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专利名称 | 一种视频监控控制器、视频监控的方法和系统 |
申请号 | CN200710073254.6 | 申请日期 | 2007-02-08 |
法律状态 | 权利终止 | 申报国家 | 中国 |
公开/公告日 | 2007-08-15 | 公开/公告号 | CN101018324 |
优先权 | 暂无 | 优先权号 | 暂无 |
主分类号 | 暂无 | IPC分类号 | 暂无查看分类表>
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申请人 | 华为技术有限公司 | 申请人地址 | 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部
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专利地址、主体等相关变化,请及时变更,防止失效 |
权利人 | 华为技术有限公司 | 当前权利人 | 华为技术有限公司 |
发明人 | 关方;邹华镭;徐平强 |
代理机构 | 暂无 | 代理人 | 暂无 |
摘要
本发明公开一种对同一目标进行连续视频监控的方法,包括:视频监控控制器接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号;视频监控控制器对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合;视频监控控制器根据所述参数集合判定最佳视频流;视频监控控制器将所述最佳视频流转发给存储器和/或显示终端。本发明还公开了一种视频监控控制器和视频监控系统。本发明的视频监控系统根据采集到的视频流和传感器信号,进行计算判定最佳视频流,自动切换到最佳视频流,从而实现了对同一目标实时自动地连续监控,提高了自动化、智能化程度,降低了劳动强度,节省了人工成本。
1.一种视频监控控制器,其特征在于,包括:
下行通信模块,用于接收来自至少两个摄像头的视频流和来自各个摄像头的运动传感器的信号;
运动传感器参数处理模块,用于对所述来自各个摄像头的运动传感器的信号进行分析,得到各个摄像头的运动传感器对应的参数集合,其中每个参数集合中的参数包括摄像头编号、目标的几何特征、速度、角度、颜色、目标与摄像头的距离;
分析判别模块,用于根据所述各个摄像头的运动传感器对应的参数集合和距离最近原则判定最佳视频流;
视频流转发模块,用于转发所述最佳视频流。
2.根据权利要求1所述的视频监控控制器,其特征在于,所述分析判别模块包括:
第一处理模块,用于根据来自所述运动传感器参数处理模块分析得到的各参数集合,判定各视频流的当前帧图像中的目标是否所要监控的正确目标;
第二处理模块,用于根据第一处理模块的所述判定结果判定最佳视频流。
3.根据权利要求2所述的视频监控控制器,其特征在于,所述第一处理模块根据当前帧图像和前一帧图像各自对应的参数集合,计算所述当前帧图像中目标离摄像头的理论距离;判断所述理论距离与当前实际距离的偏差是否不超过设定的临界值;若是,则判定所述当前帧图像中的目标为所要监控的正确目标。
4.根据权利要求3所述的视频监控控制器,其特征在于,计算所述偏差的方法为:偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的理论距离|;或者,偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的实际距离|。
5.根据权利要求2所述的视频监控控制器,其特征在于,所述第一处理模块根据当前帧图像和前一帧图像各自对应的参数集合,计算出所述当前帧图像和所述前一帧图像的特征参数,判断所述当前帧图像和所述前一帧图像的特征参数是否匹配,若匹配则判定所述当前帧图像中的目标为所要监控的正确目标。
