CN108009488A - 基于行为分析的街道安全联防系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于行为分析的街道安全联防系统，涉及智能监控技术领域。本发明包括监测装置、服务器、报警装置和智能终端；监测装置用于实时获取街道视频信息或/和图像信息以及人员流动情况；服务器用于实时视频监控、视频图像处理和身份认证管理；智能终端用于获取系统检测出异常信息。本发明通过对摄像头拍摄图片与特征姿势库进行特征比对及时判定行人的异常行为并向智能终端发送警报，能够实时提醒安保人员街道内出现的异常状况，具有结构简单、监控范围广、智能化程度高、安全性强的优点，对各种突发事件的应急响应，提高突发事件处理效率。

Description

基于行为分析的街道安全联防系统
技术领域
本发明属于智能监控领域，特别是涉及基于行为分析的街道安全联防系统。
背景技术
随着社会的不断发展，生活水平的不断提高，人们对居家的概念已从最初满足简单的居住功能发展到注重对住宅的人性化需求。为了保障街道内的财产和居民的安全，必然将运用各种高新信息技术，预防和解决家居园区的入室盗窃及抢劫作案犯罪、家庭各种灾害及意外事故等的发生。
目前的街道安防系统存在的安全隐患比较多，比如使用IC卡或者钥匙开门这种单方面的认证安全性不高；在比较大的街道中，保安人员在进行巡检时没有可靠的技术手段对可疑人员进行甄别；街道的视频监控往往采取人工判别的方式，人力财力耗费较大，并且易受到干扰，没有充分利用到监控视频中的信息，其作用往往是事后调查取证之用。
综上所述，现有技术存在的缺陷是：
传统的监控系统需要工作人员不间断的对监控图像进行人工判别，工作量大、容易疲劳、费时费力且容易受到人为因素干扰而产生漏检和误检的情况，并且现今的视频监控数据量越来越大，很难实现人工全面覆盖，很多情况下都是一个人面对十几个监控画面，光是看完监控画面都比较困难，更别说分析监控画面是否正常。因此，系统智能化程度低，安全性不强。
发明内容
本发明的目的在于提供基于行为分析的街道安全联防系统，通过智能监控系统对街道内行人行为进行分析，系统通过对摄像头拍摄图片与特征姿势库进行特征比对及时判定行人的异常行为并向智能终端发送警报，能够实时提醒安保人员街道内出现的异常状况，解决了现有的街道系统智能化程度低，安全性不强的缺点。
为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：
本发明为基于行为分析的街道安全联防系统，包括监测装置、服务器、报警装置和智能终端，所述监测装置用于实时获取街道视频信息或/和图像信息以及人员流动情况；所述服务器用于实时视频监控、视频图像处理和身份认证管理；所述智能终端用于获取系统检测出异常信息；所述报警装置用于发出警报。
优选地，所述服务器包括图像处理模块和身份认证模块；所述图像处理模块包括特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测；所述身份认证模块包括街道门禁检测和停车场车牌检测。
优选地，所述停车场车牌检测时步骤为：先进行门禁卡检测，门禁卡检测成功后将车牌照片传入服务器与门禁卡录入信息进行比对，当门禁卡信息与车牌完全匹配，则打开门禁，若有一项不匹配，则门禁关闭。
优选地，所述图像处理模块对视频每一帧图像进行处理，当特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测，其中任何一种检测出异常状态，服务器给出报警信息发送给智能终端和报警设备。
优选地，所述智能终端包括智能手机、平板电脑和电脑。
优选地，所述行为异常检测是对图片拍摄的人体进行外置边框处理，将人体和四肢向量化，通过四肢在框体内的摆放位置与下一帧的摆放位置进行动作特征提取，在与数据库存储的动作特征库进行比对来对不同的人体姿势进行聚类。
优选地，所述特种车辆检测通过对街道内驶入车辆的图像进行识别，利用图像特征提取与特种车辆库进行比对，判断车辆类型。
本发明具有以下有益效果：
本发明智能监控系统对街道内行人行为进行分析，系统通过对摄像头拍摄图片与特征姿势库进行特征比对及时判定行人的异常行为并向智能终端发送警报，能够实时提醒安保人员街道内出现的异常状况，解决了现有的街道系统智能化程度低，安全性不强的缺点，具有结构简单、监控范围广，对各种突发事件的应急响应，提高突发事件处理效率。
当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的基于行为分析的街道安全联防系统的结构框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为基于行为分析的街道安全联防系统，包括监测装置、服务器、报警装置和智能终端，监测装置用于实时获取街道视频信息或/和图像信息以及人员流动情况；服务器用于实时视频监控、视频图像处理和身份认证管理；智能终端用于获取系统检测出异常信息；报警装置用于发出警报。
其中，服务器包括图像处理模块和身份认证模块；图像处理模块包括特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测；身份认证模块包括街道门禁检测和停车场车牌检测。
其中，停车场车牌检测时步骤为：先进行门禁卡检测，门禁卡检测成功后将车牌照片传入服务器与门禁卡录入信息进行比对，当门禁卡信息与车牌完全匹配，则打开门禁，若有一项不匹配，则门禁关闭。
其中，小区门禁检测时步骤为：先进行门禁卡监测，门禁卡监测成功后将进行面部识别，面部图像传入服务器与门禁卡录入信息进行比对，当门禁卡信息与面部识别结果完全匹配，则打卡门禁，若有一项不匹配，则门禁关闭。
其中，图像处理模块对视频每一帧图像进行处理，当特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测，其中任何一种检测出异常状态，服务器给出报警信息发送给智能终端和报警设备。
其中，智能终端包括智能手机、平板电脑和电脑。
其中，行为异常检测是对图片拍摄的人体进行外置边框处理，将人体和四肢向量化，通过四肢在框体内的摆放位置与下一帧的摆放位置进行动作特征提取，在与数据库存储的动作特征库进行比对来对不同的人体姿势进行聚类，其中动作特征库先采集基本的特征动作的向量图，如正常行走、出拳、踢腿、翻越和跌倒，通过每一帧的特征提取，判断行人是否出现异常的行为。
其中，特种车辆检测通过对街道内驶入车辆的图像进行识别，利用图像特征提取与特种车辆库进行比对，判断车辆类型，当判断出现救护车、消防车、警车时，街道安保人员应积极配合工作，帮助疏散群众和街道车辆，方便救援人员进行救助；当判断出现油罐车、拖车、吊车、水泥车等大型车辆时，街道安保人员应积极询问去向，协助或制止特种车辆。
其中，行人徘徊检测通过对某个摄像头所拍摄图片进行人脸的面部识别，判断行人是否在一段时间内多次出现在这一区域内，向安保人员发出警报，提醒安保人员对可疑人员进行跟踪监视。
其中，人员聚集检测通过对某个摄像头所拍摄图片进行人脸的面部统计，当发现该区域长期出现较多人员时，向安保人员发出警报，提醒安保人员前往该区域进行排查。
其中，噪声异常检测对街道各个路口安装分贝仪，当每个分贝仪出现异常噪音，如爆炸、施工、车祸等，及时提醒安保人员前往排查。
其中，区域入侵检测通过在禁止相关人员进入的场所安装红外传感器来监测该区域是否有外来人员进入。
值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘或光盘等。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (7)

