本发明涉及一种智慧城市视频监控中突发情况的预警检测方法,包括建立一个预警检测系统,为保证监控的实时性,采用双通道上传视频;由客户端对监控视频流进行预处理,本地主机通过背景模型、关键帧提取、背景分离、前景特征提取等,仅把关键帧中的前景特征提取后封装压缩打包上传云服务器;同时视频流由另一通道上传云服务器端,经帧截取、对象检测分割、对象特征提取及采用SACBA自适应关联规则分类算法构造分类器,通过不断增加的原始视频数据扩充和更新异常特征库,逐步提高对多种类型突发情况检测的准确度;云服务器将收到的封装特征数据包信息与异常特征库进行对比,做出预警判断反馈给客户端。本方法可保证监控预警的实时性与准确性。
一种智慧城市视频监控中突发情况的检测方法,首先是建立一个预警检测系统,设有客户端和云服务器端,所述的客户端设有监控摄像头、本地主机和安装在本地主机内的处理软件;云服务器端设有云服务器和安装在云服务器内的处理软件以及建立的异常特征库;其特征在于,再按如下步骤操作:⑴、由客户端的本地主机获取城市各个监控摄像头传送的监控视频,对监控摄像头输出的大量监控视频流进行预处理;(1.1)、客户端中的本地主机通过处理软件采用混合高斯背景模型将所有视频帧截取的图像像素分为背景和前景两类;(1.2)、本地主机采用帧差法对截取的视频帧进行关键帧提取,只对关键帧进行操作使本地主机数据处理量大幅地降低;(1.3)、本地主机将提取的关键帧与混合高斯背景模型中的前景图像结合,将图像中具有轨迹特征、表情特征、纹理特征、速度特征、加速度特征的前景特征分别提取出来,加入完整性检测标志,封装打包成封装特征数据包上传至云服务器;(1.4)、客户端中的本地主机还实时接收云服务器端的云服务器反馈的信息,并根据反馈预警的威胁类型与威胁等级,做出对应的警示与处理;⑵、所述的云服务器端的云服务器通过另一通道同步获取城市各个监控摄像头传送的监控视频,对大量监控视频流进行预处理;(2.1)、云服务器对监控视频流采用等间隔进行帧截取,将视频流转为图片;(2.2)、所述的图片经过对象检测分割完成前景对象分离;(2.3)、将前景对象进行特征分类,分出轨迹特征、表情特征、纹理特征、速度特征和加速度特征;(2.4)、云服务器将经过特征分类的前景对象通过SACBA关联规则挖掘和分类器构建,采用自适应阈值关联规则的SACBA分类算法,所述的SACBA关联规则挖掘用于发现数据中隐含的潜在有用的信息,为每一类特征数据建立一个模型描述;分类器用于选取优先级别的关联规则进行构造,通过分类器提取海量监控视频数据中的异常特征,传给异常特征库,同时异常特征库通过不断增加的原始视频数据扩充,实时自动更新异常特征库的数据;(2.5)、云服务器接收客户端的封装特征数据包数据,检测所述数据包的完整性,确认数据包完整之后,与构建的异常特征库进行匹配解析特征属性,并根据不同突发情况,判断出突发情况的威胁类型与威胁等级,反馈给客户端的本地主机。
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