数据进行处理，直至质量分数大于或等于预设阈值。
32.优选的，视频采集单元，包括：
33.数据获取单元，用于：
34.获取楼宇的建筑平面图以及三维立体图，并将所述建筑平面图以及三维立体图输入卷积神经网络进行训练，分别得到建筑平面图以及三维立体图对应的第一特征图以及第二特征图；
35.模型构建单元，用于：
36.基于所述第一特征图以及第二特征图构建楼宇对应的数字化立体模型，并基于管理终端获取楼宇内的用户入驻信息以及楼宇环境信息；
37.基于用户入驻信息以及楼宇环境信息在数字化立体模型中对不同企业的位置进行标注，并基于标注结果在数字化立体模型中设定模拟监控点，得到目标点位表，其中，每一监控位置至少设置两个监控点；
38.监控点适配单元，用于：
39.基于用户入驻信息确定目标点位表中不同模拟监控点的采集任务，并基于采集任务构建模拟监控点与管理终端之间的物理拓扑网络；
40.基于物理拓扑网络在模拟监控点与管理终端之间设置通信节点，并基于通信节点
将采集任务下发至对应的模拟监控点；
41.基于下发结果获取同一监控位置中不同模拟监控点对楼宇信息的第一采集行为特征和第二采集行为特征，并确定所述第一采集行为特征和第二采集行为特征的关联度；
42.当所述关联度达到预设阈值时，判定监控位置中的模拟监控点设定合格，并基于模拟监控点在数字化立体模型中的分布位置在实际楼宇中相同的位置进行监控点设置；
43.同时，实时监测管理终端下发的采集任务是否改变，且在采集任务改变时，确定监控调整策略，并基于监控调整策略对监控点进行自动适配；
44.否则，判定监控位置中的模拟监控点设定不合格，并对模拟监控点进行调整，直至关联度达到预设阈值，完成对楼宇中不同监控位置的监控点的设置。
45.优选的，视频采集单元，包括：
46.楼栋监控单元，用于：
47.以每个单元楼栋中的视频采集终端为组的单位，对单元楼栋中以层为单位进行视频采集；
48.楼宇监控单元，用于：
49.以每栋楼为单位的视频采集为组的单位，对楼与楼之间以及区域内其他方位进行视频采集；
50.停车场监控单元；用于：
51.对地上停车场和地下停车场区域进行视频采集。
52.优选的，楼栋监控单元，包括：
53.单元楼消防监控模块，用于：
54.对每个单元楼中的每一层的公共区域中的消防设备以及消防情况进行监控；
55.其中，消防设备数据包括：烟雾处理模块和喷淋处理模块，当二者全部或者单个接收数据有异常情况时，异常数据即可发送至下一指令；
56.电梯监控模块，用于：
57.对每个单元楼中的每一部电梯内进行监控；
58.单元楼门禁监控模块，用于：
59.对每个单元楼的进入口进行视频监控；
60.其中，进入单元楼模式包括：红外感应模块和门禁卡处理模块。
61.优选的，楼宇监控单元，包括：
62.公共设施监控监控模块，用于：
63.通过视频采集终端对区域内的公共设施(健身器材、地上车棚、道路座椅等)进行监控；
64.区域道路监控模块，用于：
65.通过视频采集终端对区域内的所有道路进行监控。
66.优选的，停车场监控单元，包括：
67.车辆进出口监控模块，用于：
68.通过视频采集终端对区域内停车场的进入口和出口进行监控；
69.车辆停放监控模块，用于：
70.通过视频采集终端对停车场内车辆行驶或者停放的情况进行监控。
71.优选的，数据处理模块，包括：
72.数据接收模块，用于：
73.基于视频监控系统传输的视频，对其进行接收；
74.数据分析模块，用于：
75.基于数据接收模块接收到的视频信息，对其进行动态画面分析；
76.异常数据分类模块，用于：
77.基于数据分析模块对动态画面分析的结果，将动态画面中异常的画面进行异常检测，并且将检测出的异常数据进行等级的分类，并依据分类打包成若干个子数据集；
78.其中，异常检测通过画面是否有异常和视频监控系统中提供的数据分析监控进行判别检测；
79.二类存储模块，用于：
80.基于异常数据分类模块的数据集进行存储；
