專利名稱：一種視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及監(jiān)控領(lǐng)域，特別是ー種視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
崗位值班 ，遍布國(guó)防及民用各個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域，是幾乎所有不論大小的安全保衛(wèi)系統(tǒng)的核心環(huán)節(jié)，值班員的值班行為是否正常，很多時(shí)候整個(gè)安全保衛(wèi)系統(tǒng)能否可靠運(yùn)行，值班員的有效工作極為重要。但是，值班人員每天承受這艱巨而又單調(diào)重復(fù)的工作，非常容易產(chǎn)生應(yīng)激疲勞，注意力下降，從而無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理突發(fā)事故。但是，現(xiàn)有技術(shù)中，有ー種監(jiān)控值班員是否正常工作的方法，監(jiān)控準(zhǔn)確率較差。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供ー種視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中在崗狀態(tài)監(jiān)控產(chǎn)品監(jiān)控的準(zhǔn)確率差的問(wèn)題。具體方案如下ー種視頻監(jiān)控方法，步驟包括實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像；將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警。優(yōu)選地，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息包括臉部偏轉(zhuǎn)角度。優(yōu)選地，所述與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)包括將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像中的偏轉(zhuǎn)角度與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像的偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)行比對(duì)。優(yōu)選地，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件的過(guò)程判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)；若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的偏轉(zhuǎn)角度是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為可疑偏轉(zhuǎn)；若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度為觸發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件。優(yōu)選地，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息還包括臉部偏轉(zhuǎn)方向。ー種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，包括視頻采集器和智能分析終端；所述視頻采集器，用于實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述臉部圖像傳遞給所述智能分析終端；所述智能分析終端與所述視頻采集器相連，用于接收所述視頻采集器傳送的所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，并將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警。優(yōu)選地，所述報(bào)警模塊為蜂鳴器或者指示燈。優(yōu)選地，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息包括被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度，或者，被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向。從以上技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明中，提供的ー種視頻監(jiān)控方法及系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，從而確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警，該方法應(yīng)用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，能夠?qū)崟r(shí)的對(duì)值班員的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控，并對(duì)非正常工作的情況進(jìn)行報(bào)警，提 高了監(jiān)控準(zhǔn)確率。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)發(fā)明或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明中記載的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖I為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例一的流程示意圖；圖2為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例ニ的流程示意圖；圖3為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例三的流程示意圖；圖4為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例四的流程示意圖；圖5為本發(fā)明的一種視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。
具體實(shí)施例方式下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。本發(fā)明中，圖I為ー種視頻監(jiān)控方法的流程示意圖，參照?qǐng)DI所示，該方法包括步驟SlOl :實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像；步驟S102 :將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息；其中，首先針對(duì)檢測(cè)到的人臉，根據(jù)中分類模型分為正常人臉和非正常人臉，然后進(jìn)ー步把非正常人臉?lè)譃榭梢扇四樅推D(zhuǎn)人臉。此兩級(jí)人臉姿態(tài)分類策略中關(guān)鍵技術(shù)在于兩級(jí)分類模型的構(gòu)建。利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)分別建立兩級(jí)分類模型，中分類模型的構(gòu)建如下構(gòu)建正面訓(xùn)練庫(kù)和偏轉(zhuǎn)人臉庫(kù)，對(duì)所有圖像提取傅里葉變換Gabor小波紋理特征，紋理特征維數(shù)通常很高，影響分類速度和精度。進(jìn)ー步利用迭代算法Adboost機(jī)器學(xué)習(xí)策略選擇正面人臉區(qū)別偏轉(zhuǎn)人臉的有效特征，同時(shí)大幅降低特征維數(shù)。最后利用選擇到的特征通過(guò)支持向量基(SVM)建立人臉姿態(tài)中分類模型。步驟S103 :判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件；步驟S104 :如果是，則觸發(fā)報(bào)警；步驟S105 :如果否，則不觸發(fā)報(bào)警。本實(shí)施例中，通過(guò)實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，從而確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警，此方法中，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部狀態(tài)是否發(fā)生了偏轉(zhuǎn)，不面對(duì)視頻采集器，且超出一定預(yù)設(shè)范圍時(shí)，會(huì)觸發(fā)報(bào)警，這樣提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。參見(jiàn)圖2，為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例ニ的流程示意圖，該方法步驟包括步驟S201 :實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像；步驟S202 :將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度；步驟S203 :判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件；步驟S204 :如果是，則觸發(fā)報(bào)警；步驟S205 :如果否，則不觸發(fā)報(bào)警。