一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法、系统和监控装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法及系统，该方法包括：构建深度学习框架；利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息；根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；将所述文本日志保存在所述控制器内。采用本发明专利技术的方法及系统能够根据在所生成的文本日志内搜索关键词跳转到相应的视频图像位置。

Double camera video monitoring method and system with text log

The invention discloses a system and a text log dual camera video monitoring method, the method includes: constructing deep learning framework; the category information using the deep learning framework of object recognition of the first time; according to the type information in video monitoring area and the first view distance of the object formed the first text log; the object of the first view distance from the object to the left camera and the right camera center distance; the text log stored in the controller. The method and the system according to the invention can jump to the corresponding video image position according to the search key in the generated text log.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及监控领域，特别是涉及一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法及系统。
技术介绍
传统视频监控系统利用单摄像头仅记录视频信息，不能立即识别监控画面中出现的物体和物体所在位置，只能靠人工实时监测或者事后调阅监控录像的手段进行监控现场实时预警或者事后分析，并且传统的视频监控系统每天都会产生大量的视频信息，需要大量的人员坐在视频前认真仔细地盯着视频，需要投入大量人力；随着监控摄像头数量的急剧增加，这种人工实时监测与事后调阅监控录像方式所需的人工工作同步增加；同时面对成千上万的摄像头所采集的视频，现行的监控技术智能化程度低，缺乏对监控区域内危险信息的智能预警。另外，由于监控录像占用大量的存储空间，为减少录像存储所带来的开销，一般仅保存指定期限内的监控录像，其余录像将被最新录像所覆盖，使得曾经记录的大量监控信息丢失。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法及系统，能够在监测区域内快速识别物体，并生成有关物体信息存储空间小的文本日志，能够根据输入的关键字调出相应的视频图像，并且有效解决了不能实时报警以及大量数据丢失的问题。为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法，具体包括：构建深度学习框架；利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息；根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；将所述文本日志保存在所述控制器内。可选的，所述构建深度学习框架之前，还包括：获取摄像头采集的视频图像；所述摄像头分为左摄像头和右摄像头，获取其中一个摄像头所采集的视频图像即可；建立动态背景图库；利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果；判断所述差分结果是否超过预设阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为所述差分结果超过所述预设阈值，则将超出所述预设阈值的部分作为第一前景图像，其余部分作为第一背景图像更新到所述动态背景图库中。可选的，所述利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果之前，还包括：获取左摄像头采集的第一视频图像；获取右摄像头采集的第二视频图像；所述左摄像头和所述右摄像头的光轴平行；将所述第一视频图像分离成第一前景图像和第一背景图像；将所述第二视频图像分离成第二前景图像和第二背景图像；利用所述第一前景图像和所述第二前景图像共同视点之间的视差建立三维点云模型；根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离；判断所述第一物体的视点距离是否在预设范围内，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示为所述视点距离在预设范围内，则向报警器发送一个报警信息，使得所述报警器报警。可选的，所述根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离之后，还包括：获取第二物体的视点距离；根据所述第一物体的视点距离和所述第二物体的视点距离利用三角测量法计算出所述第一物体和所述第二物体之间的物体距离；判断所述物体距离是否在预设距离内，得到第三判断结果；若所述第三判断结果表示为所述物体距离在所述预设距离内，则向控制器报警。一种具有文本日志的双摄像头视频监控系统，包括：深度学习框架构建模块，用于构建深度学习框架；识别模块，用于利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息。文本日志生成模块，用于根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；文本日志保存模块，用于将所述文本日志保存在所述控制器内。可选的，还包括：所述视频图像获取模块，用于在所述构建深度学习框架之前，获取摄像头采集的视频图像；所述摄像头分为左摄像头和右摄像头，获取其中一个摄像头所采集的视频图像即可；动态背景图库建立模块，用于建立动态背景图库；差分处理模块，用于利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果；第一判断模块，用于判断所述差分结果是否超过预设阈值，得到第一判断结果；动态背景图库更新模块，用于若所述第一判断结果为所述差分结果超过所述预设阈值，则将超出所述预设阈值的部分作为第一前景图像，其余部分作为第一背景图像更新到所述动态背景图库中。可选的，还包括：第一视频获取模块，用于利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果之前获取左摄像头采集的第一视频图像；第二视频获取模块，用于获取右摄像头采集的第二视频图像；所述左摄像头和所述右摄像头的光轴平行；第一分离模块，用于将所述第一视频图像分离成第一前景图像和第一背景图像；第二分离模块，用于将所述第二视频图像分离成第二前景图像和第二背景图像；三维点云模型建立模块，用于利用所述第一前景图像和所述第二前景图像共同视点之间的视差建立三维点云模型；第一物体的视点距离计算模块，用于根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离；第二判断模块，用于判断所述第一物体的视点距离是否在预设范围内，得到第二判断结果；第一报警模块，用于若所述第二判断结果表示为所述视点距离在预设范围内，则向报警器发送一个报警信息，使得所述报警器报警。可选的，还包括：第二物体的视点距离获取模块，用于所述第一物体的视点距离计算模块根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离之后，获取第二物体的视点距离；物体距离模块，用于根据所述第一物体的视点距离和所述第二物体的视点距离利用三角测量法计算出所述第一物体和所述第二物体之间的物体距离；第三判断模块，用于判断所述物体距离是否在预设距离内，得到第二判断结果；第三报警模块，用于若所述第二判断结果表示为所述物体距离在所述预设距离内，则向控制器报警。一种具有文本日志的双摄像头视频监控装置，其特征在于，包括：左摄像头、右摄像头、开发板、单片机、后台服务器、报警器；所述左摄像头和所述右摄像头的光轴平行于同一水平面上；所述开发板与所述左摄像头有线连接；所述开发板与所述右摄像头有线连接；所述开发板用于对所述左摄像头和所述右摄像头采集的图像进行预处理；所述开发板与所述单片机有线连接；所述开发板与所述后台服务器通过无线网络连接；所述单片机与所述报警器电连接。根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：能够根据生成的文本日志进行视频图像的跳转与监控，不需要大量人员坐在视频前分析视频，也能够对监控区域进行实时监测，大大减少了人力资源的浪费，同时提高了检索效率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图计算出其他的附图。图1为本专利技术实施例具有文本日志的双摄像头视频监控方法流程图；图2为本专利技术实施例具有文本日志的双摄像头视频监控方法装置的结构图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法，其特征在于，具体包括：构建深度学习框架；利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息；根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；将所述文本日志保存在所述控制器内。