81.并网管理系统，包括：
82.分类数据接收模块，用于：
83.根据数据处理模块传输的异常数据进行数据接收；
84.数据核查模块，用于：
85.基于分类数据接收模块的接收数据，对其进行进一步的核查，核查步骤精准到某个区域中的某一个或者多个视频采集终端；
86.备案模块，用于：
87.基于数据核查模块的核查结果，对核查完成的视频数据进行进行存储备案；
88.警报模块，用于：
89.基于备案模块中的视频数据，通过通信设备对当地区域中的报警机构、医疗机构等内部网络进行单向警报连线，并且对其进行报警处理。
90.优选的，
91.优选的，视频监控系统，包括：
92.运动目标追踪单元，用于：
93.获取视频采集终端采集到的视频数据，并对视频数据进行分析，判断当前监控区域是否存在运动目标，且在存在运动目标时，控制视频采集终端对运动目标的实时位置进行追踪，具体步骤包括：
94.第一计算单元，用于：
95.根据如下公式计算视频采集终端采集到的视频图像中的每个像素点的权值：
[0096][0097]
其中，表示采集到的视频图像中的每个像素点的权值；α表示归一化的常数，且取值范围为(0，1)；i表示采集到的视频图像中当前像素点的个数，且取值范围为[1，n]；n表示采集到的视频图像中当前像素点的总个数；xi表示第i个像素点在视频图像中的位置；k(
·
)表示核函数，像素点离运动目标越近取值越大；||
·
||表示范数；||xi||表示第i个像素点在视频图像中与运动目标中目标中心像素点的之间的向量长度；f(xi)表示第i个像素点在视频图像中的颜色特征向量；ω表示预设特征向量；γ[f(xi)-ω]表示脉冲函数，且当
f(xi)与ω一致时，取值为1；τ表示采集到的视频图像中的候选区域的颜色概率分布；)与ω一致时，取值为1；τ表示采集到的视频图像中的候选区域的颜色概率分布；表示采集到的视频图像的颜色特征的概率分布；
[0098]
第二计算单元，用于：
[0099]
根据如下公式计算监控区域中运动目标的实时位置：
[0100][0101]
其中，η表示监控区域中运动目标的实时位置；ρ表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；表示第i个像素点的权值；||x
i-y||表示第i个像素点的位置与上一帧运动目标中目标中心像素点之间的向量长度；g(
·
)＝-k'(
·
)；
[0102]
视频数据采集单元，用于：
[0103]
将当前视频帧图像中的运动目标的的第一位置与上一帧视频图像中的第二位置进行比较；
[0104]
若当前视频帧图像中的运动目标中目标中心像素点第一位置与上一帧视频图像中目标中心像素点的第二位置不同时，判定运动目标在监控区域内的位置发生改变，并对当前位置的运动目标进行视频图像采集；
[0105]
同时，将当前帧图像中运动目标中目标中心像素点的实时位置作为下一帧视频图像的目标中心，并进行迭代，完成对运动目标的跟踪；
[0106]
否则，判定运动目标在监控区域内的位置未发生改变，并忽略当前视频帧图像，直至运动目标离开监控区域。
[0107]
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
[0108]
1.本发明提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，通过层级信息分类模块可以设定某个级别以上的职位方可进行监控查看，可以有效的保障了查看人员的安全性，避免了非工作人员误看监控的可能，每个区域中的视频采集终端都有独立的视频处理器，优化了每个区域中视频查看的画面性。
[0109]
