CN112132047A - 一种基于计算机视觉的小区巡更系统 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种基于计算机视觉的小区巡更系统，包括：存储模块，用于存储预设的信息；采集模块，用于采集每个巡更节点的巡更数据，巡更数据包括巡更人员的人脸数据、巡更时间和巡更地点；检测模块，与采集模块信号连接，对采集模块采集的人脸数据进行识别，识别出采集到的巡更人员人脸身份信息；跟踪模块，与采集模块信号连接，依据采集模块采集的巡更时间和巡更地点，确定采集到的巡更轨迹；处理模块，与存储模块、跟踪模块和检测模块信号连接，判断采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息是否匹配，还可判断采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹是否匹配；报警模块，与处理模块信号连接，当不匹配时，报警模块发出报警信号。
Description
技术领域
本发明涉及安全应用技术领域，尤其是涉及一种基于计算机视觉的小区巡更系统。
背景技术
在现有技术中，目前小区巡更系统很多还都是传统的巡更人员到巡更点签字的方法，或者是实用巡更棒到固定的地方打点，再由物业管理人员手工的导出打点数据，去手工核实巡更是否符合规范，而且这个过程是滞后的，导出巡更打点数据都是定期完成的，做不到实时监测，而且打点巡更的方式，又无法判断是巡更人员自己打点的，还是找的随便一个人代打点。一旦小区内出现偷盗等各种问题，而巡更人员又没有按照规章制度按时完成巡更工作，那么物业管理将负法律责任，且会让小区业主对物业产生不信任感，影响物业后期的管理等一系列工作。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种基于计算机视觉的小区巡更系统，能够实时的监控是否按按照规章制度按时完成巡更工作。
本申请实施例提供了一种基于计算机视觉的小区巡更系统，其中，包括：
存储模块，用于存储预设的巡更人员人脸身份信息以及预设巡更轨迹；
采集模块，用于采集每个巡更节点的巡更数据，所述巡更数据包括巡更人员的人脸数据、巡更时间和巡更地点；
检测模块，与采集模块信号连接，对所述采集模块采集的人脸数据进行识别，识别出采集到的巡更人员人脸身份信息；
跟踪模块，与采集模块信号连接，依据所述采集模块采集的巡更时间和巡更地点，确定采集到的巡更人员的巡更轨迹；
处理模块，与所述存储模块、所述跟踪模块和所述检测模块信号连接，判断采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息是否匹配，还可判断采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹是否匹配；
报警模块，与所述处理模块信号连接，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息不匹配，和/或，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹不匹配时，所述报警模块发出报警信号。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，所述采集模块包括：
多个摄像头，分布在社区内各巡更节点。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，所述检测模块依据人脸检测算法、人脸关键点检测算法、人脸对齐和人脸识别算法对所述采集模块采集的人脸数据进行识别。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，所述跟踪模块包括：
位置确认模块，用于对检测到巡更人员的视频帧进行分析检测，确定每个目标巡更人员在当前帧中的位置；
目标比对模块，用于比对当前帧与前一帧的目标巡更人员，判断目标跟踪情况；
轨迹确认模块，通过行人跟踪算法，对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，确定目标跟踪成功的巡更人员在小区内的巡更轨迹。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，所述处理模块包括：
关联模块，用于对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，识别出人脸框和行人框；
目标检测模块，比较当前帧的行人框和识别到确定身份的人脸框，计算图像交并比(IOU)，进行关联，确定采集到的目标巡更人员的人脸身份信息并与预设巡更人员的人脸身份信息进行对比；
纠正模块，用于判断是否关联成功，若识别失败，将继续跟踪目标巡更人员，在下一帧重复比较识别到确定身份的人脸框和行人框，直至关联成功，若当前帧识别不到跟踪的目标巡更人员，则跟踪中断，重新识别、跟踪和关联。
位置预测模块，利用卡尔曼滤波对每一个目标巡更人员进行建模，用于得到前一帧的目标巡更人员在当前帧的预测位置；
轨迹比对模块，用于比对目标巡更人员在当前帧的预测位置和目标在当前帧的实际位置，计算得到图像交并比(IOU)，以图像交并比(IOU)作为匈牙利算法的权重，利用带权重的匈牙利算法进行二部图的匹配，将采集模块拍摄到的视频帧映射到平面图，确定目标巡更人员在平面图上的行动轨迹，将该行动轨迹和预设巡更轨迹的对比。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息不匹配，和/或，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹不匹配时，报警模块生成异常报警和报警日志并发送到管理人员的接收端。
本申请实施例提供了一种可能的实施方式，其中，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息匹配，以及，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹匹配时，所述存储模块记录所述采集模块采集的信息。