6.根据权利要求3或5所述的视频监控控制器,其特征在于,所述第二处理模块接收来自运动传感器参数处理模块的各参数集合,根据所述各参数集合计算,判定筛选出落在预定的监控范围之内的目标对应的图像帧,将筛选出的图像帧所对应的参数集合反馈给所述第一处理模块;接收所述第一处理模块判定筛选的结果,根据距离最近原则判定最佳视频流;
所述第一处理模块接收来自所述第二处理模块的所述筛选出的图像帧的参数集合,判定筛选出监控到正确目标的图像帧,将判定筛选的结果反馈给所述第二处理模块。
7.根据权利要求3或5所述的视频监控控制器,其特征在于,所述第一处理模块接收来自运动传感器参数处理模块的各参数集合,根据所述各参数集合计算,判定筛选出监控到正确目标的图像帧,将判定筛选的结果反馈给所述第二处理模块;所述第二处理模块接收所述第一处理模块的判定筛选的结果,根据距离最近原则判定最佳视频流。
8.一种视频监控的方法,其特征在于,包括:
视频监控控制器接收来自至少两个摄像头的视频流和来自各个摄像头的运动传感器的信号;
视频监控控制器对所述来自各个摄像头的运动传感器的信号进行分析,得到各个摄像头的运动传感器对应的参数集合,其中每个参数集合中的参数包括摄像头编号、目标的几何特征、速度、角度、颜色、目标与摄像头的距离;
视频监控控制器根据所述各个摄像头的运动传感器对应的参数集合和距离最近原则判定最佳视频流;
视频监控控制器将所述最佳视频流转发给存储器和/或显示终端。
9.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述步骤“视频监控控制器根据所述各个摄像头的运动传感器对应的参数集合和距离最近原则判定最佳视频流”具体包括:a.视频监控控制器根据各参数集合进行计算,判定筛选出落在预定的监控范围之内的目标对应的图像帧,若筛选出多帧图像,则执行下一步;b.从所述多帧图像中判定筛选出监控到正确目标的图像帧,若筛选出多帧图像,则执行下一步;c,根据距离最近原则,从所述多帧监控到正确目标的图像中判定筛选出对应的最佳视频流。
10.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,所述步骤“视频监控控制器根据所述各个摄像头的运动传感器对应的参数集合和距离最近原则判定最佳视频流”包括:a.视频监控控制器根据各参数集合进行计算,判定筛选出监控到正确目标的图像帧,若筛选出多帧图像,则执行下一步;b.根据距离最近原则,从所述多帧图像中判定筛选出对应的最佳视频流。
11.根据权利要求9或10所述的方法,其特征在于,所述的“判定筛选出监控到正确目标的图像帧”具体包括:根据当前帧图像和前一帧图像各自的参数集合计算出所述当前帧图像中目标离摄像头的理论距离,若所述当前帧图像中目标离摄像头的理论距离与所述当前实际距离的偏差小于设定的临界值,则判定所述当前帧图像中的目标为所要监控的正确目标。
12.根据权利要求11所述的方法,其特征在于,计算所述偏差的方法为:偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的理论距离|;或者,偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的实际距离|。
13.根据权利要求8所述的方法,其特征在于,根据当前帧图像和前一帧图像各自的参数集合计算得到所述当前帧图像和所述前一帧图像的特征参数,判断所述当前帧图像和所述前一帧图像的特征参数是否匹配,若匹配则判定所述当前帧图像中的目标为所要监控的正确目标。
14.一种视频监控系统,其特征在于,包括:
至少两个摄像头,用于采集视频流;摄像头中内置运动传感器,用于采集运动传感信号;
显示终端,用于显示视频流;以及,
视频监控控制器,包括:
下行通信模块,用于接收来自摄像头的视频流和来自各个摄像头的运动传感器对应的运动传感器的信号;
运动传感器参数处理模块,用于对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到各个摄像头的运动传感器对应的参数集合,其中每个参数集合中的参数包括摄像头编号、目标的几何特征、速度、角度、颜色、目标与摄像头的距离;