2.本发明提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，楼栋监控单元细分到每个单元楼、每个楼层，楼层中每部电梯的监控，楼宇监控单元细分到公共区域内的健身设备、区域内的道路情况、地上的停车棚以及区域内花园设施和座椅的监控，停车场监控单元对车辆进口处、出口处以及车辆停放情况的监控，并且在楼栋监控单元中除了对动态画面的监控，通过烟雾处理模块和喷淋处理模块可以及时的检测到是否发生火情的可能，当烟雾报警器和喷淋设备启动时，监控终端即可发生警报，工作人员在接收的警报时，可以通过警报信息确认出是哪个区域中的监控出现了异常，即可进行查看，提高了异常发生时查看的效率，也提高了确认异常区域的准确性。
[0110]
3.本发明提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，检测到视频画面中出现明火或者异物遮挡的情况时，即可对异常情况通过异常数据分类模块，异常数据分类模块可智能分类也可进行人工人类，双重的分类更加利于后期的报警处理，数据核查模块对数据中的异常情况进行进一步的确认，确认后将异常区域中的视频采集终端以及异常数据进行监控终端的内部网进行备案存储，之后再通过警报模块对其进行报警处理，可以更快的提高处理异常的效率。
[0111]
4.本发明提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，通过构建楼宇的数字
化立体模型，并在数字化立体模型中设定模拟监控点，实现对楼宇中不同监控位置监控点设置的合理性进行有效确认，保障了对不同监控位置的监控效果，同时，对管理终端下发的采集任务进行实时监测，且在采集任务发生改变时，及时对监控点的采集行为进行自动适配，提高了对监控设备适配的效率以及准确度，保障了对楼宇的监控效果，提高了楼宇的安全系数。
[0112]
5.本发明提供一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，通过对监控区域内的运动目标进行实时追踪，并当运动目标的位置发生改变时，及时采取当前位置对应的视频图像，便于及时了解运动目标在监控区域中的行为动作，从而提高了对楼宇的监控效果，保障了楼宇的安全性。
附图说明
[0113]
图1为本发明的监控终端整体流程示意图；
[0114]
图2为本发明的管理终端模块示意图；
[0115]
图3为本发明的视频监控系统模块示意图；
[0116]
图4为本发明的视频采集单元模块示意图；
[0117]
图5为本发明的楼栋监控单元模块示意图；
[0118]
图6为本发明的楼宇监控单元模块示意图；
[0119]
图7为本发明的停车场监控单元模块示意图；
[0120]
图8为本发明的数据处理系统模块结构示意图；
[0121]
图9为本发明的并网管理系统模块示意图。
具体实施方式
[0122]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都属于本发明保护的范围。
[0123]
为了解决现有技术中，在区域内的楼宇人员管理中，工作人员没有进行管理限制，导致在后台进行查看的安全性没有得到保障的问题，请参阅图1-图2，本实施例提供以下技术方案：
[0124]
一种可实现自动适配的楼宇物联网监控系统，其特征在于：包括管理终端、视频监控系统、数据处理模块、并网管理系统和数据记录存储系统；管理终端，用于工作人员使用工作账号，安全登录进入至终端局内网，根据工作账号的等级方可进入视频监控系统，当工作账号等级不合格时，视频监控系统则进入不了；视频监控系统，用于从不少于一个的视频采集终端获取主动上传的视频数据，将多个不同区域的视频数据进行分种类式的数据打包，并且将视频数据发送至数据处理模块；数据处理模块，用于将不同区域中视频数据进行分析，并且将分析后的视频异常数据发送至并网管理系统；并网管理系统，用于建立与当地区域中的报警机构、医疗机构等内部网络进行单向警报连线，并且通过分析的异常数据进行智能报警处理；数据记录存储系统，用于建立两组存储数据库，分别为异常视频数据存储库和正常视频数据存储库。
