基于视频监控摄像头的远程实时监控控制系统及控制方法与流程

本发明涉及视频实时监控，具体涉及基于视频监控摄像头的远程实时监控控制系统及控制方法。

背景技术：

1、视频监控摄像头是一种用于实时拍摄、录制和传输视频信号的设备。它通常用于监控和记录特定区域内的活动，以提供安全保护、监控管理、事件记录等功能。视频监控摄像头可以安装在各种场所，如商业建筑、公共场所、住宅区域、交通路口等，用于监视和记录场所内的活动情况。随着科技的发展，现代视频监控摄像头不仅能够提供高清晰度的视频画面，还具备智能分析功能，如运动检测、人脸识别、车牌识别等，以提高监控系统的效率和准确性。

2、传统系统需要处理大量的原始数据，导致处理效率低下，并且传统系统可能未经过有效的预处理，图像质量较差，容易造成误判和漏判，而且传统系统可能缺乏特征点提取等功能，导致目标识别和跟踪的准确性不高，传统系统可能缺乏有效的异常行为检测和报警功能，无法及时发现和处理异常情况，传统系统可能无法实现对目标区域的全面监控，应急处理能力较低。

技术实现思路

1、本发明目的是针对背景技术中存在的问题，提出基于视频监控摄像头的远程实时监控控制系统及控制方法。

2、本发明的技术方案：基于视频监控摄像头的远程实时监控控制系统，包括特征点提取单元、目标检测单元、异常行为检测单元、大屏显示单元和异常报警单元，还包括：

3、视频采集单元，所述视频采集单元用于通过在目标区域安装视频监控摄像头对监控目标进行视频采集，从而得到目标监控视频，并将所述目标监控视频传输至图像抽取单元和大屏显示单元；

4、图像抽取单元，所述图像抽取单元对视频采集单元传输的所述目标监控视频进行接收，并从所述目标监控视频中按视频帧数抽取目标监控图像，从而得到目标监控图像序列，将所述目标监控图像序列传输至图像预处理单元；

5、图像预处理单元，所述图像预处理单元对图像抽取单元传输的所述目标监控图像序列进行接收，并对所述目标监控图像序列进行图像预处理操作，从而得到标准目标监控图像序列，所述图像预处理操作包括图像去噪和图像阴影消除操作，将所述标准目标监控图像序列传输至特征点提取单元。

6、优选的，所述特征点提取单元对图像预处理单元传输的所述标准目标监控图像序列进行接收，并通过特征点提取方法提取所述标准目标监控图像序列的多个特征点，将所述多个特征点传输至目标检测单元；

7、所述目标检测单元对特征点提取单元传输的所述多个特征点进行接收，并基于所述多个特征点在所述标准目标监控图像序列中提取运动目标，将所述运动目标传输至异常行为检测单元。

8、优选的，所述异常行为检测单元对目标检测单元传输的所述运动目标进行接收，并以光流直方图的形式代表提取所述运动目标内的光流点的运动方向，且利用直方图的熵代表所述运动目标内的光流点运动方向的混乱程度，当所述运动目标连续预设帧的所述混乱程度超过预设的阈值时，则判定所述运动目标存在异常行为，且将判断为存在异常行为的所述运动目标传输至异常报警单元；

9、所述异常报警单元对异常行为检测单元传输的存在异常行为的所述运动目标进行接收，并对存在异常行为的所述运动目标进行图像截取，从而得到异常图像，且将所述异常图像传输至智能终端中，并通过所述智能终端发出异常警报；

10、所述大屏显示单元对视频采集单元传输的所述目标监控视频进行接收，并通过所述智能终端显示所述目标监控视频。

11、优选的，所述图像预处理单元中，图像去噪操作包括以下步骤：

12、a1、利用简单线性迭代聚类算法对所述标准目标监控图像序列进行超像素分割，从而得到多个超像素，且所述多个超像素均带有唯一性标记；

13、a2、设置多个尺寸的搜索框，在所述搜索框内设置超像素算子，通过所述超像素算子判断待赋权值的目标像素点是否作用在相同的超像素点，从而确定所述目标像素点的位置，所述确定所述目标像素点的位置表达式如下：