【技术特征摘要】
1.一种具有文本日志的双摄像头视频监控方法，其特征在于，具体包括：构建深度学习框架；利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息；根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；将所述文本日志保存在所述控制器内。2.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，所述构建深度学习框架之前，还包括：获取摄像头采集的视频图像；所述摄像头分为左摄像头和右摄像头，获取其中一个摄像头所采集的视频图像即可；建立动态背景图库；利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果；判断所述差分结果是否超过预设阈值，得到第一判断结果；若所述第一判断结果为所述差分结果超过所述预设阈值，则将超出所述预设阈值的部分作为第一前景图像，其余部分作为第一背景图像更新到所述动态背景图库中。3.根据权利要求1所述的视频监控方法，其特征在于，所述利用所述视频图像与所述动态背景图库做差分处理，得到差分结果之前，还包括：获取左摄像头采集的第一视频图像；获取右摄像头采集的第二视频图像；所述左摄像头和所述右摄像头的光轴平行；将所述第一视频图像分离成第一前景图像和第一背景图像；将所述第二视频图像分离成第二前景图像和第二背景图像；利用所述第一前景图像和所述第二前景图像共同视点之间的视差建立三维点云模型；根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离；判断所述第一物体的视点距离是否在预设范围内，得到第二判断结果；若所述第二判断结果表示为所述视点距离在预设范围内，则向报警器发送一个报警信息，使得所述报警器报警。4.根据权利要求3所述的视频监控方法，其特征在于，所述根据所述三维点云模型计算出所述共同视点到所述左摄像头和所述右摄像头中心点之间的第一物体的视点距离之后，还包括：获取第二物体的视点距离；根据所述第一物体的视点距离和所述第二物体的视点距离利用三角测量法计算出所述第一物体和所述第二物体之间的物体距离；判断所述物体距离是否在预设距离内，得到第三判断结果；若所述第三判断结果表示为所述物体距离在所述预设距离内，则向控制器报警。5.一种具有文本日志的双摄像头视频监控系统，其特征在于，包括：深度学习框架构建模块，用于构建深度学习框架；识别模块，用于利用所述深度学习框架识别第一物体的类别信息。文本日志生成模块，用于根据所述类别信息在视频监控区内的时间以及第一物体的视点距离形成文本日志；所述第一物体的视点距离表示所述第一物体到左摄像头和右摄像头中心点的距离；文本日志保存模块，用于将所述文本日志保存在所述控制器内。6.根据权利要求5所述的视频监控系统，其特征在于，还包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵宏，侯春宁，曹昶，郭万鹏，王涛，晏超，乔邈，徐枫，刘凯，
申请(专利权)人：兰州理工大学，
类型：发明
国别省市：甘肃;62