CN106603999A - 视频监控报警方法与系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种视频监控报警的方法与系统，用以解决现有技术下监控用户必须观看视频才能知道警报内容的问题。具体地，使用了人工智能的方法对报警视频内容进行了信息提炼，将视频内容转换成为方便监控用户能快速获得要点和易于理解的文字、图片、语音等内容，使得用户不需要下载观看整段视频就可以获知监控视频信息的主要内容，节省了用户时间，提高了信息获取效率。

Description

视频监控报警方法与系统

技术领域

本申请涉及视频监控领域，具体为一种视频监控报警方法与系统。

背景技术

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，是一种防范能力较强的综合系统。目前，随着社会经济的飞速发展和科学技术的进步，视频监控系统以其直观、准确、及时和内容丰富而广泛应用于许多场合，然而视频监控的规模化应用致使通过人的因素去辨别很难做到万无一失。计算机技术的飞速发展为视频监控的应用提供了更大的展示舞台，智能化在数字安全防范领域也得到越来越多的应用。

现有的视频监控报警系统只能简单的将报警视频信息发送给监控用户，用户必须查看视频后才能了解警报的具体内容，这样的缺点是不利于监控用户快速获得报警信息，如果视频监控的范围较大，监控用户可能需要使用大量的时间来查看视频，可能会错过重要信息。同时，在移动互联网快速发展的现代社会，监控用户广泛使用手机作为报警接收端，由于视频传输非常消耗网络资源而且不能立即知道警报内容，绝大多数用户都希望能有简单了解视频监控警报内容的方法以快速对警报进行处理。

申请内容

本申请的目的是提供一种视频监控报警的方法与系统，用于解决现有技术下监控用户必须观看视频才能知道警报内容的问题，从而实现快速了解警报信息和快速警报响应。

根据本申请的一个方面，提供了一种视频监控报警的方法，该方法包括：获取视频内容；在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

进一步地，在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息的方法包括对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧，再根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息。

更进一步地，根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息的方法包括对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果，然后根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息，再根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

再进一步地，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法包括对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧，然后对过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。

再进一步地，所述易误检内容包括由光线变化引起的图像变化内容和由预设运动物体引起的图像变化内容。

再进一步地，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法包括利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

更进一步地，对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧的方法包括读取视频内容中的多个连续图像帧，然后对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

进一步地，所述输出报警信息包括输出预设形式的报警信息，其中，所述预设形式包括如下任何一种或多种的组合：文字、图片、语音和视频。

进一步地，所述关于所述可疑内容的摘要信息包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图。

根据本申请的另一方面，还提供了一种视频监控报警系统，所述系统包括视频采集设备和分析报警设备，视频采集设备用于获取视频内容；分析报警设备，用于在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

进一步地，所述分析报警设备，包括提取装置和报警装置，提取装置用于对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧；报警装置用于根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息。

更进一步地，所述报警装置，包括识别模块、摘要信息确定模块和报警信息生成输出模块，识别模块用于对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果；摘要信息确定模块用于根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息；报警信息生成输出模块用于根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

再进一步地，所述识别模块用于对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧和对所述过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。

再进一步地，所述易误检内容包括由光线变化引起的图像变化内容和由预设运动物体引起的图像变化内容。

再进一步地，所述识别模块用于利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

更进一步地，所述提取装置用于读取视频内容中的多个连续图像帧和对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

进一步地，所述报警信息生成输出模块用于输出预设形式的报警信息，其中，所述预设形式包括如下任何一种或多种的组合：文字、图片、语音和视频。

进一步地，所述关于所述可疑内容的摘要信息包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图。

与现有技术相比，本申请的技术方案使用了人工智能的方法对报警视频内容进行了信息提炼，将视频内容转换成为方便监控用户能快速获得要点和易于理解的文字、图片、语音等内容，使得用户不需要下载观看整段视频就可以获知监控视频信息的主要内容，节省了用户时间，提高了信息获取效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本申请实施例提供的视频监控报警方法的流程图；

