[发明专利]一种监控视频处理方法、系统、终端及存储介质在审

专利信息
申请号: 201910474481.2 申请日: 2019-06-03
公开(公告)号: CN110119730A 公开(公告)日: 2019-08-13
发明(设计)人: 刘海英;陈华康;邓立霞;张慧;周慧媛;周娟婷 申请(专利权)人: 齐鲁工业大学
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/46;G06T7/246;H04N7/18;G08B13/196
代理公司: 济南泉城专利商标事务所 37218 代理人: 尚久恒
地址: 250353 山东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 存储介质 监控视频 图像识别 重点区域 视频 终端 分析视频数据 特征图像提取 穿越 划分区域 特征图像 异常监控 预警信息 自动判断 工作量 警报 预警 采集 输出 发现
【权利要求书】:

1.一种监控视频处理方法,其特征在于,包括:

对采集的视频划分区域并设定重点区域;

对所述视频进行特征图像提取;

利用图像识别模型对重点区域内的特征图像进行识别;

根据图像识别模型输出的识别结果发出预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对采集的视频划分区域并设定重点区域,包括:

根据监控需要设置距国境线距离范围等级;

根据所述距国境线距离范围等级对图像中的位置划分区域;

将临近国境线的区域设定为重点区域。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对视频进行特征图像提取,包括:

设定图像帧截取时间间隔并截取所述视频的图像帧;

利用SIFT算法对相邻图像帧进行特征提取并判断相邻图像帧是否一致:

是,则舍弃截取时间点在前的图像帧;

否,则保存区别相邻图像帧并提取图像帧重点区域内的特征图像。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用图像识别模型对重点区域内的特征图像进行识别,包括:

利用TensorFlow创建能够识别人像的图像识别模型;

利用所述图像识别模型识别重点区域内的特征图像是否为人像并输出识别结果。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据图像识别模型输出的识别结果发出预警信息,包括:

将相邻图像帧间的关联度较高的特征图像在图像帧的位置相连得到特征图像的运动轨迹;

若所述运动轨迹是否穿过国境线,则立即发起预警;

截取并保存包含所述特征图像的视频段。

6.一种监控视频处理系统,其特征在于,包括:

区域划分单元,配置用于对采集的视频划分区域并设定重点区域;

特征提取单元,配置用于对所述视频进行特征图像提取;

特征识别单元,配置用于利用图像识别模型对重点区域内的特征图像进行识别;

预警发出单元,配置用于根据图像识别模型输出的识别结果发出预警信息。

7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述区域划分单元包括:

等级设置模块,配置用于根据监控需要设置距国境线距离范围等级;

区域生成模块,配置用于根据所述距国境线距离范围等级对图像中的位置划分区域;

重点设定模块,配置用于将临近国境线的区域设定为重点区域。

8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述预警发出单元包括:

轨迹生成模块,配置用于将相邻图像帧间的关联度较高的特征图像在图像帧的位置相连得到特征图像的运动轨迹;

预警发起模块,配置用于若所述运动轨迹是否穿过国境线,则立即发起预警;

视频截取模块,配置用于截取并保存包含所述特征图像的视频段。

9.一种终端,其特征在于,包括:

处理器;

用于存储处理器的执行指令的存储器;

其中,所述处理器被配置为执行权利要求1-5任一项所述的方法。

10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。

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