本发明属于监控预警，尤其涉及一种基于图像分析的监控预警方法和系统。
背景技术：
1、监控预警，是一种通过持续监控特定对象、系统或环境的状态，利用数据分析、模式识别等技术手段，对可能发生的异常情况、风险或危机进行提前识别并发出警告的过程。
2、现有技术中，对于视频监控的异常预警，通常需要录制相关的监测视频，但是监测视频中，可能包含有与异常预警无关的人物画面，在使用监测视频时，容易造成无关人员的隐私泄露。
技术实现思路
1、本发明实施例的目的在于提供一种基于图像分析的监控预警方法和系统，旨在解决背景技术中所提及的现有技术所存在的技术问题。
2、本发明实施例是这样实现的：
3、一种基于图像分析的监控预警方法，所述方法具体包括以下步骤：
4、进行实时监控拍摄，获取监控拍摄数据，并对所述监控拍摄数据进行时序动态分析，更新构建时序动态背景；
5、基于所述时序动态背景，对所述监控拍摄数据进行后时序的图像分析，从所述监控拍摄数据中，分离多个运动监测目标；
6、对多个所述运动监测目标进行活动分析，判断是否具有异常活动；
7、在具有异常活动时，从多个所述运动监测目标中，标记异常活动目标，录制异常监测视频，并进行异常活动预警；
8、从多个所述运动监测目标中，识别多个正常人物目标，并在所述异常监测视频中，对多个所述正常人物目标进行特征掩盖处理。
9、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述进行实时监控拍摄，获取监控拍摄数据，并对所述监控拍摄数据进行时序动态分析，更新构建时序动态背景具体包括以下步骤：
10、进行实时监控拍摄，获取监控拍摄数据；
11、对所述监控拍摄数据进行时序处理，周期性划分多个时序拍摄片段；
12、对多个所述时序拍摄片段进行动态变化比较，选择动态变化最小的最优时序片段；
13、对所述最优时序片段进行逐帧化处理，获取多个时序逐帧图像；
14、对多个所述时序逐帧图像进行像素均匀化处理，构建时序动态背景。
15、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述时序逐帧图像进行像素均匀化处理，构建时序动态背景的计算公式为：
16、
17、其中，(x,y)为像素点坐标，bt(x,y)代表时序动态背景，n为逐帧目标图像的帧数，i代表第i帧，ii(x,y)代表第i帧逐帧目标图像。
18、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于所述时序动态背景，对所述监控拍摄数据进行后时序的图像分析，从所述监控拍摄数据中，分离多个运动监测目标具体包括以下步骤：
19、对所述监控拍摄数据进行逐帧化处理，获取多个逐帧监控图像；
20、匹配多个所述逐帧监控图像对应的最新的时序动态背景；
21、基于所述时序动态背景，对多个所述逐帧监控图像进行背景去除，生成多个背景去除图像；
22、从多个所述背景去除图像中，分离多个运动监测目标。
23、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于所述时序动态背景，对多个所述逐帧监控图像进行背景去除，生成多个背景去除图像的计算公式为：
24、pj＝|ij(x，y)-bt(x，y)|；
25、
26、其中，j代表第j帧，pj代表第j帧的像素差值，ij(x，y)代表第j帧的逐帧监控图像，oj(x，y)代表第j帧的背景去除图像，s为差值阈值。
27、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述运动监测目标进行活动分析，判断是否具有异常活动具体包括以下步骤：
28、接收异常备份信息；
29、按照所述异常备份信息，对多个所述运动监测目标进行异常检测，判断是否具有异常活动。
30、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述在具有异常活动时，从多个所述运动监测目标中，标记异常活动目标，录制异常监测视频，并进行异常活动预警具体包括以下步骤：
31、在具有异常活动时，从多个所述运动监测目标中，标记异常活动目标；
32、获取所述异常活动目标的活动时序时间；
33、按照所述活动时序时间，录制异常监测视频；
34、生成异常预警信号，进行异常活动预警。
35、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述从多个所述运动监测目标中，识别多个正常人物目标，并在所述异常监测视频中，对多个所述正常人物目标进行特征掩盖处理具体包括以下步骤：
36、从多个所述运动监测目标中，筛选多个正常监测目标；