图2为本申请实施例提供的视频监控报警系统的结构示意图；

图3为本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的结构示意图；

图4为本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的功能流程图；

图5为本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的视频分析流程图；

图6为本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的报警信息样例图；

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

图1示出了本申请实施例提供的一种视频监控报警方法，该方法包括如下几个步骤：

步骤S101，获取视频内容；

步骤S102，在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

在此，步骤S101中通常使用具备视频采集功能的设备来获取视频内容，这些设备有摄像头、摄像机等。普通视频采集设备不具备对物体运动的检测功能，有些扩展功能的视频采集设备能进行简单的运动物体检测，实现初步的物体运动判断。

所述可疑内容指的是监控视频中出现了运动物体，有些运动物体如人可能会对当前监控的环境造成潜在的威胁，需要监控人员对这些可疑内容进行确认以保障安全。

步骤S102在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息的方法具体包括：

一、对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧；

视频由多个连续的图像帧组成，视频中物体的运动表现为该物体出现在连续图像帧中的不同位置，现有的视频内容分析技术是通过检测视频中物体模型的位置变化来探知是否存在运动的物体。

对视频内容进行移动侦测，包括读取视频内容中的多个连续图像帧，然后对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

原始的视频内容经过移动侦测之后，没有物体运动的图像帧被移除，只剩下包含有运动物体的那些图像帧即可疑帧，做为下一步物体识别的输入数据。

二、根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息，具体包括；

1)对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果；

对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法，包括对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧，然后对过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。所述易误检内容包括由光线变化引起的图像变化内容和由预设运动物体引起的图像变化内容。

对视频内容进行移动侦测后获得的可疑帧不能直接进行运动物体的识别，这是因为在监控场景中存在非人类活动的干扰因素，如早晚时间或天气的变化会引起背景光照的改变，非人类生物如猫、狗、飞蚊等物体在监控场景的活动等，即所述易误检内容，如果不预先排除掉这些影响因素，会对后期的物体识别算法造成干扰，使得物体识别的准确性下降，造成误判。

对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法，还包括利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

对可疑帧中的物体进行识别需要采用模式识别的方法。如果要识别出视频监控中可能出现的多种类型的物体，如人、狗、猫、门等，需要先对这些物体进行建模，通过大量的训练素材对模型进行训练，使得模型能准确判断出这些物体。一般来说，视频监控中的物体识别需要能准确识别出近千种常见的物体模型。

2)根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息；

通过使用模式识别引擎对可疑帧中的物体进行识别后，产生一个或多个物体的识别结果，根据物体识别功能的详细程度不同，识别结果使用了多种不同属性来描述物体，本申请实施例中关于所述可疑内容的摘要信息使用了物体识别结果的一部分属性，至少包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图这些识别属性。

3)根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

本申请实施例中提供的报警信息的形式有多种，监控用户可以根据自己的需要设置偏好的信息形式，例如文字、图片、语音、视频或以上形式的任意组合等。

根据本申请的另一方面，还提供了一种视频监控报警系统，该系统的结构如图2所示，包括视频采集设备210和分析报警设备220。具体地，视频采集设备210用于获取视频内容；分析报警设备220用于在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

在此，视频采集设备210通常是具备视频采集功能的设备，这些设备有摄像头、摄像机等。普通视频采集设备不具备对物体运动的检测功能，有些扩展功能的视频采集设备能进行简单的运动物体检测，实现初步的物体运动判断。

所述可疑内容指的是监控视频中出现了运动物体，有些运动物体如人可能会对当前监控的环境造成潜在的威胁，需要监控人员对这些可疑内容进行确认以保障安全。

分析报警设备220用于在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，具体包括：

一、提取装置310，用于对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧；

视频由多个连续的图像帧组成，视频中物体的运动表现为该物体出现在连续图像帧中的不同位置，现有的视频内容分析技术是通过检测视频中物体模型的位置变化来探知是否存在运动的物体。

对视频内容进行移动侦测，包括读取视频内容中的多个连续图像帧，然后对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

原始的视频内容经过移动侦测之后，没有物体运动的图像帧被移除，只剩下包含有运动物体的那些图像帧即可疑帧，做为下一步物体识别的输入数据。

二、报警装置320，用于根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息，具体包括；

1)识别模块410，用于对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果；

对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法，包括对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧，然后对过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。所述易误检内容包括由光线变化引起的图像变化内容和由预设运动物体引起的图像变化内容。

