(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 202210513070.1 (22)申请日 2022.05.11 (71)申请人 东南大学 地址 211189 江苏省南京市江宁区东 南大 学路2号 (72)发明人 张梓腾　宋玉成　张巾雅　徐建　 (74)专利代理 机构 南京瑞弘专利商标事务所 (普通合伙) 32249 专利代理师 吴旭 (51)Int.Cl. G06F 16/783(2019.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 40/16(2022.01) G06V 10/44(2022.01) G06V 10/50(2022.01)G06T 7/246(2017.01) G06T 7/73(2017.01) (54)发明名称 一种固定场景监控视频的回溯系统 (57)摘要 本发明公开了一种固定场景监控视频的回 溯系统， 包括视频分析单元、 运动跟踪单元、 人脸 识别单元以及数据存储单元。 视频分析单元用于 对监控视频进行人体目标识别， 当检测到人体目 标时启动运动跟踪单元。 运动跟踪单元用于对人 体目标进行跟踪定位， 并对运动姿态建模， 得到 运动姿态特征； 过程中若检测到人体目标的人脸 则同时启动人脸识别单元。 人脸识别单元用于对 人体目标的人脸进行识别并建模， 得到人脸特 征。 当检测到人体目标离开固定场景时， 对特征 进行归档并存储于数据存储单元中； 最后为人体 目标对应的所述进入时间、 人脸特征ID、 运动姿 态特征ID分别建立索引， 在未来需要回溯时， 可 对目标人进行 快速搜索。 权利要求书1页 说明书3页 附图1页 CN 114817638 A 2022.07.29 CN 114817638 A 1.一种固定场景监控视频的回溯系统， 其特征在于， 包括视频分析单元、 运动跟踪单 元、 人脸识别单 元以及数据存 储单元； 所述视频分析单元用于对监控视频进行人体目标识别， 当检测到人体目标时启动运动 跟踪单元； 所述运动跟踪单元用于对人体目标进行跟踪定位， 并对运动姿态建模， 得到运动姿态 特征； 过程中若检测到人体目标的人脸则同时启动人脸识别单 元； 人脸识别单 元用于对人体目标的人脸进行识别并建模， 得到人脸特 征； 当检测到人体目标离开固定场景时， 对特征进行归档并存储于数据存储单元中； 其中， 所述归档的数据格式为： 表A： 字段： 事 件ID， 进入时间， 离开时间， 视频文件名， 人脸特 征ID， 运动姿态特 征ID； 表B： 字段： 人脸特 征ID， 面部关键特 征点； 表C： 字段： 运动姿态特 征ID， 运动姿态向量表； 最后为人体目标对应的所述进入时间、 人脸特 征ID、 运动姿态特 征ID分别建立索引。 2.根据权利要求1所述的固定场景监控视频的回溯系统， 其特征在于， 所述视频分析单 元采用色彩空间直方图和轮廓特 征来对监控视频进行 人体目标识别。 3.根据权利要求1所述的固定场景监控视频的回溯系统， 其特征在于， 所述运动跟踪单 元采用多目标跟踪算法和边缘跟踪算法组合来对人体目标进 行跟踪定位， 实现多目标同时 跟踪定位。 4.根据权利要求1所述的固定场景监控视频的回溯系统， 其特征在于， 所述数据存储单 元包括用于存 储所述索引的Mo ngo DB数据库。 5.根据权利要求2所述的固定场景监控视频的回溯系统， 其特征在于， 当检测到多个人 体目标时， 对 采集的所有人体目标排列其 运动事件， 归并同一个人的所有动作。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114817638 A 2一种固定场景 监控视频的回溯系统 技术领域 [0001]本发明涉及一种固定场景监控视频的回溯系统。 背景技术 [0002]目前在一些重要场点， 都布置了大量摄像头实时监控并记录存储现场视频， 当在 未来某一时点需要回溯 发生的事件时， 则由人工按照时间调 取录像档案。 这种 方法非常低 效， 尤其是在发生时间较为宽泛时， 更是要耗费大量人力观看视频， 找出所需关键的视频帧 段。 [0003]视频图像中的人体运动追踪技术已经存在， 且相关的模型已经可以直接应用。 视 频图像中的人体运动跟踪方法主要有两大类： 基于学习的人体运动跟踪和基于模型的人体 运动跟踪。 [0004]第一种， 基于学习的人体运动跟踪方法： 首先在训练的视频图像和目标视频图像 数据库里提取精确的图像特征， 然后学习训练视频图像数据库的图像特征与运动 捕捉数据 之间的映射， 最后在目标视频图像上直接使用人体特征恢复三维姿态。 该方法的缺点是提 取精确的图像特征需要花费大量的时间， 而且视频跟踪受到是否存在学习 数据库的限制， 若不存在学习数据库， 则无法完成视频跟踪。 [0005]第二种， 基于模型的人体运动 跟踪方法： 该方法不需要学习数据库， 直接在目标视 频图像上提取图像信息， 建立 目标图像与模型 的相似度函数， 然后对相似度函数进行优化 从而在高维的状态空间中搜索最优的状态， 从而获得准确的人体姿态。 由于该方法只建立 一个相似度函数， 而用于优化相似度函数 的方法在搜索最优结果时很容易陷入局部最优， 导致跟踪到的人体姿态不 准确， 而且算法的时间 复杂度高。 发明内容 [0006]发明目的： 针对上述现有技术， 提出一种固定场景监控视频的回溯系统， 提高回溯 的效率。 [0007]技术方案： 一种固定场景监控视频的回溯系统， 包括视频分析单元、 运动跟踪单 元、 人脸识别单 元以及数据存 储单元； 所述视频分析单元用于对监控视频进行人体目标识别， 当检测到人体目标时启动 运动跟踪单 元； 所述运动跟踪单元用于对人体目标进行跟踪定位， 并对运动姿态建模， 得到运动 姿态特征； 过程中若检测到人体目标的人脸则同时启动人脸识别单 元； 人脸识别单 元用于对人体目标的人脸进行识别并建模， 得到人脸特 征； 当检测到人体目标离开固定场景时， 对特征进行归档并存储于数据存储单元中； 其中， 所述归档的数据格式为： 表A： 字段： 事件ID， 进入时间， 离开时间， 视频文件名， 人脸特征ID， 运动姿态特征 ID；说　明　书 1/3 页 3 CN 114817638 A 3