一种现场视频采集方法与流程

1.本发明属于智慧工地、智慧城市、智慧工厂等领域，更具体地，涉及一种现场视频采集方法。


背景技术：

2.随着工地、工厂、城市等领域的不断智慧化升级，摄像机在这些领域的各种场景中设置数量大幅增加，摄像机产生的视频数据量巨大。为了保证这些视频数据的可靠性、实时性，相应视频数据传输及处理设施的性能要求也大幅提高。
3.实际应用中，对视频数据传输及处理设施的投资随着其性能提高增加更快。因此需要采用优化的现场视频采集方法，在保证视频系统要求的前提下降低视频数据传输及处理量，可有效节约投资、降低系统复杂度，提高系统性价比。


技术实现要素：

4.针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种现场视频采集方法，在保证视频系统要求的前提下降低视频数据传输及处理量，可有效节约投资、降低系统复杂度，提高系统性价比。
5.为实现上述目的，本发明提供了一种现场视频采集方法，包括：
6.获取摄像机传输采集的图像数据的图像灰度变化率，及摄像机传输采集的声音数据的声音强度变化率；
7.根据图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设备故障状态信号，查询预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数；
8.由摄像机的视频远传修正系数得到当前时刻视频数据远传码率和摄像机的帧数。
9.在一些可选的实施方案中，由获取摄像机传输采集的图像数据的图像灰度变化率p％，及摄像机传输采集的声音数据的声音强度变化率v％，v(n)表示摄像机上一次采集的声音强度值，v(n+1)表示摄像机本次采集的声音强度值，pij(n)表示摄像机上一次采集的图像第ij分区中间像素灰度值，pij(n+1)表示摄像机本次采集的图像第ij分区中间像素灰度值，i、j为图像分区序号，l、m为整数。
10.在一些可选的实施方案中，所述预设专家知识库包括事实库和规则库，事实库为按照系统时间不同、图像灰度变化率与声音强度变化率之和不同的原则划分的各类事实，规则库为组合已经创建的事实库中的各类事实建立的规则，将规则库中的前提事实与不同系统时间、不同图像灰度变化率与声音强度变化率之和的事实进行匹配。
11.在一些可选的实施方案中，根据图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设
备故障状态信号，查询预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数，包括：
12.将用户输入的已知条件与事实库中的事实逐条进行匹配并生成事实；
13.对于规则库中的任意一条规则，提取该规则的前提事实，验证提取的前提事实是否与生成的事实匹配，若提取的前提事实与生成的事实匹配，则表示与规则匹配成功；若提取的前提事实与生成的事实不匹配，则取下一条规则进行匹配；
14.把匹配成功的规则的结论输出获得视频远传修正系数k。
15.在一些可选的实施方案中，由得到当前时刻视频数据远传码率m(t)和摄像机的帧数z(t)，t表示视频系统所在地时间，k表示摄像机的视频远传修正系数，m0表示摄像机的最大视频数据远传码率，z0表示摄像机的最大帧数。
16.总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：通过对现场采集的视频图像数据、声音数据、设备状态数据和时间进行知识库分析，来动态调整摄像机的视频数据远传码率和帧数。当现场有动物活动、设备故障等情况下，提高摄像机的视频数据远传码率和帧数；其他正常状态下，降低摄像机的视频数据远传码率和帧数，以达到节约视频数据传输及处理量的目的。
附图说明
17.图1是本发明实施例提供的一种现场视频采集方法示意图；
18.图2是本发明实施例提供的一种视频远传修正系数专家系统原理图。
具体实施方式
19.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
20.如图1所示是本发明实施例提供的一种现场视频采集方法示意图，摄像机实时监控现场设备，并向视频系统传输采集的图像数据及声音数据，通过按照式(1)获得图像灰度变化率和声音强度变化率。
[0021][0022]
