CN110083721A - 基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法，包括识别子系统和视频子系统，所述视频子系统，在非封闭区域对等待登记人员进行授权登记，登记时用紫外或红外涂料将唯一编号喷涂在被授权人员身上，喷涂后将编号和摄像头拍摄标定对象数据，发送至图像索引服务器装载编号和登记照片，并进行存储留档以供所述识别子系统识别时核对；所述识别子系统，根据所述视频子系统中AI摄像头在封闭大区域实时拍摄获取的编号和照片，进行识别判断、分类及处理。本发明通过一种将非可见光标记唯一编号，高速照射和拍摄，远距离精确识别编号，高速核对鉴别，AI封闭区域智能监控系统，有效提高了识别的准确率和效率。

Description

基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法

技术领域

本发明属于识别技术领域，更具体地说，是涉及基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法。

背景技术

随着技术的进步，大量有AI功能的监控设备出现。但是，在一个封闭的大区域的范围内(封闭的大区域可以包括博物馆，体育馆，会议中心，监狱，政府大楼，公园，学校，商场等，但不限于这些)，人员众多，流动性大，如何在以数千人员中，精确且高速的鉴别非授权人员，记录授权者的行为轨迹，对于安防和监控效果的提升，显得十分重要。目前能实现环境识别监控的技术主要有：

1.基于图像处理和图像识别，但是其算法复杂，依赖于处理器的处理能力，需要长期的模型训练过程，并存在潜在的用户隐私问题；

2.基于语音识别技术或环境噪声特征提取技术，同样存在算法复杂、模型训练周期长、潜在的用户隐私问题；

3.基于无线信号，如4G、GPS、Wi-Fi信号强度和特征提取确定环境信息，但是，其依赖于信号稳定性和底层硬件性能，硬件差异化造成实现难度大。此外，其他基于传感器技术的实现方法同样存在因硬件差异带来的困扰，不能普遍适用于各种机型，而且比如照明不佳，雨、雾等天气下无法正常发挥效用。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法，克服了现有AI识别需要逐一比对人员照片，出现长相相近人员时，误报率很高，鉴别速度随封闭区域内的人数增加而急剧下降的问题，本发明通过一种将非可见光标记唯一编号，利用特定波长不可见强光LED，高速照射和拍摄，远距离精确识别编号，高速核对鉴别的AI封闭区域智能监控系统，有效提高了识别的准确率和效率。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：提供一种基于编码识别的封闭大区域智能监控系统，包括识别子系统和视频子系统， 所述视频子系统，在封闭区域外对等待登记人员进行授权登记，登记时用紫外或红外涂料将唯一编号喷涂在被授权人员身上，喷涂后将编号和授权人员信息（身份证/手机/定位设备）等，发送至图像索引服务器，并记录编号和照片（视频）和人员信息，同时存储留档以供所述识别子系统识别时核对；所述识别子系统，根据所述视频子系统中AI摄像头在封闭大区域实时拍摄获取的编号和照片，进行识别判断、分类及处理。

进一步地，所述识别子系统的识别分类包括编号缺失异常、核对异常、核对正常、不能识别编号和无需识别。

进一步地，所述AI摄像头获取的编码和照片与图像索引服务器记录存储留档的编码和照片相同时，则判断其类别为无需识别，系统不再进行识别；当所述AI摄像头无法获取的编码，即编码缺失时，识别子系统发送出编号缺失异常至编号缺失异常告警服务器，并将编码缺失人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时补上缺失的编码；当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对异常时，识别子系统发送出核对异常至核对异常告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看，同时进行再次核对；当AI摄像头获取的编号不能识别时，识别子系统发送出编号不能识别至编号不能识别告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看；当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对正确时，直接将识别物的编号、照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库用于轨迹数据挖掘。