14、；

15、其中，表示所述目标像素点的位置，表示判断所述目标像素点与所述搜索框中的中心像素点是否位于同一个超像素算子，当位于同一个超像素算子，则取值为1，否则，则取值大于1；

16、a3、基于所述目标像素点的位置判断所述目标像素点是否在同一个超像素算子；

17、a4、若在同一个超像素算子内，则按照原来的权重对所述目标像素点的相邻像素点进行更新，否则，则将原来的权重赋值为0，从而得到新的权值，并通过所述新的权值对所述目标像素点的相邻像素点进行更新，从而跳过所述目标像素点。

18、优选的，所述图像预处理单元中，图像阴影消除包括以下步骤：

19、b1、将输入图像从rgb转换为hsv，并计算通道的平均强度，且获得每个像素的强度与平均值的差异，所述每个像素的强度与平均值的差异表达式如下：

20、；

21、其中，表示强度相对于平均强度水平e的偏移，表示x处的像素强度；

22、b2、基于所述每个像素的强度与平均值的差异计算修正值，所述修正值表达式如下：

23、；

24、其中，表示x处修正值，表示强度相对于平均强度水平e的偏移，表示x处的像素强度；

25、b3、基于整个强度范围和修正值，通过直方图拉伸技术，得到最终的修正值，所述最终的修正值表达式如下：

26、；

27、其中，表示x处最终的修正值，表示强度的最大值，表示x处修正值，和表示修正值的最大值和最小值。

28、优选的，所述特征点提取单元中的所述特征点提取方法，包括以下步骤：

29、c1、定义特征点的局部图像块的矩，所述局部图像块的矩表达式如下：

30、；

31、其中，表示局部图像块的矩，和表示取值0或者1，表示像素点图像灰度值，和表示像素点的坐标；

32、c2、在半径为r的范围内，定义沿x和y坐标轴方向的局部图像矩，所述x坐标轴方向的局部图像矩表达式如下：

33、；

34、其中，表示x坐标轴方向的局部图像矩，表示像素点图像灰度值，表示像素点的横坐标；

35、所述y坐标轴方向的局部图像矩表达式如下：

36、；

37、其中，表示y坐标轴方向的局部图像块的矩，表示像素点图像的灰度值，表示像素点的纵坐标；

38、c3、基于所述x和y坐标轴方向的局部图像矩计算整个在半径为r的范围内的灰度值总和，所述灰度值总和表达式如下：

39、；

40、其中，表示整个在半径为r的范围内的灰度值总和，表示像素点图像灰度值；

41、c4、基于所述x和y坐标轴方向的局部图像矩和所述灰度值总和计算图像的质心，所述质心表达式如下：

42、；

43、其中，表示整个在半径为r的范围内的灰度值总和，表示x坐标轴方向的局部图像矩，表示y坐标轴方向的局部图像矩，和分别表示x和y轴的质心；

44、c5、基于所述图像的质心计算图像的形心指向质心的方向向量和方向向量的旋转角度，所述旋转角度表达式如下：

45、；

46、其中，表示整个在半径为r的范围内的灰度值总和，表示x坐标轴方向的局部图像矩，表示y坐标轴方向的局部图像矩，和分别表示x和y轴的质心；

47、c6、基于所述旋转角度利用二进制描述子找到特征点。

48、优选的，所述目标检测单元中，基于所述多个特征点在所述标准目标监控图像序列中提取运动目标，包括以下步骤：

49、d1、将所述多个特征点和所述标准目标监控图像的局部像素点分别标记为p和q集合；

50、d2、将所述p集合作为基准集合，遍历所述基准集合中的所有的点，且以欧氏距离作为相似性准则，找到所述q集合中与所述基准集合对应的匹配点，记为z(p,q)集合；

51、d3、将所述q集合作为基准集合，遍历所述基准集合中的所有的点，且以欧氏距离作为相似性准则，找到所述p集合中与所述基准集合对应的匹配点，记为w(q,p)集合；

