[发明专利]基于智能移动终端的库房防盗视频监控系统有效

专利信息
申请号: 201510718773.8 申请日: 2015-10-29
公开(公告)号: CN105338315B 公开(公告)日: 2018-08-31
发明(设计)人: 郑紫微;熊欧 申请(专利权)人: 宁波大学
主分类号: H04N7/18 分类号: H04N7/18;G06T7/20
代理公司: 宁波诚源专利事务所有限公司 33102 代理人: 刘凤钦
地址: 315211 浙*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 基于 智能 移动 终端 库房 防盗 视频 监控 系统
【说明书】:

发明涉及基于智能移动终端的库房防盗视频监控系统,包括智能移动终端及设在库房内的视频采集模块、视频存储模块、视频提取模块、视频分帧模块、图像类型识别模块、图像类型转换模块、图像预处理模块、运动目标提取模块、警报模块和第二LTE通信模块;视频存储模块连接视频采集模块和视频提取模块,视频分帧模块连接视频提取模块和图像类型识别模块,图像类型转换模块连接图像类型识别模块和图像预处理模块,图像预处理模块连接图像类型识别模块和运动目标提取模块,警报模块连接运动目标提取模块和第二LTE通信模块,第二LTE通信模块连接视频采集模块。该系统能消除库房的镜头抖动影响,自动发现其中的运动目标,以给监控人员提供报警。

技术领域

本发明涉及视频监控领域,尤其涉及一种基于智能移动终端的库房防盗视频监控系统。

背景技术

在企业生产过程中,库房中往往需要库存大量的生产原料、生产设备等重要物资,以保证企业生产的正常进行。出于安全的考虑,库房内通常会安排值班门卫人员以及视频监控装置,如监控摄像头。值班门卫人员通过观察视频监控,可以对库房内情况进行掌握,以及时发现库房内是否由不法人员进入盗窃。

然而,传统库房视频监控依赖于人工对这些视频数据进行主观意识的分析判断,对其中的动作行为做出理解,然后才得出结论做出反馈。由于这种传统的库房视频监控方案仍然需要依赖于人工监控和发现不稳定因素,一旦出现值班门卫人员未及时发现库房中的运动目标或者因镜头抖动导致对运动目标发现造成影响,将会使值班门卫人员做出错误研判,即判定库房内无运动目标,则会因误判导致库房存在潜在安全隐患,埋下了库房被盗隐患。因此,在当前的库房监控中,亟需提供一种能够准确发现运动目标,消除镜头抖动影响,从而达到库房防盗效果的监控系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对上述现有技术提供一种能够对库房中情况进行准确监控的基于智能移动终端的库房防盗视频监控系统。

本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为:基于智能移动终端的库房防盗视频监控系统,其特征在于,包括设有第一LTE通信模块的智能移动终端以及设置在库房内的视频采集模块、视频存储模块、视频提取模块、视频分帧模块、图像类型识别模块、图像类型转换模块、图像预处理模块、运动目标提取模块、警报模块和第二LTE通信模块;所述视频存储模块分别连接视频采集模块和视频提取模块,所述视频分帧模块分别连接视频提取模块和图像类型识别模块,所述图像类型转换模块连接图像类型识别模块和图像预处理模块,所述图像预处理模块连接图像类型识别模块和运动目标提取模块,所述警报模块分别连接运动目标提取模块和第二LTE通信模块,第二LTE通信模块连接视频采集模块;其中,

所述视频采集模块,用以采集库房内的视频信息并消除视频抖动,存储已消除视频抖动后的视频信息至视频存储模块内;

所述视频提取模块,用于提取视频存储模块中的视频信息,并发送给视频分帧模块;

所述视频分帧模块,用以将接收的视频按照预设帧间隔分割成若干独立的帧图像,并按照分割的先后顺序对各帧图像进行顺序编号;

所述图像类型识别模块,用以判断所接收的帧图像类型为动态图像时,则将其发送给图像类型转换模块处理成静态图像;判断接收的帧图像为静态图像时,则直接发送帧图像给图像预处理模块;

所述图像类型转换模块,用以将接收的动态帧图像转换为静态帧图像,并发送转换后的静态帧图像给图像预处理模块;

所述图像预处理模块,用以对接收的静态帧图像进行滤噪处理,并将滤噪后的静态帧图像作为库房监控的原始监控图像发送给运动目标提取模块;

所述运动目标提取模块,用于提取滤噪后的原始监控图像序列中的运动目标,并将提取的运动目标发送给警报模块,其中,运动目标的提取方法依次包括如下步骤:

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于宁波大学,未经宁波大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201510718773.8/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top