一种异常事件报警高清视频智能处理器
专利汇可以提供一种异常事件报警高清视频智能处理器专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 提供了一种异常事件报警高清视频智能处理器。所述高清视频智能处理器中的A/D处理单元接入高清视频数字化处理后输出 视频流 到智能视频分析单元DSP，智能视频分析单元DSP输出 叠加 了分析数据的视频流到H.264 视频编码 单元进行压缩编码并输出目标检测和特征提取数据到中央处理单元ARM进行异常事件管理判定。采用分布式混合架构并基于业务规则进行异常事件建模，实现对1080P及以上的高清视频流进行采集、编码、智能分析、报警、压缩、网络化传输等功能，为高清视频图像的智能分析处理提供一体化的解决方案。，下面是一种异常事件报警高清视频智能处理器专利的具体信息内容。
1.一种异常事件报警高清视频智能处理器，其特征在于：所述的异常事件报警高清视频智能处理器包括视频A/D处理单元（11）、智能视频分析单元DSP（12）、H.264视频编码单元（13）、中央处理单元ARM（14）以及多个外设和总线接口；视频A/D处理单元（11）与智能视频分析单元DSP（12）相连接，智能视频分析单元DSP（12）分别与H.264视频编码单元（13）、中央处理单元ARM（14）相连接，H.264视频编码单元（13）中央处理单元ARM（14）相连接；所述的异常事件报警高清视频智能处理器中的数据传输及处理程序步骤为：
S1：外围高清视频通过HD-SDI接口接入视频A/D处理单元（11），实现数字化处理，输出数字化的视频数据流到智能视频分析单元DSP（12）；
S2：智能视频分析单元DSP（12）实现对数字图像的分析，实现目标检测和特征提取功能；
S3：H.264视频编码单元（13）接收智能视频分析单元DSP（12）输出的叠加了分析数据的视频流，实现数字视频的编码压缩；
S4：中央处理单元ARM（14）实现设备各组成部分协调运行控制、设备各类接口的管理、视频的本地显示、数据的网络化传输，同时结合预警规则、异常事件模型，实现异常事件威胁度判定。
2.根据权利要求1所述的异常事件报警高清视频智能处理器，其特征在于：异常事件威胁度判定步骤如下：
S1：设定异常事件分析与预警贝叶斯网络特征层、中间层及事件层，特征层元素 { ， ，…， }为完备数据集， 代表特征层每一个特征元素，中间层元素记为{， ，…， }， 代表中间层每一个特征元素，事件层元素记为C，其中处于某一状态记为 ，则某一 的计算异常事件概率P公式为：
=
由上式展开得到公式：
=
S2：确立异常事件分析与预警贝叶斯网络的关系矩阵，记录元素A的n个可能的状态{ }， 代表特征层每一个特征元素 对应的每个具体状态，元素B的m个
可能的状态{ }， 代表中间层每一个特征元素 对应的每个具体状态，
则元素A与B的关系矩阵记为 ，大小为n*m；元素 对应事件层C，其和中间层的关系矩阵记为 ；
S3：根据特征层与中间层的依赖关系计算中间层变量 的值，依赖关系矩阵为 ，表示当与特征层信息 相关的中间层事件集合{ }取某个特定的
取值组合{ }时特征层 取值为 的概率；
S4：根据中间层与事件层的依赖关系计算中间层变量 的值，依赖关系矩阵为 ，其中 )表示事件层事件C取值为 的时候，中间层 取值为 的概率；
S5：重复执行步骤S3、S4，直到把事件层的所有异常事件概率值P（C= ）均计算出来；
S6：根据计算出的异常事件层概率值得到人群聚集区块的威胁大小。
一种异常事件报警高清视频智能处理器
技术领域
背景技术
发明内容
S2：智能视频分析单元DSP实现对数字图像的分析，实现目标检测和特征提取功能；
S3：H.264视频编码单元接收智能视频分析单元DSP输出的叠加了分析数据的视频流，实现数字视频的编码压缩；
S4：中央处理单元ARM实现设备各组成部分协调运行控制、设备各类接口的管理、视频的本地显示、数据的网络化传输，同时结合预警规则、异常事件模型，实现异常事件判定。
具体实施方式
视频位流输入131、视频编码132、视频位流输出133为针对H.264视频编码单元13建立的LINK；ARM输入141为针对中央处理单元ARM14建立的LINK。应用从视频端口输入，视频帧送至智能视频分析单元DSP12进行分析处理，处理帧经压缩再送至中央处理单元ARM14，中央处理单元ARM14就可经网络将视频流和分析数据送出。图中视频采集111实现视频采集，运行于视频A/D处理单元11，DSP处理122进行视频分析处理，运行于智能视频分析单元DSP12，视频编码132实现视频的H264压缩编码，运行于H.264视频编码单元13，别的LINK用于各单元之间的数据传递。
=
由上式展开得到公式：
=
S2：确立异常事件分析与预警贝叶斯网络的关系矩阵，记录元素A的n个可能的状态{ }， 代表特征层每一个特征元素 对应的每个具体状态，元素B的m个
可能的状态{ }， 代表中间层每一个特征元素 对应的每个具体状态，
则元素A与B的关系矩阵记为 ，大小为n*m；元素 对应事件层C，其和中间层的关系矩阵记为 ；
S3：根据特征层与中间层的依赖关系计算中间层变量 的值，依赖关系矩阵为 ，表示当与特征层信息 相关的中间层事件集合{ }取某个特定的
取值组合{ }时特征层 取值为 的概率；
S4：根据中间层与事件层的依赖关系计算中间层变量 的值，依赖关系矩阵为 ，其中 )表示事件层事件C取值为 的时候，中间层 取值为 的概率；
S5：重复执行步骤S3、S4，直到把事件层的所有异常事件概率值P（C= ）均计算出来；
S6：根据计算出的异常事件层概率值得到人群聚集区块的威胁大小。
步骤28为异常事件类型判定，通过后验概率对事件作出类型判断。
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