对视频内容进行移动侦测后获得的可疑帧不能直接进行运动物体的识别，这是因为在监控场景中存在非人类活动的干扰因素，如早晚时间或天气的变化会引起背景光照的改变，非人类生物如猫、狗、飞蚊等物体在监控场景的活动等，即所述易误检内容，如果不预先排除掉这些影响因素，会对后期的物体识别算法造成干扰，使得物体识别的准确性下降，造成误判。

对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别的方法，还包括利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

对可疑帧中的物体进行识别需要采用模式识别的方法。如果要识别出视频监控中可能出现的多种类型的物体，如人、狗、猫、门等，需要先对这些物体进行建模，通过大量的训练素材对模型进行训练，使得模型能准确判断出这些物体。一般来说，视频监控中的物体识别需要能准确识别出近千种常见的物体。

2)摘要信息确定模块420，用于根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息；

通过使用模式识别引擎对可疑帧中的物体进行识别后，产生一个或多个物体的识别结果，根据物体识别功能的详细程度不同，识别结果使用了多种不同属性来描述物体，本申请实施例中关于所述可疑内容的摘要信息使用了物体识别结果的一部分属性，至少包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图这些识别属性。

3)报警信息生成输出模块430，用于根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

本申请实施例中提供的报警信息的形式有多种，监控用户可以根据自己的需要设置偏好的信息形式，例如文字、图片、语音、视频或以上形式的任意组合等。

进一步地，本申请实施例还提供了一种优选的视频监控报警系统，该优选系统的结构如图3所示，包括监控设备1、云服务集群2和接收设备3。

所述监控设备1作为安防监控报警的视频源，用于监控当前地点，并将采集的视频内容发送给云服务集群2。监控设备1同时具备简单的异常侦测报警功能，在侦测到异常情况时会向云服务集群2发送报警信息。本申请实施例中使用米家小白智能摄像头。

所述云服务集群2是架设在云计算平台上的云服务器组，包括报警服务器21、存储服务器22和分析服务器23。

所述监控设备1实现视频采集设备210的功能，云服务集群2实现分析报警设备220的功能。所述报警服务器21实现摘要信息确定模块和报警信息生成输出模块的功能，所述分析服务器23实现申请方案中的提取装置和识别模块的功能。所述存储服务器22可以使用任何网络存储的方式和介质，用于存储视频采集设备上传的监控视频，本申请实施例中使用小米FDS文件存储服务来保存监控视频。

所述云服务集群2的主要职责包括如下：

1.数据存储：存储监控设备1上传的数据，数据类型可能为视频、图片、语音等。集群还可以对数据进行加密，保证数据安全性。

2.报警信息接收：接收监控设备1发送的报警信息并进行解析，再准备好警报对应的视频内容，提交给分析服务器23进行处理。

3.视频分析：对获得的视频内容进行移动物体侦测，提取存在运动物体的可疑图像帧，同时对不动的画面、飞蚊、阳光的变化等可能产生误检的图像帧内容进行过滤，最后对图像帧进行图像识别，识别出运动的物体。

4.结果生成：对运动物体的识别结果进行简化处理，生成人可以清楚明白的内容，比如文字、图片或者语音等。

5.警报发送：将生成的警报内容发送给监控设备1绑定的接收设备3。

所述接收设备3用于接收报警信息，报警信息可以是视频、图片和文字，附带过滤后精简的内容说明。本申请实施例中基于微信公众平台实现报警信息的推送，接收设备3只需要关注微信平台上预设的官方公众号即可。

所述分析服务器23上需要安装Java与C++编程语言运行环境和应用服务器Tomcat7，使用JNI(Java Native Interface，Java本地接口)机制在Java语言中调用原生C++SO共享库，实现分析服务器23上视频内容的高效处理。