分析判别模块,用于根据所述各个摄像头的运动传感器对应的参数集合和距离最近原则判定最佳视频流;
视频流转发模块,用于转发所述最佳视频流。
15.根据权利要求14所述的视频监控系统,其特征在于,摄像头与视频监控控制器、视频监控控制器与显示终端之间的通信接口为有线方式、无线方式,或者有线和无线混合的方式。
16.根据权利要求15所述的视频监控系统,其特征在于,摄像头与视频监控控制器、视频监控控制器与显示终端之间的通信接口类型包括IP、RS-232串行、USB、WiFi或蓝牙中的至少一种。
一种视频监控控制器、视频监控的方法和系统\n技术领域\n[0001] 本发明涉及视频监控领域,特别涉及一种视频监控控制器、对同一目标进行连续视频监控的方法和系统。\n背景技术\n[0002] 现有的视频监控系统的关键设备是视频监控控制器,包括下行通信模块,视频流接收模块、视频流转发模块、运动传感器参数处理模块,上行通信模块。现有的视频监控控制器接收各个摄像头采集的图像数据,并分析得到一些参数,如目标速度、大小等。\n[0003] 目前,视频监控广泛应用于各种领域,视频监控的组网图如图1所示,有多个摄像头对同一目标在不同摄像头监控范围内的移动进行连续视频跟踪,通过IP网络把视频流发送到机房里的电视墙显示,数字切换矩阵的作用是对不同的摄像头进行切换,将最佳视频流在电视墙上显示。(所谓“最佳视频流”一般是指“监控目标距离摄像头最近”的视频流,因为距离越近越清晰。)但是所述的最佳视频流是通过人眼判断得到的,切换动作也是人工操作。摄像头的部署需要经过精心的调测,确保要监控的范围内没有盲区,值班员必须清楚每个摄像头安装的具体位置;假设有摄像头1、摄像头2、......、摄像头n,实现对同一目标的连续视频跟踪的步骤如下:\n[0004] (1)当目标进入摄像头1的区域时,值班员锁定该目标,跟踪目标的动向;\n[0005] (2)值班员从目标的移动趋势分析目标会进入摄像头2的区域;\n[0006] (3)值班员监视摄像头2的图象,对目标进行继续跟踪,依此类推,值班员实现对该目标的连续的跟踪。\n[0007] 因此,现有的视频监控手段要求值班员清楚摄像头的部署位置,对值班员要求较高;另外,需要人眼判断和人工切换摄像头,才能实时地准确地跟踪同一目标,工作量很大,劳动强度高。\n发明内容\n[0008] 鉴于现有技术中存在的对同一目标进行连续视频监控需要依赖人眼判断和人工操作的问题,本发明实施例提供一种视频监控控制器、在一定区域内对同一目标进行连续视频监控的方法和系统。\n[0009] 本发明实施例提供一种视频监控控制器,包括:\n[0010] 下行通信模块,用于接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号;\n[0011] 运动传感器参数处理模块,用于对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合;\n[0012] 分析判别模块,用于根据所述参数集合判定最佳视频流;\n[0013] 视频流转发模块,用于转发所述最佳视频流。\n[0014] 本发明实施例还提供一种视频监控的方法,包括:\n[0015] 视频监控控制器接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号;\n[0016] 视频监控控制器对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合;\n[0017] 视频监控控制器根据所述参数集合判定最佳视频流;\n[0018] 视频监控控制器将所述最佳视频流转发给存储器和/或显示终端。