本发明的另一目的在于提供基于编码识别的封闭大区域智能监控系统的识别方法，包括如下步骤：

S000, 对待识别物进行喷码、拍照、登记及留档；

S010，随动LED进行高速照射及显示编号(或由条码/水印/小波变换等图形图像中反向变换来获得数字编号)；

S011，摄像头拍摄编号和人的图像；

S012，根据编号在图像索引服务器进行索引并登记照片；

S013，将索引和登记照片送至AI摄像核对识别出人物图像；

S014，核对正常时，将汇报识别物的方位、编号送至行为日志服务器生成轨迹数据；

S015，将轨迹数据送至异常对象服务器进行轨迹视频存储，并由智能视频剪辑服务器识别分析；

S016-S017，核对异常时，按编号缺失、核对异常、不能识别编号进行分类并传送报警信号至告警服务器通知监控平台报警。

本发明的有益效果在于：

1、本发明通过非可见光的标定方式为封闭大区域内的每一个授权人员提供了唯一编号，该唯一编号可由高速摄像头配合特殊光源拍摄并精确识别，从而获得人脸（体态）的索引，再基于AI与留档内容实时比对，避免了需要在许多留档内容中进行比对，鉴别速度有质的飞跃。既能精确识别非授权人员，也能精确记录授权人员的轨迹，用于轨迹行为分析；同时在无法取得完整值的时候，也可利用唯一编号的部分值，缩小检索范围，提高效率。

2、本发明通过红外/紫外标签的作用，实现了封闭的大区域内，发现非授权人员或可疑人员的实时精确方法，降低误报率，降低AI系统的工作量，实时告警，降低安保人员的需求和监控人员的工作量，做到了实时标定，实时识别，实时告警，实时响应；有效地改善封闭大区域场合的大量人群的识别速度，提升了安防效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的封闭大区域智能监控系统的架构图；

图2为本发明实施例提供的识别方法的流程图。

具体实施方式

为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

请一并参阅图1及图2，现对本发明提供的基于编码识别的封闭大区域智能监控系统及其识别方法进行说明。

如图1所示本发明的基于编码识别的封闭大区域智能监控系统包括识别子系统S001和视频子系统S002。

其中，视频子系统，在非封闭区域对等待登记人员进行授权登记，登记时用紫外或红外涂料（人肉眼不可见）将唯一编号喷涂在被授权人员身上（红外/紫外标签可以喷涂在被授权的人员的外衣或裤子或帽子上），喷涂编码（编号）的时效可以是长期的或短期的。喷涂后将编号和摄像头拍取（优选多角度、多部位进行拍取） 拍摄标定对象的精确的{外貌，身高，体重}等数据，发送至图像索引服务器装载编号和登记照片，并进行存储留档以备识别时用（可以由板载AI系统从定期更新的索引图片核对，也可以视频提交到后台服务器由服务器的AI来核对）。登记人员进入封闭大区域后远距离的摄像头配置随动LED，快速（人眼不可感知的速度，防止人眼致盲）发出指定波长的强光（该波长人眼不可见），照射在标定人员的身上，瞬间显示出编号，远距离的AI摄像头随即拍下清晰的编号（还可以是直接拍摄基于条码/水印/小波变换等获得的数字图形图像，再由AI反向变换，还原出标定人员身上的唯一编号），也拍下人的面部（体态）照片，进行存档，传送至识别子系统以进行识别核对判断。

实现人肉眼不可见的编号的技术，包括但不限于上述方法。也就是在本发明中唯一编号不限于采用非可见光方式实现，还可以是条码，水印，数字图像等处理方式（如小波变换等，形成人眼无法识别的图形图像）。即AI可以识别，但人的肉眼无法识别的编号。

识别子系统，根据视频子系统中AI摄像头在封闭大区域实时拍摄获取的编号和照片，进行识别判断、分类及处理；其中，识别子系统进行判断和分类如图1所示，在本发明的识别子系统总将识别目标区域分为：编号缺失异常、核对异常、核对正常、不能识别编号和无需识别这几种。具体识别过程为：

AI摄像头获取的编码和照片与图像索引服务器记录存储留档的编码和照片相同时，则判断其类别为无需识别，系统不再进行识别；

当AI摄像头无法获取的编码，即编码缺失时，识别子系统发送出编号缺失异常至编号缺失异常告警服务器，并将编码缺失人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时补上缺失的编码。

当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对异常时，识别子系统发送出核对异常至核对异常告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看，同时进行再次核对。

当AI摄像头获取的编号不能识别时，识别子系统发送出编号不能识别至编号不能识别告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看。

当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对正确时，直接将识别物的编号、照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库（轨迹日志服务器）用于轨迹数据挖掘。