本申请实施例提供的一种基于计算机视觉的小区巡更系统，此系统是基于监控视频和视觉检测识别算法，使用小区内的监控摄像头等设备，按照巡更的规章制度，实时的监控巡更人员是否按照规定按时巡更，如果到了时间点，巡更人员没有出现在巡更点，那么系统会发出报警，能让物业管理人员及时作出响应，管理安排人员完成巡更，防止出现不可预料的问题，让巡更效果更好更及时，且无需采购独立的巡更设备和巡更系统，也能降低物业的成本。
基于计算机视觉的巡更系统，既能有效的降低巡更的管理成本，系统会自动判断是否按照规章制度完成了所有的巡更，无需管理人员干预，自己手动去看巡更时间和巡更点，又能减少采购巡更设备的费用，这套巡更系统是基于物业的监控摄像头开发执行的，设备的复用更降低物业成本，更能让管理巡更更及时，如果在规定的时间内，巡更人员没有到达指定的巡更地点，此巡更系统会自动报警给物业管理者，让物业管理者能及时发现巡更问题并作出响应，而且所有的巡更视频记录都是可查询的，防止巡更记录的做假。通过这套系统，让物业管理水平上升到一个新的台阶，从而让小区更安全，业主更满意。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1示出了本申请实施例依据基于计算机视觉的小区巡更系统实施的流程图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
目前，本申请实施例提供的一种基于计算机视觉的小区巡更系统，其中，包括：
存储模块，用于存储预设的巡更人员人脸身份信息以及预设巡更轨迹；预设巡更轨迹为在预设的巡更时间应到达的预设地点按时间顺序组成的轨迹；
采集模块，包括多个摄像头，分布在社区内各巡更节点，用于采集每个巡更节点的巡更数据，所述巡更数据包括巡更人员的人脸数据、巡更时间和巡更地点；
检测模块，与采集模块信号连接，依据人脸检测算法、人脸关键点检测算法、人脸对齐和人脸识别算法对所述采集模块采集的人脸数据进行识别，识别出采集到的巡更人员人脸身份信息；
跟踪模块，与采集模块信号连接，包括：位置确认模块，用于对检测到巡更人员的视频帧进行分析检测，确定每个目标巡更人员在当前帧中的位置；
目标比对模块，用于比对当前帧与前一帧的目标巡更人员，判断目标跟踪情况；
轨迹确认模块，通过行人跟踪算法，对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，确定目标跟踪成功的巡更人员在小区内的巡更轨迹依据所述采集模块采集的巡更时间和巡更地点，确定采集到的巡更人员的巡更轨迹；
处理模块，与所述存储模块、所述跟踪模块和所述检测模块信号连接，包括：
关联模块，用于对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，识别出人脸框和行人框；
目标检测模块，比较当前帧的行人框和识别到确定身份的人脸框，计算图像交并比(IOU)，进行关联，确定采集到的目标巡更人员的人脸身份信息并与预设巡更人员的人脸身份信息进行对比；
纠正模块，用于判断是否关联成功，若识别失败，将继续跟踪目标巡更人员，在下一帧重复比较识别到确定身份的人脸框和行人框，直至关联成功，若当前帧识别不到跟踪的目标巡更人员，则跟踪中断，重新识别、跟踪和关联。
位置预测模块，利用卡尔曼滤波对每一个目标巡更人员进行建模，用于得到前一帧的目标巡更人员在当前帧的预测位置；
轨迹比对模块，用于比对目标巡更人员在当前帧的预测位置和目标在当前帧的实际位置，计算得到图像交并比(IOU)，以图像交并比(IOU)作为匈牙利算法的权重，利用带权重的匈牙利算法进行二部图的匹配，将采集模块拍摄到的视频帧映射到平面图，确定目标巡更人员在平面图上的行动轨迹，将该行动轨迹和预设巡更轨迹的对比，可判断采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹是否匹配；
报警模块，与所述处理模块信号连接，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息不匹配，和/或，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹不匹配时，报警模块生成异常报警和报警日志并发送到管理人员的接收端。当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息匹配，以及，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹匹配时，所述存储模块记录所述采集模块采集的信息。
本申请实施例提供的一种基于计算机视觉的小区巡更系统，此系统是基于监控视频和视觉检测识别算法，使用小区内的监控摄像头等设备，按照巡更的规章制度，实时的监控巡更人员是否按照规定按时巡更，如果到了时间点，巡更人员没有出现在巡更点，那么系统会发出报警，能让物业管理人员及时作出响应，管理安排人员完成巡更，防止出现不可预料的问题，让巡更效果更好更及时，且无需采购独立的巡更设备和巡更系统，也能降低物业的成本。
基于计算机视觉的巡更系统，既能有效的降低巡更的管理成本，系统会自动判断是否按照规章制度完成了所有的巡更，无需管理人员干预，自己手动去看巡更时间和巡更点，又能减少采购巡更设备的费用，这套巡更系统是基于物业的监控摄像头开发执行的，设备的复用更降低物业成本，更能让管理巡更更及时，如果在规定的时间内，巡更人员没有到达指定的巡更地点，此巡更系统会自动报警给物业管理者，让物业管理者能及时发现巡更问题并作出响应，而且所有的巡更视频记录都是可查询的，防止巡更记录的做假。通过这套系统，让物业管理水平上升到一个新的台阶，从而让小区更安全，业主更满意。
如图1所示，为基于本系统，本申请实施例实施步骤的流程图。具体步骤如下：
步骤1:录入巡更人员的信息和巡更规则