1.基于行为分析的街道安全联防系统，包括监测装置、服务器、报警装置和智能终端，其特征在于：
所述监测装置用于实时获取街道视频信息或/和图像信息以及人员流动情况；
所述服务器用于实时视频监控、视频图像处理和身份认证管理；
所述智能终端用于获取系统检测出异常信息；
所述报警装置用于发出警报。
2.根据权利要求1所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述服务器包括图像处理模块和身份认证模块；所述图像处理模块包括特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测；所述身份认证模块包括街道门禁检测和停车场车牌检测。
3.根据权利要求2所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述停车场车牌检测时步骤为：先进行门禁卡检测，门禁卡检测成功后将车牌照片传入服务器与门禁卡录入信息进行比对，当门禁卡信息与车牌完全匹配，则打开门禁，若有一项不匹配，则门禁关闭。
4.根据权利要求2所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述图像处理模块对视频每一帧图像进行处理，当特种车辆检测、行人徘徊检测、人员聚集检测、噪声异常检测、行为异常检测和区域入侵检测，其中任何一种检测出异常状态，服务器给出报警信息发送给智能终端和报警设备。
5.根据权利要求1所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述智能终端包括智能手机、平板电脑和电脑。
6.根据权利要求4所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述行为异常检测是对图片拍摄的人体进行外置边框处理，将人体和四肢向量化，通过四肢在框体内的摆放位置与下一帧的摆放位置进行动作特征提取，在与数据库存储的动作特征库进行比对来对不同的人体姿势进行聚类。
7.根据权利要求4所述的基于行为分析的街道安全联防系统，其特征在于，所述特种车辆检测通过对街道内驶入车辆的图像进行识别，利用图像特征提取与特种车辆库进行比对，判断车辆类型。
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