[发明专利]智能安防视频监控方法及其系统及监控终端

说明书

本申请涉及智能监控领域，公开了一种智能安防视频监控方法及其系统及监控终端。能够在不降低目标识别准确率的前提下大大降低监控图像上传的流量和云端服务器的计算量。本发明中，监控终端对拍摄到的图像进行基于图像识别分析的过滤，将不包含目标特征的图像过滤掉，向云端服务器上传包含目标特征的图像；云端服务器对监控终端上传的经过滤之后的图像进行目标的识别。

技术领域

本申请涉及监控技术领域，尤其涉及智能监控技术领域。

背景技术

近年来，随着安防需求的不断提高，机场、地铁、车站和银行等公共场所都装有大量的监控摄像设备，这些摄像设备构成了及其强大的信息采集网络，但以往这一采集网络上的边缘监控摄像设备的作用多仅限于拍摄和储存监视视频，往往只在非正常事件发生后再由相关负责人员对录像进行查看，同时消耗大量人力和时间。

随着智能视频监控技术的出现，这种状况得到改变。

具体地，智能视频监控技术生成的系统收集由边缘监控摄像设备上传的视频信息，并运行基于大数据的集中式视频信息分析软件，对视频进行分析处理。

因此，这种技术能够在非正常事件后快速发出警告并采取应对措施，大大提高了实时性，降低对人工的依赖，更大限度的降低误报和漏报现象，从而可广泛应用在交通管理、国防安全、无人工厂机床状态监控等安防场景：如排查公路事故车辆，确定事故责任；监控军事基地及国防边境，保障国防安全。

然而，另一方面，随着接入采集网络的摄像监控设备的数量迅速增加，单个摄像监控设备采集效率的提高，使得该类设备所产生的数据已达到泽字节(ZB)级别，导致产生了新的技术难题。

例如，从采集网络边缘摄像监控设备传输海量数据到云中心导致传输带宽的负载量急剧增加，造成较长的网络延迟。又例如，携带有限电能的边缘摄像监控设备传输海量数据到云中心的过程中消耗较大电能。还有，线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据，等等。

发明内容

本申请的目的在于提供一种智能安防视频监控方法及其系统及监控终端，能够在不降低目标识别准确率的前提下，大大降低监控图像上传的流量和网络延迟，减少电能消耗，大大减少云端服务器的计算量，

为了解决上述问题，本申请公开了一种智能安防视频监控方法，包括，

监控终端对拍摄到的图像进行基于图像识别分析的过滤，将不包含目标特征的图像过滤掉，向云端服务器上传包含该目标特征的图像；以及，

该云端服务器对该监控终端上传的经过该过滤的图像进行目标的识别。

在一优选例中，该目标特征是HOG特征。

在一优选例中，该目标特征是对该目标的HOG和LBP的联合特征进行主成分分析降维后得到的特征。

在一优选例中，该目标特征是车辆的通用特征，该目标是特定的车牌号。

在一优选例中，该目标特征是车牌的通用特征，该目标是特定的车牌号。

在一优选例中，该目标特征是包含人脸的行人的通用特征，该目标是特定的人脸。

在一优选例中，该云端服务器对该监控终端上传的经过该过滤的图像进行该目标的识别的步骤进一步包括：

该云端服务器对该监控终端上传的经过该过滤的图像进行预处理，生成有标签的训练数据；

根据预处理生成的有标签的训练数据对已有的卷积神经网络模型进行进一步的训练，以提高该模型的识别准确率。

在一优选例中，该预处理包括以下之一或其任意组合：

图像剪裁，图像归一化。