\n[0019] 本发明实施例还提供一种视频监控系统,包括:\n[0020] 至少两个摄像头,用于采集视频流;摄像头中内置运动传感器,用于采集运动传感信号;\n[0021] 显示终端,用于显示视频流;以及,\n[0022] 视频监控控制器,包括:\n[0023] 下行通信模块,用于接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号;\n[0024] 运动传感器参数处理模块,用于对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合;\n[0025] 分析判别模块,用于根据所述参数集合判定最佳视频流;\n[0026] 视频流转发模块,用于转发所述最佳视频流。\n[0027] 通过本发明,实现了对同一目标实时自动地连续监控,提高了自动化、智能化程度,无须人工参与,降低了劳动强度,节省了人力成本。\n附图说明\n[0028] 图1为现有技术的视频监控组网图;\n[0029] 图2为本发明实施例一的视频监控控制器结构示意图;\n[0030] 图3为本发明实施例二的视频监控控制器结构示意图;\n[0031] 图4为本发明实施例三的视频监控控制器结构示意图;\n[0032] 图5为本发明实施例四的监控控制器判断最佳视频流的流程图:\n[0033] 图6为本发明实施例五的监控控制器判断最佳视频流的流程图;\n[0034] 图7为本发明实施例二中计算目标离摄像头理论距离的示意图;\n[0035] 图8为本发明实施例六的以IP方式通信的系统组网图;\n[0036] 图9为本发明实施例七的以RS-232串行方式通信的系统组网图;\n[0037] 图10为本发明实施例八的以IP方式和WiFi方式相结合的有线无线混合通信的系统组网图。\n具体实施方式\n[0038] 本发明提供一种视频监控控制器、对同一目标进行连续视频监控的方法和系统。\n为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合附图对本发明作详细描述。\n[0039] 实施例一\n[0040] 参照图2,对本实施例进行说明。本实施例的视频监控控制器包括下行通信模块,视频流接收模块、视频流转发模块、运动传感器参数处理模块、上行通信模块和分析判别模块。摄像头采集的每一路视频流实际上是以“流形式存在的图像序列”,内置于摄像头的运动传感器对图像序列中的每帧图像进行感应和处理,得到运动传感信号。\n[0041] 下行通信模块接收来自摄像头的视频流和来自内置于摄像头的运动传感器的信号;运动传感器参数处理模块通过下行通信模块接收来自运动传感器的信号,对信号进行分析得到参数集合;将参数集合发送给分析判别模块;分析判别模块接收参数集合,根据参数集合判定最佳视频流。\n[0042] 实施例二\n[0043] 参照图3对本实施例进行说明。本实施例是基于实施例一的改进。分析判别模块具体包括第一处理模块201和第二处理模块202,第一处理模块用于判定各帧图像中的目标是否所要监控的正确目标;第二处理模块用于判定最佳视频流。下行通信模块同多个摄像头进行通信,可以通过多种通信方式接收各个摄像头采集的视频流和各个摄像头的运动传感器采集的信号,然后把这些视频流和信号转发给视频流接收模块和运动传感器参数处理模块;同一个摄像头采集的视频流和该摄像头的运动传感器采集的信号相对应。\n[0044] 运动传感器参数处理模块对各个运动传感器采集的信号进行分析,把分析后得到的参数集合——包括摄像头编号、目标的几何特征、速度、角度、颜色、目标与摄像头的距离等数据发送给分析判别模块,所述参数集合具体包括的参数可以根据分析判断模块的需要获取和分析得到。如果有N个摄像头——摄像头1,摄像头2,......,摄像头N,那么就相应地有N路视频流,相应地有N组传感器信号,也相应地有N组参数集合,不妨将所述N组参数集合分别记为参数集合1,参数集合2,......参数集合N。\n[0045] 所述第一处理模块接收N个摄像头的传感器信号对应的参数集合;不妨假设视频监控控制器当前处理第n(1≤n≤N)个摄像头的视频流,第一处理模块接收来自第二处理模块的第n个摄像头视频流的当前帧图像的参数集合,读取前一帧图像的参数集合,根据这两帧图像的参数集合计算,判定当前帧图像的目标是否所监控的正确目标,将判定结果反馈给第二处理模块。