所述报警服务器21的报警信息推送功能使用Jersey webapi开源项目实现并集成了微信公众开发平台，报警信息通过微信推送到接收设备3。

图4示出了本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的功能流程，其中，包括如下步骤：

a)监控设备1发现异常情况向报警服务器21发送报警信息；

b)报警服务器21将报警信息发送到处理服务器(即分析服务器22)；

c)分析服务器22向内容服务器(即存储服务器23)申请视频内容；

d)存储服务器23返回视频内容给分析服务器22；

e)分析服务器22执行如下步骤：CPU检测视频；GPU对侦测内容识别；发送处理后内容；

f)报警服务器21发送报警结果给接收设备3。

所述监控设备1可执行的流程包括正常采集流程和报警流程，正常采集流程包括如下步骤：

1.监控设备1正常监控将视频按时上传至报警服务器21；

2.报警服务器21保存视频到内容服务器(即存储服务器23)。

所述监控设备1如果支持侦测功能，可以执行的报警流程包括如下步骤：

1)监控设备1分析实时视频流，判断是否存在异常情况；

2)如果存在异常情况，监控设备1设置报警信息；如果不存在异常情况，监控设备1设置报警信息为空；

3)监控设备1查看产生的报警信息，如果报警信息为空，不发送报警信息；如果报警信息不为空，发送报警信息到报警服务器21。

所述报警服务器21执行的流程包括报警分析流程和报警推送流程，报警分析流程包括如下步骤：

1)报警服务器21接收报警信息；

2)报警服务器21解析报警信息；

3)报警服务器21根据报警信息查找得到报警视频在存储服务器22上的存储地址；

4)报警服务器21发送视频存储地址给分析服务器23。

所述分析服务器23执行的分析流程包括如下步骤：

1)分析服务器23接收报警服务器21发送的视频存储地址；

2)分析服务器23根据视频存储地址设置视频请求信息；

3)分析服务器23发送视频请求信息给存储服务器22；

4)分析服务器23接收存储服务器22返回的视频文件；

5)分析服务器23读取视频文件中的一系列连续图像帧；

6)分析服务器23对连续图像帧进行帧间的对比计算，得到存在运动物体的一系列图像帧；

7)分析服务器23对系列图像帧中易产生误检的图像数据进行过滤，获得过滤后的图像帧；

8)分析服务器23对过滤后的图像帧进行物体识别，得到物体识别数据；

9)分析服务器23根据物体识别数据生成分析结果；

10)分析服务器23将分析结果发送给报警服务器21；

所述报警服务器21执行的报警推送流程包括如下步骤：

1)报警服务器21接收分析服务器23发送的分析结果；

2)报警服务器21根据分析结果产生报警结果；

3)报警服务器21查询得到监控设备1绑定的接收设备3；

4)报警服务器21将报警结果发送到接收设备3上。

图5示出了本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的视频分析流程。本申请实施例中使用人工智能引擎Caffe来实现物体识别。在进行视频分析之前，需要先准备大量的训练素材如人、狗、猫、门等物体对Caffe引擎进行模型训练，使得Caffe引擎能准确识别各类物体的模型，经过训练后的Caffe引擎目前能识别近千种常见的物体。

视频分析时使用Caffe内置的运动物体检测算法对输入的视频进行运动物体的侦测与易误检内容的过滤，得到包含运动物体的图像帧，这些图像帧再通过之前训练的Caffe模型进行识别并得到识别结果。

在Caffe引擎的处理模块中，使用了不同的处理单元来执行相关功能，例如使用CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)来处理计算密集型的动态物体抓取和误检过滤功能，使用GPU(Graphics Processing Unit，图形处理单元)执行图像处理密集型的批量图片处理和图片物体识别功能，通过分别处理的方式能有效提升物体识别的效率。

图6示出了本申请实施例提供的优选视频监控报警系统的报警信息样例，包括触发时间、触发类型和触发详情，其中，触发详情中包含运动物体的名称，触发时间对应运动物体的出现时间，触发类型对应运动物体的运动描述，点击“详情”按钮可获得运动物体的截图和详细视频信息。报警信息通过网络发送到接收设备3上并附带分析后的文字说明，不需要监控用户再进一步打开内容查阅，如果监控用户想要查阅视频也可以根据文字说明直接选择到报警时间段查看。本申请实施例是将报警结果推送到监控用户的微信客户端，监控用户可以直接查看文本了解视频内容，也可点击“详情”按钮后查看截图和详细的警报视频。