52、d4、比较z(p,q)集合和w(q,p)集合中的所有的匹配点，若所述匹配点在两个集合中均存在相同的对应关系， 则将两个所述匹配点作为标准匹配点对，从而得到标准匹配点对集合；

53、d5、通过ransac算法以迭代计算的方式在所述标准匹配点对集合中寻找满足正确模型对应的最大内点集；

54、d6、基于所述最大内点集匹配运动目标。

55、优选的，所述异常行为检测单元中，直方图的熵包括方向熵和幅值熵，所述方向熵表达式如下：

56、；

57、其中，表示方向熵，表示第j个特征点，表示运动目标内有效光流点数量，表示方向变化次数；

58、所述幅值熵表达式如下：

59、；

60、其中，表示幅值熵，表示第j个特征点，表示运动目标内有效光流点数量，表示幅值。

61、优选的，所述异常行为检测单元中，混乱程度表达式如下：

62、；

63、其中，表示方向熵，表示方向熵，表示幅值熵，表示第j个特征点，表示运动目标内有效光流点数量，表示特征点的光流速度均值，表示第j个特征点的光流速度。

64、本发明的技术方案：基于视频监控摄像头的远程实时监控控制方法，其适用于上述的基于视频监控摄像头的远程实时监控控制系统，包括以下步骤：

65、s1、通过在目标区域安装视频监控摄像头对监控目标进行视频采集，获取目标监控视频，并将其传输至图像抽取单元和大屏显示单元；

66、s2、图像抽取单元接收视频采集单元传输的目标监控视频，按视频帧数抽取目标监控图像，生成目标监控图像序列，并将其传输至图像预处理单元；

67、s3、图像预处理单元接收图像抽取单元传输的目标监控图像序列，进行图像预处理操作，包括去噪和阴影消除，生成标准目标监控图像序列，并将其传输至特征点提取单元；

68、s4、特征点提取单元接收图像预处理单元传输的标准目标监控图像序列，通过特征点提取方法提取多个特征点，并将其传输至目标检测单元；

69、s5、目标检测单元接收特征点提取单元传输的多个特征点，基于这些特征点在标准目标监控图像序列中提取运动目标，并将其传输至异常行为检测单元；

70、s6、异常行为检测单元接收目标检测单元传输的运动目标，以光流直方图的形式代表提取运动目标内的光流点的运动方向，并利用直方图的熵代表光流点运动方向的混乱程度，当运动目标连续预设帧的混乱程度超过预设的阈值时，判定运动目标存在异常行为，并将其传输至异常报警单元；

71、s7、异常报警单元接收存在异常行为的运动目标，对其进行图像截取，生成异常图像，并将其传输至智能终端中，通过智能终端发出异常警报；

72、s8、大屏显示单元接收视频采集单元传输的目标监控视频，并通过智能终端显示目标监控视频。

73、与现有技术相比，本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

74、1、本发明通过视频采集单元实现对监控目标的视频采集，为后续监控分析提供必要的视频数据源，通过图像抽取单元按照视频帧数抽取目标监控图像，有助于减少数据量，提高后续处理效率，并保证图像序列的连贯性和准确性，通过图像预处理单元进行图像预处理操作，能够提高图像质量，减少误判和漏判，增强后续特征提取和目标检测的准确性，通过特征点提取单元提取图像中的特征点，有助于描述目标运动的特征，从而实现目标的准确识别和跟踪。

75、2、本发明通过目标检测单元基于特征点在图像序列中的运动情况，实现对运动目标的检测和识别，能够有效区分目标和背景，提高监控系统的准确性和实用性，通过异常行为检测单元利用光流直方图对运动目标的运动方向和混乱程度进行分析，能够及时发现和报警异常行为，提高了监控系统的智能化和安全性，通过异常报警单元一旦检测到异常行为，及时向智能终端发送警报，有助于相关人员及时采取措施，防范和减少安全风险，通过大屏显示单元利用智能终端显示监控视频，实现对目标区域的全面监控，提高了监控效果和应急处理能力。