\n[0046] 对第n个摄像头视频流,其对应的参数集合记为参数集合n(1≤n≤N),记该视频流的第1帧图像、第2帧图像、......、第m帧图像的参数集合n为参数集合n1、参数集合n2、......、参数集合nm.当监控控制器初始化时,第一处理模块保存第一帧图像的参数集合n1;之后,每一次处理,比如第i次处理,所述第一处理模块读取已保存的前一帧图像的参数集合ni-1,从所述第二处理模块接收当前帧图像的参数集合ni,根据前后两帧图像的参数集合ni-1和ni计算判定当前帧图像中的目标是否所要监控的正确目标,将判断结果反馈给第二处理模块,然后将当前帧图像的参数集合ni保存;或者,将当前帧图像参数集合ni保存并删除前一帧图像的参数集合ni-1以节省存储空间。\n[0047] 第一处理模块所采用的计算方法可以从两方面去设计,一种是根据目标移动趋势判断位置的方法,另一种方法是从图像中提取运动目标的特征参数并进行匹配,也就是图像识别方法。\n[0048] 第一种方法:比如对第i路视频流,对第k帧图像,如果之前没有锁定目标,则锁定当前帧图像的目标,将当前帧图像的参数集合ik保存;如果之前已有锁定的目标,则从当前帧图像参数集合ik和前一帧图像参数集合ik-1中提取运动目标的速度、时间、角度、前一帧图像中目标离摄像头i的距离和当前帧图像中目标离摄像头i的实际距离等参数,计算当前帧图像中目标离摄像头i的理论距离,若所述当前帧图像中目标离摄像头i的理论距离同所述当前帧图像中目标离摄像头i的实际距离的偏差小于设定的临界值,则确定当前目标为监控的正确目标。具体计算方法参照图7作说明,A和B表示目标先后所处的位置,SobjA表示目标在A点离该摄像头的距离,SobjB表示目标在B点离该摄像头的距离;θA为目标在A点相对参照线的角度,θB为目标在B点相对参照线的角度,v表示目标的移动速度, 表示前后两次的时间差, 表示A点到B点的距离; 表示角\n度差;当目标以速度v从A点移动到B点时,SobjA, θB,θA已知,则利用余弦定理可以计算出SobjB,计算公式如下:\n[0049] \n[0050] 即:\n[0051] \n[0052] \n[0053] \n[0054] 当前帧图像中目标离摄像头的理论距离取上式结果中的一个,偏差的方法为:偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的理论距离|;或者,偏差=|(当前帧图像中目标离摄像头的理论距离-当前帧图像中目标离摄像头的实际距离)/当前帧图像中目标离摄像头的实际距离|。偏差的计算方法可以根据实际需要设计。\n[0055] 采用第二种方法即图象识别方法:第一处理模块接收来自第二处理模块的当前帧图像的参数集合ik,如果之前没有锁定目标,则锁定该目标,将当前的参数集合ik保存;如果之前已有锁定的目标,则根据所述的当前帧图像的参数集合计算特征参数,提取保存的前一帧图像的参数集合ik-1,计算得到相应的特征参数,对前后两帧图像的特征参数作比较,若前后两帧图像的特征参数匹配,则判定当前帧图像的目标为监控到的正确目标。所述图像识别算法包括人工神经网络、支持向量机(SVM)等算法。\n[0056] 为了表述清晰,不妨假设有3个摄像头,监控区有2个物体——A和B,A为所要监控的正确目标。\n[0057] 参照图3,所述第二处理模块同第一处理模块和运动传感器参数处理模块分别相连接,第二处理模块接收来自运动传感器参数处理模块的参数集合,第二处理模块预先设定每个摄像头的监控范围S1,S2,S 3,设当前处理摄像头1的第k1帧图像,摄像头2的第k2帧图像,摄像头3的第k3帧图像,所对应的参数集合分别为1k1,2k2,3k3,根据所述参数集合计算,判定筛选出落在预定的监控范围之内的目标对应的图像,假设筛选得到摄像头1和摄像头2监控的目标落在预定监控范围之内,则将筛选出的图像的参数集合1k1和2k2反馈给所述第一处理模块;第一处理模块接收来自第二处理模块的参数集合1k1和2k2,判定筛选出监控到正确目标A的图像,假设这两帧图像的目标均为所要监控的正确目标,将判定筛选的结果反馈给所述第二处理模块;第二处理模块接收来自第一处理模块的结果,根据某种规则,比如“距离最近原则”——目标距离摄像头最近的图像所对应的视频流为最佳视频流,判定最佳视频流。