(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210549665.2 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 陈强 地址 610500 四川省成 都市新都区紫桐路 保利·玫瑰郡 (72)发明人 不公告发明人 　 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06V 20/54(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于5G社区视 觉安防的监控管理方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于5G社区视觉安防的监 控管理方法， 包括接收安防管 理客户端发送的安 防监控查看指令； 根据安防监控查看指令获取目 标图像帧， 并识别目标图像帧中的目标车辆实体 以得到车辆实体特征； 根据车辆实体特征对目标 图像帧执行监控 景别鉴定； 获取与目标图像帧的 监控景别对应的监控景别指标； 对监控景别指标 和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令； 根 据参数调整指令对目标监控视频进行调整， 并将 调整后的监控视频发送到安防管理客户端。 权利要求书2页 说明书9页 附图1页 CN 114973130 A 2022.08.30 CN 114973130 A 1.一种基于5G社区视觉安防的监控管理方法， 其特征在于， 接收安防管理客户端发送 的安防监控查看指令； 所述 安防监控查看指令包括目标时间点、 目标位置和目标实体特 征； 根据安防监控查看指令获取目标图像帧， 并识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到 车辆实体特 征； 根据车辆实体特 征对目标图像帧执 行监控景别鉴定； 获取与目标图像帧的监控景别对应的监控景别指标； 对监控景别指标和目标图像帧进行分析以得到参数调整指令； 根据参数调 整指令对目标监控视频进行调整， 并将调 整后的监控视频发送到安防管理 客户端。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述监控景别包括： 车辆远景、 车辆 中景和 车辆近景。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到 车辆实体特 征还包括： 根据目标图像帧的上下连续图像帧识别出目标图像帧中的参数变换区域， 并将目标图 像帧的参数变换区域分割为若干个尺度均匀的图像块， 其中， 所述参数变换区域为 目标图 像帧中对应运动区域的外界矩形区域， 所述运动区域为目标图像帧中像素值 发生连续变化 的图像区域； 根据目标实体特征所指示的车辆共有特征对每个图像块进行特征提取以得到对应图 像块中所有具有几何角度的边缘轮廓， 其中， 所述车辆共有特征用于表征每个车辆均有的 轮廓特征和几何形状特 征； 从图像块中提取若干边缘轮廓附近的特征点以为每个边缘轮廓上的特征点建立相应 的带权连接图， 并根据所述带权连接图对每个边缘轮廓进 行拟合优化以得到所述目标图像 帧中目标 车辆的车辆轮廓特 征。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 识别目标图像帧中的目标车辆实体以得到 车辆实体特 征包括： 对目标图像帧中包含目标车辆的参数变换区域以外的图像区域进行车道线检测以识 别目标车辆的第一邻近区域和第二邻近区域， 其中， 所述第一邻近区域为 目标车辆行驶的 车道线区域， 所述第二邻近区域为 目标车辆行驶的背景区域， 所述背景区域不包括存在车 道线的道路区域； 从提取出的目标车辆的车辆轮廓特征识别目标车辆的车身所在区域， 并分别对目标车 辆的车身 所在区域、 第一邻近区域和 第二邻近区域进 行特征提取以获取目标车辆的内部关 联属性和外部 关联属性， 其中， 所述内部 关联属性用于表征目标车辆的车身细节， 所述外部 关联属性用于表征目标 车辆行驶道路的环境细节； 根据目标车辆的车辆轮廓特征、 内部关联属性和外部关联属性对目标车辆的属性特征 进行分析以得到目标 车辆的车辆实体特 征。 5.根据权利要求1至4之一所述的方法， 其特征在于， 对监控景别指标和目标图像帧进 行分析以得到参数调整指令还 包括： 在确定所述监控景别指标为远景指标时， 根据所述监控景别指标和目标车辆的外部关 联属性分析得到目标车辆的行车轨迹和存在于目标车辆行驶环境中的各个关联标识物的权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114973130 A 2物体特征， 其中， 所述关联 标识物包括路标、 路灯和广告牌； 根据目标车辆的车辆轮廓特征、 行车轨迹和各个关联标识物的物体特征进行分析以得 到对应目标图像帧的观察指标。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述监控景别指标为通过视频监控画面监 控车辆时目标 车辆实体的观察指标和观察指标的标准 参数； 所述监控景别指标包括远景指标、 中景指标和近景指标， 其中， 远景指标包括车辆轮 廓、 行车轨迹和关联 标识物； 中景指标包括车 型和车身颜色； 近景指标包括车牌 号和车标。 7.根据权利要求1至 6之一所述的方法， 其特 征在于， 所述 监控景别鉴定过程包括： 根据目标图像帧的车辆实体特 征得到车辆实体矢量； 从数据库中获取第一景别矢量、 第二景别矢量和第三景别矢量； 根据车辆实体矢量、 第一景别矢量、 第二景别矢量和第三景别矢量得到第一景别鉴定 值， 第二景别鉴定值和第三景别鉴定值； 比较第一景别鉴定值， 第二景别鉴定值和第三景别鉴定值的大小， 并将最大的景别鉴 定值对应的监控景别作为目标图像帧的监控景别。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 根据 车辆实体矢量和第 一景别矢量计算第 一景别鉴定值， 其中， o为第一景别鉴定值， r为第一景别鉴定系数， e为自然底数； i为特征索引， n为目标车辆实体的特征的个数， vi为车辆实体矢量的第i个特征的特征 值， si为第一景别矢量的第i个特 征的标准特 征值。 9.根据权利要求8所述的方法， 其特征在于， 监控设备实时或周期性的将采集到的监控 视频标注监控地 点和监控时间， 并将标注后的监控视频发送到安防云平台。 10.根据权利要求9所述的方法， 其特征在于， 所述参数调整指令用于指示对目标监控 视频进行缩放和剪辑操作以得到调整后的监控视频； 参数调整指 令包括目标图像帧的图像 调节参数； 所述图像调节参数包括目标图像帧的缩放比例和裁 剪尺寸大小。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114973130 A 3