图1中，q表示现场设备故障状态值，q＝1时表示存在设备故障；t表示视频系统所在地时间；v表示摄像机采集的声音强度，单位db；p表示摄像机采集的图像灰度值，取值范围0-255；m(t)表示t时刻摄像机的视频数据远传码率，单位mbps；z(t)表示t时刻摄像机的帧数，单位fps。
[0023]
在式(1)中，v％表示声音强度变化率，单位％；p％表示图像灰度变化率，单位％；t
表示视频系统所在地时间；v(n)表示摄像机上一次采集的声音强度值，单位db；v(n+1)表示摄像机本次采集的声音强度值，单位db；pij(n)表示摄像机上一次采集的图像第ij分区中间像素灰度值；pij(n+1)表示摄像机本次采集的图像第ij分区中间像素灰度值；i、j为图像分区序号，在本实施例中，整数取值范围0～2，表示将采集的图像平均划分为3行3列共9个区域。
[0024]
根据该图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设备故障状态信号q，查询已经创建的预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数，再根据式(2)计算求得视频数据远传码率和帧数。
[0025][0026]
在式(2)中，m(t)表示t时刻摄像机的视频数据远传码率，单位mbps；z(t)表示t时刻摄像机的帧数，单位fps；m0表示摄像机的最大视频数据远传码率，单位mbps；z0表示摄像机的最大帧数，单位fps；k表示摄像机的视频远传修正系数，由专家系统推理获得。
[0027]
视频远传修正系数专家系统原理如图2所示，视频远传修正系数专家系统是基于预设专家知识库构建的视频远传修正系数推理系统，图2中，x表示专家系统接口的输入包括系统时间、现场设备故障状态以及对知识库的管理输入；y表示专家系统输出，此处指视频远传修正系数k；视频系统接口指视频系统电脑；知识管理是对知识库知识增、删、改等知识维护；知识库是视频远传修正系数决策专家的决策知识和经验知识汇集；推理机是一组程序，它针对系统时间、现场设备故障状态、图像灰度变化率和声音强度变化率去处理知识库，并将推理结果反馈给视频系统接口。
[0028]
其中，(1)创建预设专家知识库；
[0029]
(1.1)知识收集
[0030]
视频远传修正系数的专家知识从实践经验总结的数据中收集。
[0031]
当现场设备发生故障时(q＝1)，现根据现场的实际情况，列出常见的视频远传修正系数k＝100％。
[0032]
当现场设备未发生故障时(q＝0)，现根据现场的实际情况，列出常见的视频远传修正系数表，如表1所示。
[0033]
表1视频远传修正系数(％)
[0034][0035]
(1.2)知识表达
[0036]
使用规则法表达视频远传修正系数的专家知识，其标准的程序架构为“若-则”(if-then)，即评估一个情况，若状况为真，则采取行动。根据表1中的专家知识经规则法知识表达后生成事实库和规则库两部分。
[0037]
1)生成事实库
[0038]
按照系统时间不同、图像灰度变化率与声音强度变化率之和不同的原则划分并创建事实，控制要求提高则细化事实、控制要求降低则粗化事实。现按照表1中的信息划分事实，建立的事实库如表2所示，包含“事实1”，......，“事实c”等事实。
[0039]
表2事实库
[0040][0041][0042]
2)生成规则库
[0043]
组合已经创建的事实库中的事实建立规则库，如表3所示，包含“规则1a”、......、“规则2c”等事实。其中，规则“规则1a”就表达了“当现场设备未发生故障时(q＝0)，若时间为白天and(p％+v％)《10％；则视频远传修正系数k＝10％”的专家知识。
[0044]
表3规则库
[0045]
序号规则规则1aif事实1and事实a；then k＝10％规则1bif事实1and事实b；then k＝50％规则1cif事实1and事实b；then k＝100％规则1aif事实1and事实a；then k＝15％规则1bif事实1and事实b；then k＝60％规则1cif事实1and事实b；then k＝100％
[0046]
(2)视频远传修正系数知识推理
[0047]
视频远传修正系数专家系统通过推理机进行知识推理，获取各种情况下摄像机的视频远传修正系数。
[0048]
(2.1)推理方法
[0049]
视频远传修正系数专家系统推理机采用正向推理的方法，它针对系统时间、图像灰度变化率与声音强度变化率等已知条件，去处理系统知识库中的事实和规则。其推理原理是：
[0050]
若事实m为真，且有一规则“tf m then n”存在，则n为真。