\n[0058] 实施例三\n[0059] 参照图4,所述第一处理模块同所述第二处理模块和所述运动传感器参数处理模块分别相连,所述第一处理模块接收来自所述运动传感器参数处理模块的所述参数集合\n1k1,2k2,3k3(记法参见实施例二),根据所述参数集合计算,判定筛选出监控到正确目标A的图像,假设摄像头1和摄像头2监控的目标为正确目标A,将判定筛选的结果反馈给所述第二处理模块;所述第二处理模块接收所述第一处理模块的判定筛选的结果,根据距离最近原则或者其它原则判定最佳视频流。\n[0060] 上述实施例二和实施例三中的第一处理模块和第二处理模块是根据功能逻辑进行划分的,在实际应用中可以整合在同一设备中,或者同其它设备相融合;其计算复杂度可能同摄像头个数和监控区内的物体个数有关,具体应用时,可根据实际情况对第一处理模块和第二处理模块的功能和触发顺序作调整或变型。\n[0061] 实施例四\n[0062] 参照图5,对本发明的方法进行说明。本发明提供一种对同一目标进行连续视频跟踪的方法,该方法具体为:将所监控目标的活动区域分为若干个监控区,各个监控区分别部署一台摄像头,用于对同一目标在多个监控区之间进行连续视频监控。对摄像头的检测信号进行判断并输出视频流的设备是视频监控控制器,它是该方法实现的关键设备。为了表述清晰,在下面的描述中以三个摄像头为例。\n[0063] 该方法包括步骤:\n[0064] 视频监控控制器接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号,对来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合,包括摄像头编号、目标的几何特征、速度、角度、颜色、目标与摄像头的距离等数据;所述参数集合的内容可以根据分析判断模块的需要进行获取和分析;所述视频监控控制器根据所述参数集合进行分析、判定正确目标、判定最佳视频流;所述视频监控控制器将最佳视频流发送给存储器进行存储,或者发送给显示终端进行显示。\n[0065] 以摄像头为IP CAMERA为例,Smax_1表示IP CAMERA1预先设定的监控范围;\nSmax_2表示IP CAMERA2预先设定的监控范围;Smax_3表示IP CAMERA3预先设定的监控范围;Sobj_1表示目标和IP CAMERA1之间的距离;Sobj_2表示目标和IP CAMERA2之间的距离;Sobj_3表示目标和IP CAMERA3之间的距离; 表示 表示\nSmax_2-Sobj_2; 表示Smax_3-Sobj_3。对所述步骤“所述视频监控控制器根据所述参数集合进行分析、判定正确目标、判定最佳视频流”参照图5作进一步说明:\n[0066] 2a.获取各帧图像对应参数集合:Sobj_i,目标的几何特征,速度,角度等;\n[0067] 2b.分别计算各个监控距离同目标与摄像头的距离之差 S\n[0068] 2c.若有差值 大于等于0则判定目标落入预定监控范围,筛选出对应的图像;\n[0069] 2d.从所述多帧图像中判定筛选出监控到正确的目标的图像;若筛选出多帧图像,则执行下一步;若只筛选出一帧图像,则确定其对应的视频流为最佳视频流并发出转发命令;\n[0070] 2e.根据某种规则,比如“距离最近原则”——目标距离摄像头最近的图像所对应的视频流为最佳视频流,从所述多帧监控到正确目标的图像中判定筛选出对应的最佳视频流;\n[0071] 2f.将最佳视频流转发至存储器或显示终端。\n[0072] 图像所对应的视频流为最佳视频流,从所述多帧监控到正确目标的图像中判定筛选出对应的最佳视频流。\n[0073] 2d.将最佳视频流转发至存储器或显示终端。\n[0074] 判定当前帧图像中的目标是否正确目标时,采用的方法可以从两方面去设计,一种是根据目标移动趋势判断位置的方法,另一种方法是图象识别方法。