[发明专利]一种基于大数据网络的监控系统及监控方法

权利要求书

1.一种基于大数据网络的监控方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取多个图像拍摄设备拍摄的监控视频；

按照图像拍摄设备与图像处理器预先建立的网络通信链路，将位于图像拍摄设备处的监控视频传输至所述图像处理器中；

利用所述图像处理器对所述监控视频进行分帧，并从分帧后的图像中获取包含有人体的人体图像；

对每帧人体图像中的人体进行框标注，获取对应的一个或多个人体图像框；

对属于同一人体的一个或多个人体图像框标记相同标号，以及对属于同一人体的一个或多个人体图像框分配相同颜色；

按照拍摄时间的先后顺序，对所获取的人体图像进行排序；

确定待监控对象，并根据所述待监控对象所对应的标号和颜色从排序后的人体图像中选取出包含有待监控对象的图像，记为目标图像；

获取包含有所述目标图像的监控视频，记为目标监控视频；

根据所述目标监控视频对所述待监控对象进行监控，确定所述待监控对象的运动信息。

2.根据权利要求1所述的基于大数据网络的监控方法，其特征在于，所述图像拍摄设备与图像处理器预先建立的网络通信链路，将位于图像拍摄设备处的监控视频传输至所述图像处理器时，包括：

在所述监控视频进行传输前，在所述图像拍摄设备中生成网络测试数据包，记为第一网络测试数据包，所述第一网络测试包中包含有用于建立数据通信的网络测试数据；

获取所述第一网络测试数据包从所述图像拍摄设备中进入所述网络通信链路时的发送时间；

将所述图像处理器从所述网络通信链路中接收到的网络测试数据包记为第二网络测试数据包，并获取所述图像处理器从所述网络通信链路中接收到所述第二网络测试数据包的接收时间；所述第二网络测试包中包含有用于建立数据通信的网络测试数据；

根据所述接收时间以及所述发射时间确定所述图像拍摄设备与所述图像处理器中的网络通信链路是否存在网络延时，以及存在的网络延时时长；

将在所述图像拍摄设备中生成的第一网络测试数据包与所述图像处理器接收到的第二网络测试数据包进行比对，以及将所述第一网络测试数据包中包含的网络测试数据与所述第二网络测试数据包中包含的网络测试数据进行比对，计算所述网络通信链路的数据丢失率以及数据丢失量；

根据网络延时结果、数据丢失率以及数据丢失量生成所述网络通信链路的网络测试分析报告。

3.根据权利要求2所述的基于大数据网络的监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述网络测试分析报告检测所述图像拍摄设备与所述图像处理器的网络通信链路是否异常；

如果所述图像拍摄设备的网络通信链路正常，确定所述图像处理器的接入网络异常；

如果所述图像拍摄设备的网络通信链路异常，确定所述图像处理器的接入网络正常，或者调整所述图像拍摄设备的网络配置，并重新检测所述图像拍摄设备的网络通信链路，直至所述图像拍摄设备的网络通信链路正常的情况下，检测所述图像拍摄设备与所述图像处理器之间的网络质量是否满足监控视频的通信传输要求，确定所述图像处理器的接入网络正常。

4.根据权利要求1所述的基于大数据网络的监控方法，其特征在于，根据所述目标监控视频对所述待监控对象进行监控，确定所述待监控对象的运动信息时，包括：

根据所述目标监控视频中的每帧图像确定所述待监控对象的移动距离，有：

式中，S_i，j表示所述待监控对象对应的目标图像框在所述目标监控视频中从第j-1帧图像到第j帧图像的移动距离；

(x_i，j，y_i，j)表示所述待监控对象对应的目标图像框在所述目标监控视频中第j帧图像中第i个特征坐标点的坐标；

(x_i-1，j，y_i-1，j)表示所述待监控对象对应的目标图像框在所述目标监控视频中第j-1帧图像中第i个特征坐标点的坐标；

其中，i和j为自然数。