[发明专利]用于基于视频分析元数据的事件检测和取证搜索的推理引擎

说明书

背景

视频是重要的取证信息源；依据对计算能力、数据存储空间以及复杂的技术的高要求，它的处理可以是资源密集型的。由于大量的不同类型（即，模拟、数字、标准分辨率、高清分辨率）的摄像头使得世界上每天都有大量的视频数据产生。在信息时代，有效和高效地管理视频数据和提取有用的信息至关重要。这对于视频监视应用尤其是这样。

视频数据的取证搜索和数据挖掘对于宽范围的应用是重要的。但是，视频数据的管理和有用信息的提取是科学和工程域中的挑战性难题。在多种视频监视应用的领域中曾经提出过多种视频处理系统。然而，这种技术在它们的有效性、可延展性和灵活性方面是不足的。

发明内容

本公开的实施方式提供了用于在视频数据中搜索事件和/或行为的系统和方法。推理引擎可以用于辅助搜索。在一些实施方式中，用户可以指定各种搜索条件，例如，视频源、要搜索的事件或行为以及在成功搜索的情况下要执行的动作。可以通过分析视频数据的场景内发现的对象来执行搜索。可以通过用户指定的大量属性来识别对象。一旦从用户接收到搜索条件，就可以接收（或从存储单元提取出）视频数据，为指定事件（或行为）分析的数据，以及在成功的搜索发生的情况下执行的指定动作。

在一些实施方式中，公开了一种使用推理引擎的方法。该方法包括接收由用于处理应用视频的所需的视频分析引擎产生的视频分析元数据，接收指定搜索条件、组合逻辑及在推理规则被满足时的预期动作的推理引擎文件，将推理规则应用到所接收的视频分析元数据中以找到匹配并获得事件，对产生的事件采取预期的动作。

在一些实施方式中，公开了一种使用推理引擎描述模式来表示推理引擎的方法。该方法包括以下步骤：利用摄像头标识符、摄像头名称和感兴趣区来描述摄像头，利用行为规则、逻辑树和事件描述符来描述推理规则。

在一些实施方式中，公开了一种表示行为规则的方法。该方法包括：依据对象特征的条件指定对象过滤器，依据行为发生的时间条件指定时间过滤器，依据行为发生的空间条件指定区域过滤器，依据所支持的各个行为中的一种指定预期的行为。

在一些实施方式中，一种用于表示逻辑树的方法包括：使用以下三个扩展的逻辑运算符“AND”、“OR”、“NOT”中的一个表示非叶节点；由行为标识符和指定发生时间、发生位置和行为事件之间的触发对象的约束条件的事件修饰符表示叶节点。

在一些实施方式中，公开了一种用于表示共同动作（例如，将事件记录到文件、发出警报、发送电子邮件通知、显示事件事故的快照、重放事件事故的视频片段等）、事件统计信息报告和通过指定由一组特征和/或它们的影响权重构成的排序度量的事件排序的方法，该方法用于表示所述共同动作的事件描述符的方法；所述事件统计信息报告依据最小值、最大值、平均值、标准差和变体变量类型的计数用于事件统计信息报告。变体类型可以包括：整体计数、每小时计数、一周每天计数、每天计数、每周计数、每月计数。

在一些实施方式中，公开了一种用于以类似于通过图形编辑器设计电路原理图的方式配置推理引擎的方法。该方法可以包括从组件选择面板中选择所需的组件并将其拖动到配置面板（该配置面板保持推理引擎的设计）、通过弹出的对话框编辑组件的输入、输出和它们的特性、通过连接线连接组件之间的输入和输出、将设计以XML格式保存为推理引擎文件。

在一些实施方式中，公开了一种用于通过分层金字塔结构检测事件的方法。该方法包括：将具有相同标识符的对象索引为轨迹，并且当其新的对象被接收时更新轨迹；根据所涉及的行为规则基于轨迹来检测单个行为事件；向推理引擎的逻辑树的相关的叶节点发送行为事件以从底部向上评估整个树逻辑；根据包含在逻辑树中的逻辑，当逻辑树在其根节点上被评估出指示事件生成的“TRUE”结果时，触发预期的动作。

在一些实施方式中，公开了一种行为检测器的方法。该方法包括：通过将预置的对象过滤器应用到对象的特征来过滤对象，该对象的特征由大小（对象的宽度、高度和运动像素的数目）、纵横比、形状（周长、紧致性）、速度、移动方向、对象类型、对象状态、外观特征（颜色信息）等组成；通过将预置的时间过滤器应用到对象的发生时间来过滤对象，该预置的时间过滤器可以表示为持续时间形式和每周日历形式的混合形式；通过将预置的区域过滤器（线区域或多边形区域）应用到对象的位置来过滤对象，检查对象的轨迹是否通过预期的行为过滤器，其可以是以下项目中的任意一种：“跨过线”、“进入区域”、“离开区域”、“出现”、“消失”、“徘徊”、“无规则运动”、“对象合并”、“对象分开”“对象停留”、“违反方向”、“遗弃/移除对象”、“从远处停止对象”、“事件过滤器”。