[0125]
管理终端，包括：人员信息录入模块，用于：工作人员将自己的姓名、工号、登录密码等信息进行登记；其中，在工作人员首次录入信息时，需要录入更加详细的个人信息和职位，并且需要通过上级进行审批；层级信息分类模块，用于：基于人员信息录入模块中工作人员输入的职位信息，将职位按照等级的高低进行分类，并且可以设定在最低在某个职位才有操作下一步的权限；一类存储模块，用于：基于层级信息分类模块将可以进行下一步操作的工作人员进行数据的存储。
[0126]
具体的，要对区域内的楼宇监控设备进行查看时，要先确认查看人员是否是区域内的工作人员，同时并不是任何工作人员都可以进行监控查看，通过层级信息分类模块可以设定某个级别以上的职位方可进行监控查看，可以有效的保障了查看人员的安全性，避免了非工作人员误看监控的可能。
[0127]
为了解决现有技术中，视频数据采集时，动态的画面质量不佳、帧数速率有误、无法对动态画面的清晰度阈值进行处理的问题，请参阅图3，本实施例提供以下技术方案：
[0128]
视频监控系统，包括：视频采集单元，用于：通过不少于一个并且不同区域中的视频采集终端进行视频数据的获取，并且每个区域中的视频采集终端都有独立的视频处理器，其中采集的视频数据间隔在不超过监控的最高帧速率的情况下可以根据需要进行设定；视频图像处理单元，用于：将获取的不少于一个的视频数据进行画面帧数的处理；其中，处理方式包括：视频图像分析和分析图像处理；视频图像分析，用于：构建卷积神经网络模型，并基于采集的视频对所述卷积神经网络模型进行动态画面分析，得到所述最终的采集视频的mos值以及图像清晰度阈值：分析图像处理，用于：基于视频图像分析于确定mos值以及图像清晰度阈值的权重值，并基于所述权重值得到最终的采集视频的质量分数，且在所述质量分数小于预设阈值时，重新对视频数据进行处理，直至质量分数大于或等于预设阈值。
[0129]
具体的，视频采集单元将区域中的视频采集终端进行视频数据的获取，并且每个区域中的视频采集终端都有独立的视频处理器，优化了每个区域中视频查看的画面性，视频图像处理单元将每个视频处理器中的视频画面进行视频图像分析和分析图像处理。
[0130]
为了解决现有技术中，在进行视频采集时，视频采集数据不完善，以及只是单一的进行视频采集，对于某区域发生火灾或者事故时无法及时了解情况的问题，请参阅图4-图7，本实施例提供以下技术方案：
[0131]
视频采集单元，包括：楼栋监控单元，用于：以每个单元楼栋中的视频采集终端为组的单位，对单元楼栋中以层为单位进行视频采集；楼宇监控单元，用于：以每栋楼为单位的视频采集为组的单位，对楼与楼之间以及区域内其他方位进行视频采集；停车场监控单元；用于：对地上停车场和地下停车场区域进行视频采集。
[0132]
楼栋监控单元，包括：单元楼消防监控模块，用于：对每个单元楼中的每一层的公共区域中的消防设备以及消防情况进行监控；其中，消防设备数据包括：烟雾处理模块和喷淋处理模块，当二者全部或者单个接收数据有异常情况时，异常数据即可发送至下一指令；电梯监控模块，用于：对每个单元楼中的每一部电梯内进行监控；单元楼门禁监控模块，用于：对每个单元楼的进入口进行视频监控；其中，进入单元楼模式包括：红外感应模块和门禁卡处理模块。
[0133]
楼宇监控单元，包括：公共设施监控监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内
的公共设施(健身器材、地上车棚、道路座椅等)进行监控；区域道路监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内的所有道路进行监控。
[0134]
停车场监控单元，包括：车辆进出口监控模块，用于：通过视频采集终端对区域内停车场的进入口和出口进行监控；车辆停放监控模块，用于：通过视频采集终端对停车场内车辆行驶或者停放的情况进行监控。
