[发明专利]异常行为预警信息约束的视频大数据快速检索方法及系统有效
申请号: | 201511022366.X | 申请日: | 2015-12-30 |
公开(公告)号: | CN105653690B | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 邵振峰;蔡家骏;王中元;杨珂 | 申请(专利权)人: | 武汉大学 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 严彦 |
地址: | 430072 湖*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 异常 行为 预警 信息 约束 视频 数据 快速 检索 方法 系统 | ||
1.一种异常行为预警信息约束的视频大数据快速检索方法,其特征在于:包括以下步骤,
步骤1,构建异常行为库,包括接收前端智能摄像头的异常行为预警信息,录入异常行为库,所述异常行为库记录的数据包括异常行为类型、监控点名称、监控探头编号、发生时间、持续时长、快照图片或视频片段文件名、原始监控录像索引和备注信息;
步骤2,建立关联度模型表,关联度模型表存储案件或事件类型与异常行为类型的关联关系;
建立关联度模型表,包括根据已知的若干组案件或事件类型与异常行为类型的关联关系,初始化关联度模型表,并采用以下子步骤进行更新,
1)定义案件或事件集合E;
2)定义异常行为集合A;
3)随着智能监控摄像头检测的异常行为种类的增加,相应地扩大异常行为集合A;
4)随着异常行为集合A的扩大,分析与新增加的异常行为关系密切的案件或事件,将其添加到案件或事件集合E中;
5)针对案件或事件集合E中的某一元素Ei,根据历史案发大数据,统计与其相关的异常行为出现的频次,并按频次排序,得到集合S1;
6)针对案件或事件集合E中的某一元素Ei,根据用户选择,列举与其相关的异常行为,并按相关度排序,得到集合S2;
7)对集合求交集,S=S1∩S2,将S中的前二者作为与该事件最密切的异常行为,录入到关联度模型表中;
步骤3,为实现视频取证,基于关联度模型表和异常行为库,执行如下子步骤,
步骤3.1,根据实际发生的案件或事件类型,查询关联度模型表,得到相关的异常行为类型;
步骤3.2,根据异常行为类型,检索异常行为库,获得异常行为发生的时空信息;
步骤3.3,浏览与异常行为有关的快照图片或视频片段,进而将多点的图片或片段重构成一段完整的摘要视频,还原待检索目标的活动轨迹;
步骤3.4,根据实际需要,通过异常行为库中的原始监控录像索引进一步调阅监控录像。
2.根据权利要求1所述异常行为预警信息约束的视频大数据快速检索方法,其特征在于:对异常行为库进行检索、统计和分析操作的实现方式如下,
所述检索操作如下,
根据行为类型检索,显示检索结果图片,及其地点、时间;
根据地点检索,显示检索结果图片,及其名称、时间;
根据时间段检索,显示检索结果图片,及其名称、地点;
所述统计操作如下,
按时间统计,用曲线显示一年中每月份发生的异常行为数;
按地点统计,用曲线显示一年中各地点发生的异常行为数;
按时间、地点的二维统计,用二维曲面显示一年发生的异常行为数;
所述分析操作如下,
对异常行为的时空属性进行聚类分析,绘制风险曲面,并结合地理信息,用不同颜色可视化呈现风险等级;
挖掘异常行为的时空分布规律及预测其变化趋势,寻找安全防范的关键节点,得到辅助决策信息,为未来警力分配提供科学参考。
3.根据权利要求1所述异常行为预警信息约束的视频大数据快速检索方法,其特征在于:异常行为与案件或事件是否关系密切,按以下原则进行分析,
①案件或事件发生前,异常行为与案件或事件的发生存在时序关系合乎逻辑的关系;
②案件或事件发生后,视频中的异常行为对象表现出的异常行为。
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