37、从多个所述正常监测目标中，识别多个正常人物目标；
38、在所述异常监测视频中，获取多个所述正常人物目标的动态面部区域；
39、对多个所述动态面部区域进行特征掩盖处理。
40、作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对多个所述动态面部区域进行特征掩盖处理具体包括以下步骤：
41、根据多个所述异常监测视频，对多个所述正常人物目标进行动态面部区域的空间分析，获取多个空间角度；
42、选择掩盖物体模型；
43、按照多个所述空间角度，对所述掩盖物体模型进行同步处理，生成多个掩盖物体图像；
44、通过多个所述掩盖物体图像，对相应的动态面部区域进行特征掩盖处理。
45、一种基于图像分析的监控预警系统，所述系统包括动态背景构建模块、监测目标分离模块、异常活动分析模块、异常活动预警模块和特征掩盖处理模块，其中：
46、动态背景构建模块，用于进行实时监控拍摄，获取监控拍摄数据，并对所述监控拍摄数据进行时序动态分析，更新构建时序动态背景；
47、监测目标分离模块，用于基于所述时序动态背景，对所述监控拍摄数据进行后时序的图像分析，从所述监控拍摄数据中，分离多个运动监测目标；
48、异常活动分析模块，用于对多个所述运动监测目标进行活动分析，判断是否具有异常活动；
49、异常活动预警模块，用于在具有异常活动时，从多个所述运动监测目标中，标记异常活动目标，录制异常监测视频，并进行异常活动预警；
50、特征掩盖处理模块，用于从多个所述运动监测目标中，识别多个正常人物目标，并在所述异常监测视频中，对多个所述正常人物目标进行特征掩盖处理。
51、与现有技术相比，本发明的有益效果是：
52、本发明实施例通过进行实时监控拍摄，并对监控拍摄数据进行时序动态分析，更新构建时序动态背景；对监控拍摄数据进行后时序的图像分析，从监控拍摄数据中，分离多个运动监测目标；判断是否具有异常活动；在具有异常活动时，标记异常活动目标，录制异常监测视频，进行异常活动预警；从多个运动监测目标中，识别多个正常人物目标，并在异常监测视频中，对多个正常人物目标进行特征掩盖处理。能够更新构建时序动态背景，分离多个运动监测目标，在具有异常活动时，标记异常活动目标，录制异常监测视频，且对多个正常人物目标进行特征掩盖处理，有效避免无关人员的隐私泄露。
1.一种基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述方法具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述进行实时监控拍摄，获取监控拍摄数据，并对所述监控拍摄数据进行时序动态分析，更新构建时序动态背景具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述对多个所述时序逐帧图像进行像素均匀化处理，构建时序动态背景的计算公式为：
4.根据权利要求2所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述基于所述时序动态背景，对所述监控拍摄数据进行后时序的图像分析，从所述监控拍摄数据中，分离多个运动监测目标具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述基于所述时序动态背景，对多个所述逐帧监控图像进行背景去除，生成多个背景去除图像的计算公式为：
6.根据权利要求1所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述对多个所述运动监测目标进行活动分析，判断是否具有异常活动具体包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述在具有异常活动时，从多个所述运动监测目标中，标记异常活动目标，录制异常监测视频，并进行异常活动预警具体包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述从多个所述运动监测目标中，识别多个正常人物目标，并在所述异常监测视频中，对多个所述正常人物目标进行特征掩盖处理具体包括以下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于图像分析的监控预警方法，其特征在于，所述对多个所述动态面部区域进行特征掩盖处理具体包括以下步骤：
10.一种基于图像分析的监控预警系统，其特征在于，所述系统包括动态背景构建模块、监测目标分离模块、异常活动分析模块、异常活动预警模块和特征掩盖处理模块，其中：