[0135]
具体的，楼栋监控单元、楼宇监控单元和停车场监控单元可以全方位的对区域内的各个区域进行监控采集，楼栋监控单元细分到每个单元楼、每个楼层，楼层中每部电梯的监控，楼宇监控单元细分到公共区域内的健身设备、区域内的道路情况、地上的停车棚以及区域内花园设施和座椅的监控，停车场监控单元对车辆进口处、出口处以及车辆停放情况的监控，并且在楼栋监控单元中除了对动态画面的监控，通过烟雾处理模块和喷淋处理模块可以及时的检测到是否发生火情的可能，当烟雾报警器和喷淋设备启动时，监控模块即可发生警报，工作人员在接收的警报时，可以通过警报信息确认出是哪个区域中的监控出现了异常，即可进行查看，提高了异常发生时查看的效率，也提高了确认异常区域的准确性。
[0136]
为了解决现有技术中，在视频采集后，对视频信息只是进行单一查看的，无法对视频中的动态画面做出异常判断的问题，请参阅图8，本实施例提供以下技术方案：
[0137]
数据处理模块，包括：数据接收模块，用于：基于视频监控系统传输的视频，对其进行接收；数据分析模块，用于：基于数据接收模块接收到的视频信息，对其进行动态画面分析；异常数据分类模块，用于：基于数据分析模块对动态画面分析的结果，将动态画面中异常的画面进行异常检测，并且将检测出的异常数据进行等级的分类，并依据分类打包成若干个子数据集；其中，异常检测通过画面是否有异常和视频监控系统中提供的数据分析监控进行判别检测；二类存储模块，用于：基于异常数据分类模块的数据集进行存储。
[0138]
具体的，数据分析模块将视频数据接收后对视频中的动态画面进行异常分析，当检测到视频画面中出现明火或者异物遮挡的情况时，即可对异常情况通过异常数据分类模块，异常数据分类模块可智能分类也可进行人工人类，双重的分类更加利于后期的报警处理。
[0139]
为了解决现有技术中，对检测到视频中异常数据时，无法进行进一步的决策，导致区域中的异常无法妥善解决的问题，请参阅图9，本实施例提供以下技术方案：
[0140]
并网管理系统，包括：分类数据接收模块，用于：根据数据处理模块传输的异常数据进行数据接收；数据核查模块，用于：基于分类数据接收模块的接收数据，对其进行进一步的核查，核查步骤精准到某个区域中的某一个或者多个视频采集终端；备案模块，用于：基于数据核查模块的核查结果，对核查完成的视频数据进行进行存储备案；警报模块，用于：基于备案模块中的视频数据，通过通信设备对当地区域中的报警机构、医疗机构等内部网络进行单向警报连线，并且对其进行报警处理。
[0141]
具体的，先通过数据核查模块对数据中的异常情况进行进一步的确认，确认后将异常区域中的视频采集终端以及异常数据进行监控终端的内部网进行备案存储，之后再通过警报模块对其进行报警处理，可以更快的提高处理异常的效率。
[0142]
本实施例提供了，视频采集单元，包括：
[0143]
数据获取单元，用于：
[0144]
获取楼宇的建筑平面图以及三维立体图，并将所述建筑平面图以及三维立体图输入卷积神经网络进行训练，分别得到建筑平面图以及三维立体图对应的第一特征图以及第二特征图；
[0145]
模型构建单元，用于：
[0146]
基于所述第一特征图以及第二特征图构建楼宇对应的数字化立体模型，并基于管理终端获取楼宇内的用户入驻信息以及楼宇环境信息；
[0147]
基于用户入驻信息以及楼宇环境信息在数字化立体模型中对不同企业的位置进行标注，并基于标注结果在数字化立体模型中设定模拟监控点，得到目标点位表，其中，每一监控位置至少设置两个监控点；
[0148]
监控点适配单元，用于：
[0149]
基于用户入驻信息确定目标点位表中不同模拟监控点的采集任务，并基于采集任务构建模拟监控点与管理终端之间的物理拓扑网络；
[0150]
基于物理拓扑网络在模拟监控点与管理终端之间设置通信节点，并基于通信节点将采集任务下发至对应的模拟监控点；
[0151]
