[发明专利]基于对象检测的视频监控方法及其系统

说明书

本申请涉及基于对象检测的视频监控方法及其系统。该视频监控方法包括：在监控设备处于待机状态下，以运动探测器检测所述监控设备的视场内是否存有移动对象；响应于检测到所述监控设备的视场内存在移动对象，将所述监控设备从待机状态转化为工作状态，以藉由所述监控设备生成该移动对象的至少一图像；以对象检测模块处理所述至少一图像以检测所述至少一图像所包含的对象是否属于给定类别的对象；以及，响应于检测到所述至少一图像所包含的对象属于给定类别的对象，对所述监控设备的视场内的该移动对象进行视频录制。这样，有效地过滤掉错误检测，并降低所述监控设备的能耗。

技术领域

本发明总体地涉及安防监控领域，特别是涉及基于对象检测的视频监控 方法及其系统。

背景技术

安防监控系统在人类生产和生活中起着越来越重要的作用，成为人们生 活中不可或缺的一道安全屏障。目前，大多数视频监控系统为移动触发式视 频监控系统，其基本工作原理是：检测是否存在移动对象，并在检测到存在 移动对象之后开启视频监控功能。然而，在实际应用中，基于该原理工作的 视频监控系统具有诸多缺陷。

首先，对于移动触发式的视频监控系统而言，任何具有移动能力的对象 都能够触发运动探测器以开启视频监控功能并向注册用户发出检测到潜在入 侵者的警报。然而，对于移动触发式的视频监控系统而言，其无法辨别该具 有移动能力的对象是否为期望的对象，从而造成大量的错误检测和警报。例 如，当猫和狗进入该视频监控系统的监控区域内时，其同样能够触发视频监 控功能并产生相应的警示信号。这无疑给使用者造成巨大的困扰。

进一步地，当产生太多错误检测和警报时，用户对警报的敏感度会随之 降低。很可能地，当该视频监控系统检测到真实的入侵者时，用户却对警报 信号失去兴趣，导致人身和财产安全受到威胁。与此同时，对于视频监控系 统而言，每一次错误的检测和视频录制和传输都需要耗费一定的能量，因此， 现有的视频监控系统都具有能耗过大的困扰。

为了解决传统基于移动触发的视频监控系统不具有对象分辨能力而导致 错误检测和警报过多的缺陷，近年来人工智能识别技术被引入视频监控系统 中。通常的做法为：将对象识别技术集成于服务器。这样，当视频监控系统 检测到移动的对象时，录制的视频被传输至本地或云端服务器，以藉由部署 于服务器的对象识别技术检测视频中是否包含特定类别的对象(例如，人类)， 并设定仅在检测到视频中所包含的移动对象属于特定类别的对象时，产生警 报信号通知注册用户，以降低错误检测和警报的几率。

通过引入对象识别的人工智能技术，视频监控系统具备对象分辨能力。 但是，视频监控系统的耗能高的问题不仅没有解决，反而被加剧，其原因在 于：视频录制并传输至云端产生额外的能耗。另一方面，这样的视频监控系 统在通知注册用户方面存在一定的延时，其原因在于，视频录制并传输至服 务器耗费一定的时间，以及，利用对象识别技术检测视频中所包含的对象所 属类别仍需耗费一定的时间。

因此，对于一种能够满足低能耗且能降低错误检测率的视频监控系统的 需求是迫切的。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种基 于对象检测的视频监控方法及其系统，其通过集成于监控设备的对象检测模 块检测所述监控设备采集的图像中所包含的对象的类别是否属于给定类别的 对象，以智能地开始/关闭视频监控功能，通过这样的方式，有效地过滤掉错 误检测和警报，并降低所述监控设备的能耗。