[0051]
因此，如果用户输入的已知条件满足事实库中的事实1和事实a，且规则库有规则“if事实1and事实a；then k＝10％”存在；则可得该摄像机的视频远传修正系数k＝10％。
[0052]
推理机的工作过程如下：
[0053]
1)将用户输入的已知条件与事实库中的事实逐条进行匹配并生成事实；
[0054]
2)规则库中的规则前提与已生成的系统时间、图像灰度变化率与声音强度变化率之和事实进行匹配；将每条规则的《前提》取出来，验证提取的前提事实是否与生成的事实匹配，若提取的前提事实与生成的事实匹配，则表示与规则匹配成功；若提取的前提事实与生成的事实不匹配，则取下一条规则进行匹配。
[0055]
3)把匹配成功的规则的《结论》输出获得视频远传修正系数k。
[0056]
结合实际摄像机的规格参数，带入式(2)用于求取该摄像机的视频数据远传码率和帧数。
[0057]
需要指出，根据实施的需要，可将本技术中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
[0058]
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种现场视频采集方法，其特征在于，包括：获取摄像机传输采集的图像数据的图像灰度变化率，及摄像机传输采集的声音数据的声音强度变化率；根据图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设备故障状态信号，查询预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数；由摄像机的视频远传修正系数得到当前时刻视频数据远传码率和摄像机的帧数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，由获取摄像机传输采集的图像数据的图像灰度变化率p％，及摄像机传输采集的声音数据的声音强度变化率v％，v(n)表示摄像机上一次采集的声音强度值，v(n+1)表示摄像机本次采集的声音强度值，pij(n)表示摄像机上一次采集的图像第ij分区中间像素灰度值，pij(n+1)表示摄像机本次采集的图像第ij分区中间像素灰度值，i、j为图像分区序号。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设专家知识库包括事实库和规则库，事实库为按照系统时间不同、图像灰度变化率与声音强度变化率之和不同的原则划分的各类事实，规则库为组合已经创建的事实库中的各类事实建立的规则，将规则库中的前提事实与不同系统时间、不同图像灰度变化率与声音强度变化率之和的事实进行匹配。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设备故障状态信号，查询预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数，包括：将用户输入的已知条件与事实库中的事实逐条进行匹配并生成事实；对于规则库中的任意一条规则，提取该规则的前提事实，验证提取的前提事实是否与生成的事实匹配，若提取的前提事实与生成的事实匹配，则表示与规则匹配成功；若提取的前提事实与生成的事实不匹配，则取下一条规则进行匹配；把匹配成功的规则的结论输出获得视频远传修正系数k。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，由得到当前时刻视频数据远传码率m(t)和摄像机的帧数z(t)，t表示视频系统所在地时间，k表示摄像机的视频远传修正系数，m0表示摄像机的最大视频数据远传码率，z0表示摄像机的最大帧数。

技术总结
本发明公开了一种现场视频采集方法，属于智慧工地、智慧城市、智慧工厂等领域，获取摄像机传输采集的图像数据的图像灰度变化率，及摄像机传输采集的声音数据的声音强度变化率；根据图像灰度变化率和声音强度变化率，结合现场设备故障状态信号，查询预设专家知识库，推理获得摄像机的视频远传修正系数；由摄像机的视频远传修正系数得到当前时刻视频数据远传码率和摄像机的帧数。通过本发明在保证视频系统要求的前提下降低视频数据传输及处理量，可有效节约投资、降低系统复杂度，提高系统性价比。提高系统性价比。提高系统性价比。


技术研发人员：常杰锋 张楠 程国怀 申凯
受保护的技术使用者：中冶南方工程技术有限公司
技术研发日：2021.11.08
技术公布日：2022/3/7