基于下发结果获取同一监控位置中不同模拟监控点对楼宇信息的第一采集行为特征和第二采集行为特征，并确定所述第一采集行为特征和第二采集行为特征的关联度；
[0152]
当所述关联度达到预设阈值时，判定监控位置中的模拟监控点设定合格，并基于模拟监控点在数字化立体模型中的分布位置在实际楼宇中相同的位置进行监控点设置；
[0153]
同时，实时监测管理终端下发的采集任务是否改变，且在采集任务改变时，确定监控调整策略，并基于监控调整策略对监控点进行自动适配；
[0154]
否则，判定监控位置中的模拟监控点设定不合格，并对模拟监控点进行调整，直至关联度达到预设阈值，完成对楼宇中不同监控位置的监控点的设置。
[0155]
该实施例中，第一特征图可以是建筑平面中能够表征楼宇分布特特点的图。
[0156]
该实施例中，第二特征图可以是三维立体图中能够表征楼宇结构特点的图。
[0157]
该实施例中，数字化立体模型可以是根据楼宇特点构建模型，用于确定监控点的位置。
[0158]
该实施例中，用户入驻信息可以是入驻的用户的类型以及不同用户入驻的楼层等。
[0159]
该实施例中，楼宇环境信息可以是楼宇所处的位置以及楼宇中楼层周围的情况等。
[0160]
该实施例中，模拟监控点可以是在数字化立体模型中根据用户入驻信息以及楼宇环境信息设定的监控点，从而便于确定合适的监控点位置。
[0161]
该实施例中，目标点位表是用来记录楼宇中不同监控位置设置的监控点的位置信息。
[0162]
该实施例中，采集任务可以是需要通过监控点采集的监控数据类型，具体可以是人员面部图像以及人员出入情况等。
[0163]
该实施例中，物理拓扑网络可以是根据不同监控点的采集任务构建的管理终端与不同监控点之间的分布式控制链路，可根据不同监控点的采集任务的类型下发相应的采集指令，实现对监控数据进行有效的采集。
[0164]
该实施例中，第一采集行为特征可以是同一监控位置中其中一个监控设备执行的采集任务。
[0165]
该实施例中，第二采集行为特征可以是同一监控位置中另一个监控设备执行的采集任务。
[0166]
该实施例中，关联度是用于表征第一采集行为特征和第二采集行为特征是否相同的程度。
[0167]
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量第一采集行为特征和第二采集行为特征的关联度是否达到一致的最低要求。
[0168]
该实施例中，监控调整策略可以是根据采集任务的不同对监控点的采集数据类型进行调整，完成自动适配。
[0169]
上述技术方案的工作原理是：通过对楼宇的建筑平面图以及三维立体图进行分析，实现对楼宇对应的数字化立体模型进行准确有效的构建，其次，根据楼宇的用户入驻信息以及环境信息对楼宇中不同位置的用户情况进行标记，并根据标记结果设定相应的模拟监控点，然后，通过确定不同模拟监控点与管理终端之间的物理拓扑关系，实现对通信节点进行准确有效的设定，最后，通过对同一监控位置的不同监控点的采集行为特征进行分析，是西安对监控点的位置进行有效核验，同时，对采集任务进行实时监测，且在采集任务发生改变时，及时对不同监控点的采集行为进行自动适配。
[0170]
上述技术方案的有益效果是：通过构建楼宇的数字化立体模型，并在数字化立体模型中设定模拟监控点，实现对楼宇中不同监控位置监控点设置的合理性进行有效确认，保障了对不同监控位置的监控效果，同时，对管理终端下发的采集任务进行实时监测，且在采集任务发生改变时，及时对监控点的采集行为进行自动适配，提高了对监控设备适配的效率以及准确度，保障了对楼宇的监控效果，提高了楼宇的安全系数。
[0171]
本实施例提供了视频监控系统，包括：
[0172]
运动目标追踪单元，用于：
[0173]
获取视频采集终端采集到的视频数据，并对视频数据进行分析，判断当前监控区域是否存在运动目标，且在存在运动目标时，控制视频采集终端对运动目标的实时位置进行追踪，具体步骤包括：