本實(shí)施例中，通過(guò)確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度，從而判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警，此方法中，進(jìn)ー步確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為偏轉(zhuǎn)角度，當(dāng)所述被檢測(cè)對(duì)象不面對(duì)視頻采集器，且臉部偏轉(zhuǎn)角度超出報(bào)警條件時(shí)，觸發(fā)報(bào)警，提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。參見(jiàn)圖3，為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例三的流程示意圖，該方法步驟包括步驟S301 :實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像；步驟S302 :將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度；步驟S303 :判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；步驟S304 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)，不會(huì)觸發(fā)報(bào)警；步驟S305 :若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的偏轉(zhuǎn)角度是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；步驟S306 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為可疑偏轉(zhuǎn)，不會(huì)觸發(fā)報(bào)警；步驟S307 :若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍；步驟S308 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度為觸發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，觸發(fā)報(bào)警；
步驟S309 :若否，則不符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，不觸發(fā)報(bào)警。本實(shí)施例中，通過(guò)確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度，從而判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息中的偏轉(zhuǎn)角度是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為可疑偏轉(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度為觸發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息符合預(yù)設(shè)報(bào)條件，上述實(shí)施例中，進(jìn)ー步將報(bào)警的預(yù)設(shè)范圍進(jìn)行了細(xì)化，提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。參見(jiàn)圖4，為本發(fā)明的ー種視頻監(jiān)控方法實(shí)施例四的流程示意圖，該方法步驟包括步驟S401 :實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像； 步驟S402 :將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向；其中，首先針對(duì)檢測(cè)到的人臉，根據(jù)中分類模型分為正常人臉和非正常人臉，然后進(jìn)ー步把非正常人臉?lè)譃榭梢扇四樅推D(zhuǎn)人臉。此兩級(jí)人臉姿態(tài)分類策略中關(guān)鍵技術(shù)在于兩級(jí)分類模型的構(gòu)建。利用統(tǒng)計(jì)技術(shù)分別建立兩級(jí)分類模型，中分類模型的構(gòu)建如下構(gòu)建正面訓(xùn)練庫(kù)、左偏轉(zhuǎn)人臉庫(kù)和右偏轉(zhuǎn)人臉庫(kù)，對(duì)所有圖像提取Gabor小波紋理特征，紋理特征維數(shù)通常很高，影響分類速度和精度。進(jìn)ー步利用Adboost機(jī)器學(xué)習(xí)策略選擇正面人臉區(qū)別偏轉(zhuǎn)人臉的有效特征，同時(shí)大幅降低特征維數(shù)。最后利用選擇到的特征通過(guò)支持向量基(SVM)建立人臉姿態(tài)中分類模型。左、右可疑分類模型的構(gòu)建過(guò)程類似，區(qū)別在于構(gòu)建人臉訓(xùn)練庫(kù)時(shí)采用不同的人臉姿態(tài)庫(kù)。步驟S403 :判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；步驟S404 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向?yàn)檎ＦD(zhuǎn)；步驟S405 :若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；步驟S406 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)榭梢善D(zhuǎn)；步驟S407 :若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍；步驟S408 :若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)橛|發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，觸發(fā)報(bào)警；步驟S409 :若否，則不符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，不觸發(fā)報(bào)警。本實(shí)施例中，通過(guò)確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向，從而判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)檎ＦD(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息中的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)榭梢善D(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)橛|發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息符合預(yù)設(shè)報(bào)條件，進(jìn)一步確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向，以及細(xì)化了報(bào)警的預(yù)設(shè)范圍，提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。其中，在實(shí)際應(yīng)用的過(guò)程中，實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向，當(dāng)確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度15度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向左，此時(shí)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度15度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向左是在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)，不會(huì)觸發(fā)報(bào)警。
若確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度30度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向右，此時(shí)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度30度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向右在大于第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)榭梢善D(zhuǎn)，但是不會(huì)觸發(fā)報(bào)警。若確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度60度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向右，此時(shí)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度60度和臉部偏轉(zhuǎn)方向向右在大于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)橛|發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，觸發(fā)報(bào)警。