(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 202210107038.3 (22)申请日 2022.01.28 (71)申请人 濮阳职业 技术学院 地址 457000 河南省濮阳市华龙区黄河路 西段249号 (72)发明人 李江涛　王宏昕　刘雯　肖瑜　 杨梅芳　 (74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 专利代理师 方亚兵 (51)Int.Cl. H04N 7/18(2006.01) H04N 5/232(2006.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 40/20(2022.01)G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种基于大数据的监控图像处 理系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于大数据的监控图像 处理系统,包括： 图像采集模块、 传输模块、 控制 模块、 图像处理模块； 所述图像采集模与所述传 输模块、 控制模块、 图像处理模块依次连接； 所述 图像采集模块， 用于图像采集； 所述传输模块， 用 于数据传输； 所述控制模块， 用于远程遥控； 所述 图像处理模块， 用于对图像处理、 显示与记录。 本 发明能够直接对监控中的图像进行处理， 提高了 图像处理速度和精度， 采用稀 疏卷积法对监控中 的图像进行实时处理和优化， 有效提高了图像处 理的计算速度。 权利要求书1页 说明书4页 附图1页 CN 114513634 A 2022.05.17 CN 114513634 A 1.一种基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 包括： 图像采集模块、 传输模块、 控制模块、 图像处理模块； 所述图像采集模与所述传输模块、 控制模块、 图像处理模块依次 连接； 所述图像采集模块， 用于图像采集； 所述传输模块， 用于数据传输； 所述控制模块， 用于远程遥控； 所述图像处 理模块， 用于对图像处 理、 显示与记录 。 2.如权利要求1所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述图像采集模 块包括第一摄像机和 第二摄像机， 所述第一摄像机用于拍摄从地面至第一摄像机的拍摄方 向的垂直角和作为第一摄像机的拍摄方向的水平角的方位角， 所述第二摄像机机用于拍摄 从地面至第二摄像机的拍摄方向的垂直角和作为第二摄像机的拍摄方向的水平角的方位 角。 3.如权利要求2所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述图像采集模 块与所述传输模块相连接， 所述图像处理模块还包括传感器和处理器， 所述传感器用于将 第一摄像机和第二摄 像机获取的图像发送给 所述处理器； 所述处理器用于将第一摄像机和第二摄像机获取的图像进行投影处理， 形成二维图 像， 基于二维图像进行稀疏 特征计算获得稀疏 特征图。 4.如权利要求3所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述传输模块与 所述控制模块相连接， 所述传输模块用于将所述稀疏 特征图发送给 所述控制模块。 5.如权利要求4所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述控制模块与 所述图像处理模块相连接， 所述控制模块用于将所述稀疏特征图发送给所述图像处理模 块。 6.如权利要求5所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述图像处理模 块包括帧处理子模块， 所述帧处理子模块通过对稀疏特征图进行帧差分法处理， 获得基于 帧的事件； 所述帧的事件， 事件发生的时间越早， 事件投影在二维图像上的映射值越小， 事 件发生的时间越晚， 事 件投影在二维图像上的映射 值越大。 7.如权利要求6所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述图像处理模 块还包括纹理子模块， 所述纹理子模块用于对帧的事件产生的纹理进行重建； 所述图像处 理模块还包括特征图分析模块， 对获得 的稀疏特征图进行区域特征提取， 基于提取 的区域 特征， 识别使被监控场景发生变化的物体， 如果识别出的所述物体为人， 则确定所述物体所 在的位置、 运动轨迹、 行为和/或身份； 当识别出的所述物体为人时， 特征图分析模块产生并 输出拍摄 触发信号， 以触发用于捕获帧图像的普通相机拍摄所述物体。 8.如权利要求7所述的基于大数据的监控图像处理系统， 其特征在于， 所述图像处理模 块还包括融合模块， 将当前时间获得的稀疏特征图与历史稀疏特征图进行融合， 特征图分 析模块对融合后的稀疏特征图进 行区域特征提取； 融合模块使用长 短时记忆递归神经网络 对稀疏特征图与历史稀疏 特征图进行融合。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 114513634 A 2一种基于大数据的监控图像处理系统 技术领域 [0001]本发明属于图像处 理技术领域， 尤其涉及一种基于大 数据的监控图像处 理系统。 背景技术 [0002]由于偷盗、 跌倒等安全防范事件时时刻刻都有可能发生， 因此视频监控需要处于 24小时常开状态。 24小时常开的视频监控系统会引入大量的数据， 以VGA(Video   GraphicsArray)清晰度的视频监控为例， 未压缩的整日数据量可达到74GB。 分析处理如此 海量的数据需要消 耗大量的计算资源， 视频监控系统的性能， 很大程度上限制 了视频监控 系统的应用范围。 现有的稀疏卷积神经网络中， 一种是基于区块(Block)判断区块是否为稀 疏， 并基于稀疏的区块进行卷积计算。 例如， 先将输入图片分割成多个区块， 判断区块内的 数据是否达到数据有效的标准， 然后将包含有效数据的区块进行卷积， 最后将运算结果散 播到输出 空间。 在上述方法中基于稀疏的区块进 行选择、 抽取和计算， 但在区块中仍包含大 量稀疏性， 导 致其运算量仍较大。 此外， 区块间会有重 叠区域， 将导 致额外的计算 开销。 [0003]视频监控是安全防范系统的重要组成部分， 通常包括前端摄像机、 传输媒介和视 频监控平台， 它是一种防范能力较强的综合系统， 以其直观、 准确、 及时提供信息内容的特 点广泛应用于许多场合。 现阶段视频监控通常基于帧成像的CIS(CMOSImageSensor)相机， 其内容分析工作通常交由视频监控平台的工作人员进行人工分析。 由于偷盗、 跌倒等安全 防范事件时时刻刻都有可能发生， 因此视频监控需要处于24小时常开状态。 24小时常开的 视频监控系统会引入大量的数据。 分析处理如此海量的数据需要消 耗大量的计算资源， 视 频监控系统的性能， 很大程度上限制了 视频监控系统的应用范围。 [0004]视频监控系统被安装在需要连续观测以确保有效监视并提供犯罪现场的重要证 据的地方。 然而， 由于在很多情况下将被拍摄的对象不能意识到拍摄行为， 并且在较长的时 间内捕获 图像， 因此存在较高的侵犯隐私的可能性。 因此亟需一种基于大数据的监控图像 处理系统。 发明内容 [0005]本发明的目的在于提出一种基于大数据的监控图像 处理系统， 提高图像 处理的效 率， 直接通过监控就能够实现图像处 理。 [0006]为实现上述目的， 本发明提供了一种基于大 数据的监控图像处 理系统， 包括： [0007]图像采集模块、 传输模块、 控制模块、 图像处理模块； 所述图像采集模与所述传输 模块、 控制模块、 图像处 理模块依次连接； [0008]所述图像采集模块， 用于图像采集； [0009]所述传输模块， 用于数据传输； [0010]所述控制模块， 用于远程遥控； [0011]所述图像处 理模块， 用于对图像处 理。 [0012]可选的， 所述图像采集模块包括第一摄像机和第二摄像机， 所述第一摄像机用于说　明　书 1/4 页 3 CN 114513634 A 3