(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202210991968.X (22)申请日 2022.08.18 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 115065798 A (43)申请公布日 2022.09.16 (73)专利权人 广州智算信息技 术有限公司 地址 510000 广东省广州市黄埔区科 学大 道48号1118房 专利权人 广州智链信息技 术有限公司 (72)发明人 陈志明　陈博允　 (74)专利代理 机构 北京高航知识产权代理有限 公司 11530 专利代理师 张宣布 (51)Int.Cl. H04N 7/01(2006.01)G06V 20/40(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 10/96(2022.01) (56)对比文件 CN 1025723 57 A,2012.07.1 1 CN 111064924 A,2020.04.24 CN 111523347 A,2020.08.1 1 CN 104618679 A,2015.0 5.13 审查员 刘珊 (54)发明名称 一种基于大数据的视频分析监控系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的视频分析 监控系统， 包括拍摄模块、 抽帧模块、 大数据识别 模块和告警模块； 拍摄模块用于对监控区域进行 拍摄， 获取监控视频； 抽帧模块用于采用自适应 的帧数间隔对监控视频进行抽帧处理， 获得视频 帧； 大数据识别模块用于采用大数据技术对视频 帧进行识别处理， 获得识别结果； 告警模块用于 根据识别结果对值班人员进行提示。 本发明使用 视频对监控区域进行监控时， 通过自适应的帧数 间隔来抽取视频帧进行大数据 识别， 有效地避免 了一直使用固定的帧数间隔来抽取视频帧导致 的浪费计算资源的事 件的发生。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115065798 B 2022.11.22 CN 115065798 B 1.一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 包括拍摄模块、 抽帧模块、 大数 据识别模块和告警模块； 拍摄模块用于对监控区域进行拍摄， 获取监控视频； 抽帧模块用于采用自适应的帧数间隔对监控视频进行抽帧处 理， 获得视频帧； 大数据识别模块用于采用大 数据技术对视频帧进行识别处 理， 获得识别结果； 告警模块用于根据识别结果对值班人员进行提 示； 采用如下 方式计算帧数间隔： 对于已抽取的第k个视频帧frak， 对frak进行识别处理， 若获得的识别结果为frak中包 含设定类型的事件， 则采用如下方式计算将抽取的第k+1个视频帧和已抽取的第k个视频帧 之间的帧数间隔： 若获得的识别结果为frak中不包含设定类 型的事件， 则采用如下方式计算将抽取的第k +1个视频帧和已抽取的第k个视频帧之间的帧数间隔： 其中， fraitr(k+1)表示将抽取的第k+1个视频帧和已抽取的第k个视频帧之间的帧数 间隔， fraitr(k)表示已抽取的第k个视频帧和已抽取的第k ‑1个视频帧之间的帧数间隔， timitr表示预设的帧数数量， mifraitr表示预设的帧数下限值， mafraitr表示预设的帧数 上限值； 所述采用大 数据技术对视频帧进行识别处 理， 获得识别结果， 包括： 对视频帧进行 预处理， 获得预处理图像； 将预处理图像输入到采用大数据技术训练得到的识别模型中进行识别处理， 获得识别 结果； 所述对视频帧进行 预处理， 获得预处理图像， 包括： 对视频帧进行 灰度化处 理， 获得灰度图像； 对灰度图像进行降噪处 理， 获得降噪图像； 对降噪图像进行 前景提取处 理， 获得预处理图像； 所述对灰度图像进行降噪处 理， 获得降噪图像， 包括： 使用Canny算法对灰度图像进行边 缘检测， 获得边 缘像素点的集 合oneSet； 基于oneSet对灰度图像中的像素点进行噪声检测， 获得噪声像素点的集 合twoSet； 对twoSet中的像素点进行降噪处 理， 获得降噪图像； 所述基于oneSet对灰度图像中的像素点进行噪声检测， 获得噪声像素点的集合 twoSet， 包括： 分别计算灰度图像中的每 个像素点的噪声参数； 将噪声参数 大于设定的参数门槛 值的像素点存 入集合twoSet； 所述噪声参数采用如下 方式计算： 对于像素点 wtj， 采用如下公式计算 wtj的噪声参数：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115065798 B 2其中， nscwtj表示wtj的噪声参数， α、 β 表示预设的权重系数， niset表示以wtj为中心的K ×K大小的区域内的像素点的集合， hdpwtj和hdpi分别表示像素点wtj和像素点i的像素值， cfniset表示niset中的像素点的像素值的标准差， sdt(wtj,i)表示像素点wtj和像素点i之 间的连线的长度， dfniset表示niset中的像素点与像素点wtj之间的连线的长度的标准差； psdwtj表示相似参数， numbs表示niset 中与wtj的梯度方向 相同的像素点的数量， fost表示边缘判断参数， 若wtj属于集合oneSet， 则fost为1.5， 若wtj 不属于集 合oneSet， 则fost为0.5， Φ 表示预设的常数系数。 2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 所述拍摄 模块包括拍摄单 元和补光单 元； 拍摄单元用于对监控区域进行拍摄， 获取监控视频； 补光单元用于在光线亮度低于设定的亮度阈值时， 对监控区域补充光照。 3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 将抽取的 第k个视频帧在监控视频中对应的帧数编号记为numk， 则将抽取的第k+1个视频帧在 监控视 频中对应的帧数编号的计算公式为： numk+1＝numk+fraitr(k+1) 其中， numk+1表示将抽取的第k+1个视频帧在监控视频中对应的帧数编号。 4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 所述识别 结果包括视频帧中包 含设定类型的事 件或视频帧中不包 含设定类型的事 件。 5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 所述告警 模块包括控制单 元和提示单元； 控制单元用于在识别结果 为frak中包含设定类型的事 件时， 向提 示单元发出提 示指令； 提示单元用于在接收到提 示指令后， 向值班人员进行提 示。 6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的视频分析监控系统， 其特征在于， 所述对视 频帧进行 灰度化处 理， 获得灰度图像， 包括： 使用如下公式对视频帧进行 灰度化处 理： hdp(x,y)＝ w1×R(x,y)+w2×G(x,y)+w3×B(x,y) 其中， hdp(x,y)表示灰度图像hdp中坐标为(x,y)的像素点的像素值， w1、 w2、 w3表示预设 的比例系数， R(x,y)、 G(x,y)、 B(x,y)分别表示在红色分量图像、 绿色分量图像、 蓝色分量图 像中， 坐标为(x,y)的像素点的像素值， 红色分量图像、 绿色分量图像、 蓝 色分量图像 分别为 视频帧在RGB颜色空间中的红色 分量、 绿色 分量、 蓝色 分量的图像。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115065798 B 3