[0174]
第一计算单元，用于：
[0175]
根据如下公式计算视频采集终端采集到的视频图像中的每个像素点的权值：
[0176][0177]
其中，表示采集到的视频图像中的每个像素点的权值；α表示归一化的常数，且取值范围为(0，1)；i表示采集到的视频图像中当前像素点的个数，且取值范围为[1，n]；n表示采集到的视频图像中当前像素点的总个数；xi表示第i个像素点在视频图像中的位置；k(
·
)表示核函数，像素点离运动目标越近取值越大；||
·
||表示范数；||xi||表示第i个像素点在视频图像中与运动目标中目标中心像素点的之间的向量长度；f(xi)表示第i个像素点在视频图像中的颜色特征向量；ω表示预设特征向量；γ[f(xi)-ω]表示脉冲函数，且当f(xi)与ω一致时，取值为1；τ表示采集到的视频图像中的候选区域的颜色概率分布；
表示采集到的视频图像的颜色特征的概率分布；
[0178]
第二计算单元，用于：
[0179]
根据如下公式计算监控区域中运动目标的实时位置：
[0180][0181]
其中，η表示监控区域中运动目标的实时位置；ρ表示误差因子，且取值范围为(0.02，0.05)；表示第i个像素点的权值；||x
i-y||表示第i个像素点的位置与上一帧运动目标中目标中心像素点之间的向量长度；g(
·
)＝-k'(
·
)；
[0182]
视频数据采集单元，用于：
[0183]
将当前视频帧图像中的运动目标的的第一位置与上一帧视频图像中的第二位置进行比较；
[0184]
若当前视频帧图像中的运动目标中目标中心像素点第一位置与上一帧视频图像中目标中心像素点的第二位置不同时，判定运动目标在监控区域内的位置发生改变，并对当前位置的运动目标进行视频图像采集；
[0185]
同时，将当前帧图像中运动目标中目标中心像素点的实时位置作为下一帧视频图像的目标中心，并进行迭代，完成对运动目标的跟踪；
[0186]
否则，判定运动目标在监控区域内的位置未发生改变，并忽略当前视频帧图像，直至运动目标离开监控区域。
[0187]
该实施例中，运动目标可以是在监控区域内发生走动的人或物等。
[0188]
该实施例中，核函数支持向量机通过某非线性变换，将输入空间映射到高维特征空间。
[0189]
该实施例中，运动目标中目标中心像素点可以是运动目标在视频图像中像素点的中心。
[0190]
该实施例中，颜色特征向量可以是表征运动目标以及背景图像中不同像素点所独赢的颜色在视频图像中的情况。
[0191]
该实施例中，预设特征向量是提前设定好的，集体可以是背景图像中颜色的分布情况，是不变的。
[0192]
该实施例中，第一位置指的是运动目标的目标中心像素点在当前视频帧图像中的位置。
[0193]
该实施例中，第二位置指的是运动目标的目标中心像素点在上一视频帧图像中的位置。
[0194]
该实施例中，目标中心可以是当相邻的视频帧图像中动目标的目标中心像素点的位置发生改变时，将当前视频帧图像中动目标的目标中心像素点的位置作为追踪的基准。
[0195]
上述技术方案的工作原理是：通过计算视频采集终端采集到的视频图像中的每个像素点的权值，再根据计算到的每个像素点的权值计算监控区域中鱼洞目标的实时位置，并对实时位置进行迭代，实现对监控区域中运动目标的追踪，且当运动目标位置发生改变时，及时采取运动目标当前所在位置的视频图像。
[0196]
上述技术方案的有益效果是：通过对监控区域内的运动目标进行实时追踪，并当运动目标的位置发生改变时，及时采取当前位置对应的视频图像，便于及时了解运动目标
在监控区域中的行为动作，从而提高了对楼宇的监控效果，保障了楼宇的安全性。
[0197]
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
[0198]
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。