一种基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法及系统与流程

本发明涉及监控视频目标跟踪，具体为一种基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法及系统。

背景技术：

1、随着社会的发展，小区安全问题日益受到重视。现代小区安防系统通常包括闭路电视监控、门禁控制系统以及基本的入侵报警系统。这些系统能够提供一定程度的安全保障，但存在一些局限性。

2、传统监控系统主要用于事后审查，而不是实时预警。摄像头数量的增加，监控数据量急剧增加，人工监控变得不切实际。

3、现有的视频跟踪无法实现根据对象进行区别跟踪，无法根据行为人的行为切换监控画面的效果。

技术实现思路

1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的监控视频的跟踪方法存在无法实现根据对象进行区别跟踪，以及根据行为人的行为切换监控画面的优化。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法，包括：

4、获取小区内业主及工作人员的面部信息及车辆登记信息，构建数据库；

5、采集进出小区的人员和车辆的数据，将采集到的数据与所述数据库进行匹配；

6、根据匹配结果对所述进出小区的人员和车辆进行分析，并根据分析结果对监控视频进行目标跟踪；

7、利用注意力机制，对跟踪目标进行关联；

8、通过对所述监控视频进行目标跟踪，得到跟踪目标的清晰图像和视频，并在跟踪目标出现异常行为时，发出预警和封锁。

9、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：所述构建数据库包括，对每个工作人员和小区的每户建立对应的家庭id，在每个家庭id中录入对应工作人员或对应所有住户的身高、体重、面部识别信息，同时对每个家庭id下的车辆信息进行登记，录入车牌号、车型、颜色的基本信息；

10、采集进出小区的人员和车辆的数据，若面部识别通过，则更新所述数据库中面部信息。

11、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：所述采集进出小区的人员和车辆的数据包括，通过监控视频对进出小区的目标进行识别；

12、当识别为行人进出小区时，直接对面部进行识别，将识别得到的面部信息与所述数据库进行匹配；若在所述数据库匹配不到面部信息，则判定所述行人为外来人员；

13、若面部进行遮挡导致识别不到面部信息，则根据监控视频对所述行人的身高体重进行评估，若所述行人的身高体重与数据库中已登记工作人员或住户的身高体重相吻合时，记录所述行人进入小区和入户行为的发生时间，同时从监控视频中提取出所述行人的正面、左右2个侧面以及背面清晰度最高的4张图片在第二本地存储位置进行存档；若所述行人的身高体重与数据库中已登记工作人员或住户的身高体重不相吻合时，则判定所述行人为外来人员；

14、当识别为车辆进出小区时，识别车辆信息，若车牌信息在所述数据库中没有记录，则判定车辆为外来车辆；

15、根据识别结果，对外来人员、外来车辆进行监控视频的跟踪；

16、所述第二本地存储位置为，在监控记录中拷贝的关于特殊情况的缓存存储位置，存储时以每一次缓存作为一个存储点。

17、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：所述对监控视频进行目标跟踪包括，当对目标的识别结果为外来人员时，获取监控视频中含有该外来人员的所有监控视频；若识别到该外来人员进入住户家中，则调度小区内的监控视频记录，追溯到该外来人员进入的住户的家庭id中记录的所有住户的最近一次识别记录：

18、f=sum{f(x1),f(x2),...,f(xn)}

19、其中，f表示住户在家中的人数；xn表示该外来人员进入的住户的家庭id中记录的第n个用户最近一次的识别记录；f（…）表示识别函数，识别到xn的记录为进入住户家中，则输出1，否则输出0；sum表示求和；

20、在追溯结果为f≥1时，则记录所述行人进入小区和入户行为的发生时间，同时从监控视频中提取出所述行人的正面、左右2个侧面以及背面清晰度最高的4张图片在第二本地存储位置进行存档；在追溯结果为f=0时 ，则对含有所述目标的所有监控视频在所述第二本地存储位置进行复制缓存；

21、若未识别到所述目标进入住户家中，则对含有所述目标的所有监控视频中的行为特征进行小视频裁剪，并在第二本地存储位置进行复制缓存；

22、当对目标的识别结果为外来车辆时，则对含有所述外来车辆的所有监控视频进行获取，通过监控视频识别所述外来车辆中是否存在数据库记录的面部信息；若存在所述面部信息，则记录车辆信息和车辆中存在的面部信息对应的家庭id后对小区进行正常监控；若不存在所述面部信息，则识别所述外来车辆的行为，若车辆在小区内无上下车行为和搬运行为，则记录车辆的进出时间和车辆信息；若车辆在小区内识别到存在上下车行为和搬运行为，则提取含有所述外来车辆的所有监控视频，同时追溯所述上下车行为和搬运行为的相关画面存在的监控视频一并在所述第二本地存储位置的同一存储点进行复制缓存。