在系统中的存储模块内录入巡更人员的信息和人脸，并且物业管理者将巡更排班排好，确定预设的巡更时间，并且将在预设时间需要到达的巡更点的位置标注出来，形成预设的巡更轨迹并存储。根据巡更位置，系统会直接联动巡更的各个位置节点的摄像头开始工作，这些摄像头会在巡更规则规定的时间段内，去识别排班的巡更人员是否在规定时间内达到了规定位置。
步骤2:巡更人员的识别检测和跟踪
通过对视频帧分别进行人脸检测，人脸关键点检测，人脸对齐，人脸识别等算法，识别出具体的巡更人员。根据行人跟踪算法，给出巡更人员在小区内巡更的轨迹，对所有的摄像头视频进行联动，从而画出巡更的轨迹。
步骤3:根据巡更规则判断是否完成巡更
通过计算机视觉识别出巡更的人员，根据巡更规则，判断在规定的时间里，巡更人员是否出现在巡更地点，如果出现，记录巡更时间和巡更视频片段。如果发现不正常，则到下一步产生报警日志供物业管理人员处理。
步骤4:巡更异常报警和处理
根据第一步录入的巡更规章制度和巡更人员，判断巡更的异常，如果在规定的时间内，巡更人员没有巡更或者没有达到指定的巡更地点，则生成异常报警，将信息发送到物业管理人员手机上，物业管理人员做合适的处理，包括更换新的巡更人员去工作等，记录新的巡更人员和巡更路线和巡更日志。
步骤5:生成巡更报表和归档巡更情况
每天系统会产生具体的巡更报表，包括巡更人员，巡更的轨迹，在每个巡更点的时间，在巡更点的具体的视频片段，将这些信息进行归档处理，以便于将来查询，如果巡更出现过的异常，会标注出来，并且将处理的结果一并归档。巡更人员的异常工作还可以对接到员工管理系统中作为员工绩效的参照依据。此巡更系统还提供了查询的功能，可以根据时间，巡更人员查询具体的巡更日志。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本申请的具体实施方式，用以说明本申请的技术方案，而非对其限制，本申请的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种基于计算机视觉的小区巡更系统，其特征在于，包括：
存储模块，用于存储预设的巡更人员人脸身份信息以及预设巡更轨迹；
采集模块，用于采集每个巡更节点的巡更数据，所述巡更数据包括巡更人员的人脸数据、巡更时间和巡更地点；
检测模块，与采集模块信号连接，对所述采集模块采集的人脸数据进行识别，识别出采集到的巡更人员人脸身份信息；
跟踪模块，与采集模块信号连接，依据所述采集模块采集的巡更时间和巡更地点，确定采集到的巡更人员的巡更轨迹；
处理模块，与所述存储模块、所述跟踪模块和所述检测模块信号连接，判断采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息是否匹配，还可判断采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹是否匹配；
报警模块，与所述处理模块信号连接，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息不匹配，和/或，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹不匹配时，所述报警模块可发出报警信号。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述采集模块包括：
多个摄像头，分布在社区内各巡更节点。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述检测模块依据人脸检测算法、人脸关键点检测算法、人脸对齐和人脸识别算法对所述采集模块采集的人脸数据进行识别。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述跟踪模块包括：
位置确认模块，用于对检测到巡更人员的视频帧进行分析检测，确定每个目标巡更人员在当前帧中的位置；
目标比对模块，用于比对当前帧与前一帧的目标巡更人员，判断目标跟踪情况；
轨迹确认模块，通过行人跟踪算法，对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，确定目标跟踪成功的巡更人员在小区内的巡更轨迹。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理模块包括：
关联模块，用于对采集模块拍摄到的视频帧进行分析检测，识别出人脸框和行人框；
目标检测模块，比较当前帧的行人框和识别到确定身份的人脸框，计算图像交并比(IOU)，进行关联，确定采集到的目标巡更人员的人脸身份信息并与预设巡更人员的人脸身份信息进行对比；
纠正模块，用于判断是否关联成功，若识别失败，将继续跟踪目标巡更人员，在下一帧重复比较识别到确定身份的人脸框和行人框，直至关联成功，若当前帧识别不到跟踪的目标巡更人员，则跟踪中断，重新识别、跟踪和关联。
位置预测模块，利用卡尔曼滤波对每一个目标巡更人员进行建模，用于得到前一帧的目标巡更人员在当前帧的预测位置；
轨迹比对模块，用于比对目标巡更人员在当前帧的预测位置和目标在当前帧的实际位置，计算得到图像交并比(IOU)，以图像交并比(IOU)作为匈牙利算法的权重，利用带权重的匈牙利算法进行二部图的匹配，将采集模块拍摄到的视频帧映射到平面图，确定目标巡更人员在平面图上的行动轨迹，将该行动轨迹和预设巡更轨迹的对比。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息不匹配，和/或，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹不匹配时，报警模块生成异常报警和报警日志并发送到管理人员的接收端。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，当采集到的巡更人员人脸身份信息与预设的巡更人员人脸身份信息匹配，以及，采集到的巡更轨迹和预设的巡更轨迹匹配时，所述存储模块记录所述采集模块采集的信息。
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