上面只是對(duì)實(shí)際應(yīng)用中的三個(gè)不同的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向進(jìn)行了舉例說(shuō)明，其實(shí)在實(shí)際的被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像采集的過(guò)程中，會(huì)采集到不同的臉部圖像，將所采集到的不同的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考圖像進(jìn)行比對(duì)，所述預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中存儲(chǔ)了多個(gè)參考臉部圖像，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像信息為臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向，判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)榭梢善D(zhuǎn)，若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向是否大于所述第二預(yù)設(shè)范圍，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向?yàn)橛|發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部信息符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向?yàn)橛|發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)時(shí)，觸發(fā)報(bào)警。本發(fā)明中，圖5為ー種視頻監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖，參照?qǐng)D5所示，該系統(tǒng)包括視頻采集器101和智能分析終端102 ；所述視頻采集器101，用于實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述臉部圖像傳遞給所述智能分析終端102 ；所述智能分析終端102與所述視頻采集器101相連，用于接收所述視頻采集器101傳送的所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，并將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行對(duì)比，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警。上述實(shí)施例對(duì)應(yīng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，視頻采集器用于實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述臉部圖像傳遞給所述智能分析終端，所述智能分析終端接收所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，并將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行對(duì)比，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則出發(fā)報(bào)警，提高了監(jiān)控準(zhǔn)確率。在上述的系統(tǒng)中，所述報(bào)警模塊為蜂鳴器或指示燈。上述實(shí)施例對(duì)應(yīng)的視頻監(jiān)控系統(tǒng)，所述報(bào)警模塊為蜂鳴器或指示燈，方便提醒值班員調(diào)整臉部偏轉(zhuǎn)角度和偏轉(zhuǎn)方向，提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。本說(shuō)明書(shū)中各個(gè)實(shí)施例采用遞進(jìn)的方式描述，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似部分互相參見(jiàn)即可。對(duì)于實(shí)施例公開(kāi)的裝置而言，由于其與實(shí)施例公開(kāi)的方法相對(duì)應(yīng)，所以描述的比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法部分說(shuō) 明即可。對(duì)所公開(kāi)的實(shí)施例的上述說(shuō)明，使本領(lǐng)域?qū)I(yè)技術(shù)人員能夠?qū)崿F(xiàn)或使用本發(fā)明。對(duì)這些實(shí)施例的多種修改對(duì)本領(lǐng)域的專業(yè)技術(shù)人員來(lái)說(shuō)是顯而易見(jiàn)的，本文中所定義的ー般原理可以在不脫離本發(fā)明的精神或范圍的情況下，在其它實(shí)施例中實(shí)現(xiàn)。因此，本發(fā)明將不會(huì)被限制于本文所示的這些實(shí)施例，而是要符合與本文所公開(kāi)的原理和新穎特點(diǎn)相一致的最寬范圍。
權(quán)利要求
1.ー種視頻監(jiān)控方法，其特征在于，步驟包括 實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像； 將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息包括臉部偏轉(zhuǎn)角度。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于，所述與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)包括 將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像中的偏轉(zhuǎn)角度與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像的偏轉(zhuǎn)角度進(jìn)行比對(duì)。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件的過(guò)程 判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否在第一預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為正常偏轉(zhuǎn)； 若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的偏轉(zhuǎn)角度是否在大于所述第一預(yù)設(shè)而小于第二預(yù)設(shè)范圍內(nèi)，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的偏轉(zhuǎn)角度為可疑偏轉(zhuǎn)； 若否，則判斷所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息中的臉部偏轉(zhuǎn)角度是否大于所述第ニ預(yù)設(shè)范圍，若是，則所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度為觸發(fā)報(bào)警偏轉(zhuǎn)，所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4中任意一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息還包括臉部偏轉(zhuǎn)方向。
6.ー種視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，包括視頻采集器和智能分析終端； 所述視頻采集器，用于實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述臉部圖像傳遞給所述智能分析終端； 所述智能分析終端與所述視頻采集器相連，用于接收所述視頻采集器傳送的所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，并將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述報(bào)警模塊為蜂鳴器或者指示燈。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在干，所述確定被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)信息包括被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度，或者，被檢測(cè)對(duì)象的臉部偏轉(zhuǎn)角度和臉部偏轉(zhuǎn)方向。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)一種視頻監(jiān)控方法和系統(tǒng)，該方法包括實(shí)時(shí)采集被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像，將所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像與預(yù)設(shè)的臉部信息庫(kù)中的多個(gè)參考臉部圖像進(jìn)行比對(duì)，確定所述被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息，判斷被檢測(cè)對(duì)象的臉部圖像偏轉(zhuǎn)信息是否符合預(yù)設(shè)報(bào)警條件，如果是，則觸發(fā)報(bào)警，該方法應(yīng)用于視頻監(jiān)控系統(tǒng)中，有效的提高了監(jiān)控的準(zhǔn)確率。
文檔編號(hào)G06K9/00GK102647580SQ20121012851
公開(kāi)日2012年8月22日 申請(qǐng)日期2012年4月27日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月27日
發(fā)明者張超, 李俐, 李響, 陳曉娟 申請(qǐng)人:浙江晨鷹科技有限公司