[发明专利]一种大规模视频监控网络极低误警率预警方法

权利要求书

1.一种大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，包括多个摄像机、多个低层元数据提取单元、多个中层区域单目标融合判决单元以及一个高层全局多目标综合判决单元，每一所述摄像机的监控区域均和不少于2台处于同一系统中的其他所述摄像机的监控区域重合，每一所述低层元数据提取单元与单台所述摄像机数据连接，通过分析所述摄像机的视频图像，提取出视频中可能存在的人体目标区域的元数据和（或）车辆目标区域的元数据，然后将所述元数据上传至所述中层区域单目标融合判决单元，每一所述中层区域单目标融合判决单元与监控同一区域的所述多个摄像机对应的所述多个低层元数据提取单元数据连接，并对所述元数据进行分析处理，所述高层全局多目标综合判决单元与所述多个中层区域单目标融合判决单元数据连接，接收所述多个中层区域单目标融合判决单元上传的元数据处理结果，并对数据进行综合处理。

2.根据权利要求1所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，对于单个所述摄像机上传的元数据中的每一个目标，所述中层区域单目标融合判决单元依据相似度判定准则在其他所述摄像机元数据中寻找匹配目标，只有当一个目标在所有所述摄像机的元数据中都存在时，则将该目标作为候选目标保留下来，不满足该条件的目标直接丢弃。

3.根据权利要求2所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，对于每一所述候选目标，所述中层区域单目标融合判决单元分别对其在的所述摄像机的元数据中的对应数据进行分析判别，统计所有判决结果的类别，如果某个结果类别在所有结果中的比重超过2/3，则所述中层区域单目标融合判决单元将该结果作为该候选目标对应的最终结果输出，该候选目标成为有效目标，如果没有任何一种结果类别满足上述条件，则所述中层区域单目标融合判决单元不输出任何结果。

4.根据权利要求3所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，如果所述中层区域单目标融合判决单元输出的所述结果在所有结果的比重中未达到百分之百，则将不同判决结果对应的元数据作为一个正样本存储下来，当存储的所述正样本的总数超过预设的数量阈值时，所述中层区域单目标融合判决单元通过fine-tuing机制对该单目标融合判决单元的判决策略进行在线微调。

5.根据权利要求3所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，通过人工对所述中层区域单目标融合判决单元输出的有效目标进行抽检，对于检测有误的数据，将其标记为负样本并存储，当所述负样本的总数超过预设的阈值时，所述中层区域单目标融合判决单元通过fine-tuing机制对该单目标融合判决单元的判决策略进行在线微调。

6.根据权利要求1所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，当某个所述中层区域单目标融合判决单元检测到有效目标之后，所述高层全局多目标综合判决单元持续跟踪该目标的运动趋势，当所述目标离开当前检测区域之后，依据运动趋势估计该目标可能前往的下一个检测区域，并将该目标在当前区域的元数据处理结果发送到预测的检测区域对应的所述中层区域单目标融合判决单元。

7.根据权利要求6所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，所述预测的检测区域对应的所述中层区域单目标融合判决单元接收到所述高层全局多目标综合判决单元下发的目标历史数据之后，所述高层全局多目标综合判决单元将所述目标历史数据与当前检测到的目标做相似度判定，如果目标相似，则所述高层全局多目标综合判决单元在最终的结果分析中将历史检测结果一并统计进来，进行分析，如果目标不相似，则所述高层全局多目标综合判决单元仅统计本区域的检测结果。

8.根据权利要求6所述的大规模视频监控网络极低误警率预警方法，其特征在于，所述高层全局多目标综合判决单元对相邻区域对应的所述中层区域单目标融合判决单元输出的有效目标数量进行对比分析，如果各所述中层区域单目标融合判决单元的有效目标输出数量均小于预设阈值，则统一上调各所述中层区域单目标融合判决单元的检测灵敏度；如果有效目标输出最多的区域的输出值超过预设阈值，而某相邻的区域输出的有效目标数量少且与该最大值的差值超过最大值1/2，则上调该输出有效目标数量少的中层区域单目标融合判决单元的检测灵敏度。