这两种方法的具体实现过程在实施例二已有详尽说明,在此不再赘述。\n[0075] 本发明提供的视频监控系统,包括:至少两个摄像头、视频监控控制器、显示终端和/或存储器;摄像头用于采集视频流;摄像头中内置运动传感器,用于采集运动传感信号;显示终端,用于显示视频流;存储器,用于存储视频流数据;视频监控控制器,用于对来自所述摄像头的视频流和运动传感信号进行处理。视频监控控制器包括:下行通信模块,视频流接收模块、视频流转发模块、运动传感器参数处理模块、分析判别模块、上行通信模块;其中,下行通信模块,用于接收来自摄像头的视频流和来自运动传感器的信号;运动传感器参数处理模块,用于对所述来自运动传感器的信号进行分析,得到参数集合;分析判别模块,用于根据参数集合判定最佳视频流;视频流转发模块,用于转发所述最佳视频流。\n[0076] 视频监控控制器用于利用来自摄像头传感器的信号进行分析,判定并转发最佳视频流,是该本实施例系统的关键设备。\n[0077] 该系统的通信组网方式。所有的摄像头与视频监控控制器、视频监控控制器与存储器、视频监控控制器与显示终端,均为通过有线、无线或有线和无线混合使用的方式建立通信;通信的接口包括IP通信、RS-232串行通信、USB、WiFi和蓝牙等,这些接口可以混合使用。\n[0078] 下面根据系统通信组网的不同方式给出实施例。为了表述清晰,在下面的说明中,以三个摄像头为例,摄像头分别记为摄像头1,摄像头2和摄像头\n[0079] 实施例六\n[0080] 本发明实施例的视频监控系统的各设备之间的接口以IP方式进行通信,系统通信组网方式如图8所示,摄像头分别为IP CAMERA1,IP CAMERA2和IP CAMERA3,IP地址分别为192.168.1.11,192.168.1.12和192.168.1.13;监控控制器,接收各个运动传感器传来的物体的运动信息,包含物体据传感器的距离、物体的移动速率和角度等,通过这些信息判断当前哪个IP CAMERA的视频流最清晰,筛选这一路视频流,发送给存储器进行存储,或者发送给解码器或显示器进行显示;与IP CAMERA通过IP进行通信,IP地址为192.168.1.1,与存储器和解码器/显示器也通过IP进行通信,IP地址为202.38.1.211;存储器,接收监控控制器转发的视频流,进行存储,以备查看,其IP地址为202.38.1.212;显示终端IP地址为202.38.1.213,可以是解码器或显示器,接收监控控制器转发的视频流,对视频流进行解码,然后显示。\n[0081] 实施例七\n[0082] 本实施例的视频监控系统各设备之间的通信接口为RS-232串口,即以串行方式进行通信,以摄像头个数是3个为例进行说明。监控控制器和摄像头、存储器、显示终端之间的接口为RS-232串口,视频监控控制器带有多个RS-232串口。系统的通信组网方式如图9所示。\n[0083] 实施例八\n[0084] 本实施例的视频监控系统各设备之间通信方式为无线和有线方式混合,具体为IP方式和WiFi方式相结合,以摄像头个数是3个为例进行说明。系统的通信组网方式如图10所示,视频监控控制器与摄像头间的接口为WiFi方式通信,监控控制器与存储器、显示终端之间的接口为IP接口。\n[0085] 上述实施例仅用于说明本发明,而非用于限定本发明。显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
法律信息
- 2018-02-27
未缴年费专利权终止
IPC(主分类): H04N 7/18
专利号: ZL 200710073254.6
申请日: 2007.02.08
授权公告日: 2011.02.16
- 2011-02-16
- 2007-10-10
- 2007-08-15
引用专利(该专利引用了哪些专利)
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被引用专利(该专利被哪些专利引用)
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