23、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：所述注意力机制包括，通过在每个监控器的位置安装声音传感器获取声频信息；若根据声频信息得到的声频曲线出现突变或持续的噪声，则调整监控视频目标跟踪的注意力，步骤包括：

24、获取在相同时域特征上出现突变或持续的噪声的声频曲线；

25、比较得到突变噪声峰值最高或持续噪声峰值最高的传感器位置，将该传感器位置作为噪声监控位置；

26、对噪声监控位置所对应的监控视频进行目标跟踪；

27、若通过所述注意力机制监控到的监控视频中存在所述外来人员，则将含有所述外来人员的所有监控视频、噪声监控位置所对应的监控视频一并在所述第二本地存储位置进行复制缓存；在缓存时，将噪声监控位置的监控视频作为目标跟踪的核心视频，当核心视频中出现所述外来人员时，出现转跳至第二本地存储位置中存储的此外来人员的监控视频；

28、在转跳时，能够通过人机交互选择是否查看，交互选项从外来人员出现时弹出，在外来人员消失时延时t自动取消。

29、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：得到跟踪目标的清晰图像和视频包括，在所述第二本地存储位置中存储时，对视频进行裁剪组合；

30、所述裁剪组合包括，当将含有跟踪目标的所有监控视频在所述第二本地存储位置进行复制缓存时，将每个监控器采集到的视频作为一段视频，将每一段视频加入时频特征；若在时间特征中出现多段视频的重叠，则评估每一时刻不同段视频中的评估参数，所述评估参数为：

31、p=r×v+u×e+y×m

32、其中，r、u、y表示权重因数，r+u=1，0≤y≤1；v表示此时刻的画面中目标清晰度；e表示识别出的行为指数，e=g(b1,b2,...,bn)，g（）表示判断符合行为判断的识别结果数量，bn表示在云端学习到行为识别的判断标准；m表示y=0时，每段视频的重叠部分平均评估参数；以p值最大的识别结果作为最优结果，在多段重叠的视频中优先呈现；未作为最优结果优先呈现的其他视频内容，能够通过人机交互的方式进行选择查看；

33、当缓存内容为经过小视频裁剪后的内容时，在裁剪组合后的视频中，对跟踪对象进行行为识别，将每次行为变更的时间节点标注在时域中，根据预先设置的每个小视频的时长a，对跟踪对象的时间节点进行分析，若两个节点间相隔的时间大于a，则从时间节点向前a/2和向后a/2的位置进行裁剪；若存在大于等于2个时间节点且每两个时间节点的时间间相隔小于等于a，则将这几个时间节点进行合并，从这几个时间节点在时域最早的时间节点向前a/2和最晚的时间节点向后a/2的位置进行裁剪；将裁剪的视频结果作为小视频裁剪的结果；

34、所述清晰图像包括，在裁剪前对包含跟踪目标的视频进行识别分析，输出目标的正面、左右两个侧面以及背面清晰度最高的各一张图片在第二本地存储位置中相应监控视频的存储点。

35、作为本发明所述的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法的一种优选方案，其中：所述异常行为包括，通过安保人员对监控视频中跟踪目标的行为进行识别，若识别为违法行为，则对安保系统发出预警，同时小区进行封锁；

36、所述预警包括，监控中心发出警报，同时对安保人员进行目标位置推送；所述封锁包括，在开启小区的封锁，仅允许通过人工检查口进出，检查口的工作人员具有所述人工检查口的开闭权限。

37、另一方面，一种采用本发明所述方法的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪系统，其特征在于：

38、数据采集模块，获取小区内业主及工作人员的面部信息及车辆登记信息，构建数据库；采集进出小区的人员和车辆的数据，将采集到的数据与所述数据库进行匹配；

39、跟踪模块，根据匹配结果对所述进出小区的人员和车辆进行分析，并根据分析结果对监控视频进行目标跟踪；利用注意力机制，对跟踪目标进行关联；

40、应用模块，在跟踪目标出现异常行为时，通过对所述监控视频进行目标跟踪，得到跟踪目标的清晰图像和视频，并在跟踪目标出现异常行为时，发出预警和封锁。

41、一种计算机设备，包括：存储器和处理器；所述存储器存储有计算机程序，其特征在于：所述处理器执行所述计算机程序时实现本发明中任一项所述的方法的步骤。

42、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现本发明中任一项所述的方法的步骤。

43、本发明的有益效果：本发明提供的基于安防预警的小区监控视频目标跟踪方法通过实时的面部和车辆识别，系统能够快速区分小区内的居民、工作人员与外来人员或车辆，及时发现潜在的安全威胁。系统仅保存与安全事件相关的视频，优化了存储空间的使用。通过智能裁剪和组合视频片段提高了监控跟踪的观看流畅性和细节捕捉。通过时域特征串联跟踪视频能够在小区内不同摄像头之间无缝跟踪目标，即使在视线丢失的情况下也能快速重新定位目标，保证了监控的连续性。