与现有技术相比，本申请的技术方案使用了人工智能的方法对报警视频内容进行了信息提炼，将视频内容转换成为方便监控用户能快速获得要点和易于理解的文字、图片、语音等内容，使得用户不需要下载观看整段视频就可以获知监控视频信息的主要内容，节省了用户时间，提高了信息获取效率。

在此，本领域技术人员应当理解，方位词均是结合操作者和使用者的日常操作习惯以及说明书附图而设立的，它们的出现不应当影响本申请的保护范围。

以上结合附图实施例对本申请进行了详细说明，本领域中普通技术人员可根据上述说明对本申请做出种种变化例。因而，实施例中的某些细节不应构成对本申请的限定，本申请将以所附权利要求书界定的范围作为本申请的保护范围。

Claims (18)

1.一种视频监控报警方法，其中，包括：

获取视频内容；

在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

2.根据权利要求1所述的视频监控报警方法，其中，在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，包括：

对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧；

根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息。

3.根据权利要求2所述的视频监控报警方法，其中，根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息，包括：

对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果；

根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息；

根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

4.根据权利要求3所述的视频监控报警方法，其中，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，包括：

对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧；

对所述过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。

5.根据权利要求4所述的视频监控报警方法，其中，所述易误检内容包括：

由光线变化引起的图像变化内容；

由预设运动物体引起的图像变化内容。

6.根据权利要求3所述的视频监控报警方法，其中，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，包括：

利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

7.根据权利要求2所述的视频监控报警方法，其中，对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧，包括：

读取视频内容中的多个连续图像帧；

对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

8.根据权利要求1所述的视频监控报警方法，其中，输出报警信息，包括：

输出预设形式的报警信息，其中，所述预设形式包括如下任何一种或多种的组合：文字、图片、语音和视频。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的视频监控报警方法，其中，所述的关于所述可疑内容的摘要信息包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图。

10.一种视频监控报警系统，其中，所述视频监控报警系统包括：

视频采集设备，用于获取视频内容；

分析报警设备，用于在所述视频内容中包含可疑内容时，输出报警信息，其中，所述报警信息包括关于所述可疑内容的摘要信息。

11.根据权利要求10所述的视频监控报警系统，其中，所述分析报警设备，包括：

提取装置，用于对视频内容进行移动侦测，提取包含运动物体的可疑帧；

报警装置，用于根据所述包含运动物体的可疑帧生成并输出报警信息。

12.根据权利要求11所述的视频监控报警系统，其中，所述报警装置，包括：

识别模块，用于对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别，获取所述运动物体的识别结果；

摘要信息确定模块，用于根据所述运动物体的识别结果确定关于所述可疑内容的摘要信息；

报警信息生成输出模块，用于根据关于所述可疑内容的摘要信息生成并输出报警信息。

13.根据权利要求12所述的视频监控报警系统，其中，所述识别模块，用于：

对包含易误检内容的可疑帧中进行过滤，获取过滤后的可疑帧；

对所述过滤后的可疑帧中的运动物体进行物体识别。

14.根据权利要求13所述的视频监控报警系统，其中，所述易误检内容包括：

由光线变化引起的图像变化内容；

由预设运动物体引起的图像变化内容。

15.根据权利要求12所述的视频监控报警系统，其中，所述识别模块，用于：

利用预设的物体模型，对所述可疑帧中的运动物体进行物体识别。

16.根据权利要求11所述的视频监控报警系统，其中，所述提取装置，用于：

读取视频内容中的多个连续图像帧；

对多个连续图像帧进行帧间的对比计算，提取包含运动物体的可疑帧。

17.根据权利要求10所述的视频监控报警系统，其中，所述报警信息生成输出模块用于：

输出预设形式的报警信息，其中，所述预设形式包括如下任何一种或多种的组合：文字、图片、语音和视频。

18.根据权利要求10至17中任一项所述的视频监控报警系统，其中，所述的关于所述可疑内容的摘要信息包括运动物体的名称、运动物体的出现时间、运动物体的运动描述和运动物体的截图。