本发明的监控系统的识别方法包括如下步骤：

S000, 对待识别物进行喷码、拍照、登记及留档；

S010，随动LED进行高速照射及显示编号(或由条码/水印/小波变换等图形图像中反向变换来获得数字编号)；

S011，摄像头拍摄编号和人的图像；

S012，根据编号在图像索引服务器进行索引并登记照片；

S013，将索引和登记照片送至AI摄像核对识别出人物图像；

S014，核对正常时，将汇报识别物的方位、编号送至行为日志服务器生成轨迹数据；

S015，将轨迹数据送至异常对象服务器进行轨迹视频存储，并由智能视频剪辑服务器供识别分析；

S016-S017，核对异常时，按编号缺失、核对异常、不能识别编号进行分类并传送报警信号至告警服务器通知监控平台报警。

具体应用时本方案采用分布式部署，服务器部署在机房，在封闭的大区域场所内部署多个高速摄像头，并实时获取精确区域内的人像和标定编号；红外/紫外标签喷涂在被授权的人员的外衣或裤子或帽子上；AI摄像头可以被定时下载更新标定对象的编号照片，直接基于索引编号获取照片与当前拍摄的照片实时比对，核对也可以发生在后端服务器的AI模块；对于异常直接做告警处理；对于核对成功，做轨迹日志记录。轨迹日志记录用于进行行为数据分析和挖掘。

本发明通过非可见光的标定方式为封闭大区域内的每一个授权人员提供了唯一编号，该唯一编号可由高速摄像头配合特殊光源拍摄并精确识别，从而获得人脸（体态）的索引，再基于AI与留档内容实时比对，避免了需要在许多留档内容中进行比对，鉴别速度有质的飞跃。既能精确识别非授权人员，也能精确记录授权人员的轨迹，用于轨迹行为分析；同时在无法取得完整值的时候，也可利用唯一编号的部分值，缩小检索范围，提高效率。本发明通过红外/紫外标签的作用，实现了封闭的大区域内，发现非授权人员或可疑人员的实时精确方法，降低误报率，降低AI系统的工作量，实时告警，降低安保人员的需求和监控人员的工作量，做到了实时标定，实时识别，实时告警，实时响应；有效地改善封闭大区域场合的大量人群的识别速度，提升了安防效果。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于编码识别的封闭大区域智能监控系统，包括识别子系统和视频子系统，其特征在于，

所述视频子系统，在非封闭区域对等待登记人员进行授权登记，登记时用紫外或红外涂料将唯一编号喷涂在被授权人员身上，喷涂后将编号和摄像头拍摄标定对象数据，发送至图像索引服务器装载编号和登记照片，并进行存储留档以供所述识别子系统识别时核对；

所述识别子系统，根据所述视频子系统中AI摄像头在封闭大区域实时拍摄获取的编号和照片，进行识别判断、分类及处理。

2.根据权利要求1所述的基于编码识别的封闭大区域智能监控系统，其特征在于，所述识别子系统的识别分类包括编号缺失异常、核对异常、核对正常、不能识别编号和无需识别。

3.根据权利要求1所述的基于编码识别的封闭大区域智能监控系统，其特征在于，所述AI摄像头获取的编码和照片与图像索引服务器记录存储留档的编码和照片相同时，则判断其类别为无需识别，系统不再进行识别；

当所述AI摄像头无法获取的编码，即编码缺失时，识别子系统发送出编号缺失异常至编号缺失异常告警服务器，并将编码缺失人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时补上缺失的编码；

当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对异常时，识别子系统发送出核对异常至核对异常告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看，同时进行再次核对；

当AI摄像头获取的编号不能识别时，识别子系统发送出编号不能识别至编号不能识别告警服务器，并将核对异常人的照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库，用于轨迹数据挖掘，现场监控人员随时跟踪监控查看；

当AI摄像头获取的编码或照片与留档内容核对正确时，直接将识别物的编号、照片、区域、方位等信息记入行为日志数据库用于轨迹数据挖掘。

4.根据权利要求1-3任一所述的基于编码识别的封闭大区域智能监控系统的识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

S000, 对待识别物进行喷码、拍照、登记及留档；

S010，随动LED进行高速照射及显示编号(或由条码/水印/小波变换等图形图像中反向变换来获得数字编号)；

S011，摄像头拍摄编号和人的图像；

S012，根据编号在图像索引服务器进行索引并登记照片；

S013，将索引和登记照片送至AI摄像核对识别出人物图像；

S014，核对正常时，将汇报识别物的方位、编号送至行为日志服务器生成轨迹数据；

S015，将轨迹数据送至异常对象服务器进行轨迹视频存储，并由智能视频剪辑服务器识别分析；

S016-S017，核对异常时，按编号缺失、核对异常、不能识别编号进行分类并传送报警信号至告警服务器通知监控平台报警。