CN112633068B - 基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统 - Google Patents

基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统，能够提升人车图像追踪的自动化、智能化以及追踪连续性。该系统由陆防转台、本地人车图像识别系统、云端人车图像识别系统组成；云端人车图像识别系统将要追踪的对象特征发送给本地人车识别系统，本地人车识别系统根据陆防转台采集的图像数据与对象特征进行对比，确定图像来自哪个陆防转台，并联动这部陆防转台周围的其他陆防转台实施重点监控，与此同时上报云端人车图像识别系统转台所在位置；云端人车图像识别系统还可以在需要不同监控站予以配合监控时，通过向需要配合监控的监控站中的云端人车图像识别系统发出命令，共同对追踪对象进行监控。

Description

基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统
技术领域
本发明涉及图像识别及追踪技术领域，具体涉及一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统。
背景技术
我国陆地边界线漫长且与多国接壤使得我国边境问题复杂。现我国已在边境大量安装监控转台，为便于边境的管理与监控，本发明基于边境已有的陆防转台系统，进一步开发人车图像识别追踪云系统，以便于边境的管理与监控。
发明内容
有鉴于此，本发明提供了一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统，能够提升人车图像追踪的自动化、智能化以及追踪连续性。
为了解决上述技术问题，本发明是这样实现的。
一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统，由陆防转台、本地人车图像识别系统、云端人车图像识别系统组成；
所述陆防转台用于图像数据的采集与传输；
本地人车图像识别系统设置在各地监控站，与监控站监控范围内的陆防转台通信，获取范围内所有陆防转台上传的图像数据，对图像数据进行特征提取、对比和对象识别；将本地的图像数据和识别结果汇总到云端人车图像识别系统；
云端人车图像识别系统根据各本地人车图像识别系统传来的图像数据和识别结果进行综合比对分析；
云端人车图像识别系统通过网络将要追踪的对象特征发送给本地人车识别系统，本地人车识别系统根据陆防转台采集的图像数据与对象特征进行对比，如果图像识别符合，则迅速确定图像来自哪个陆防转台，并联动这部陆防转台周围的其他陆防转台实施重点监控，与此同时上报云端人车图像识别系统转台所在位置；通过不断识别上报确定陆防站台位置来实现目标的追踪；
本地人车识别系统还将提取的对象特征上传到云端人车图像识别系统中进行追踪对象的识别对比；当识别成功后，根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控；根据确定结果，通过向需要配合监控的监控站中的云端人车图像识别系统发出命令，共同对追踪对象进行监控。
其中，要追踪的对象为人或车。
优选地，所述云端人车图像识别系统设有各监控站的数据库，根据来自本地人车图像识别系统的数据，对各数据库进行更新。
优选地，所述云端人车图像识别系统进一步用于根据预先储备的信息，判断已识别的追踪对象是否有关联对象，如果是，则将关联对象作为新跟踪对象，将新跟踪对象的对象特征发送给本地人车识别系统，进而实现连锁跟踪。
优选地，所述云端人车图像识别系统在根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控时，根据追踪对象的行动方向和速度，预判追踪对象的行动区域，当行动区域达到追踪对象所属监控区域边缘时，通知追踪对象即将进入的监控区域内的本地人车图像识别系统接管监控工作；同时原监控区域的本地人车图像识别系统继续监控一段时间，直到追踪对象远离区域边缘后，云端人车图像识别系统通知原本地人车图像识别系统停止监控。
有益效果：
本发明利用已有的陆防转台，通过本地人车图像识别系统和云端人车图像识别系统的增加，形成了3级监控；本地人车图像识别系统可以根据追踪对象的识别结果，联动多个陆防转台实施重点监控；云端人车图像识别系统也可以根据追踪对象的运动趋势，协调不同监控站的陆防转台实施连续跟踪监控，从而提升了人车图像追踪的自动化、智能化以及追踪连续性。
附图说明
图1为基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统的组成框图。
具体实施方式
下面结合附图并举实施例，对本发明进行详细描述。
本发明提供了一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统，如图1所示，该系统由陆防转台1、本地人车图像识别系统2、云端人车图像识别系统3组成。
陆防转台1是已经存在的，在边境大量安装的监控转台，其用于实现图像数据的采集。本发明陆防转台1上增加信息传输功能，将采集的图像数据传输给所在监控区域或者监控站的本地人车图像识别系统。
本地人车图像识别系统2设置在各地监控站，每个监控站的监控区域中均设置一个本地人车图像识别系统2。本地人车图像识别系统2与所在监控站监控范围内的所有陆防转台1通信，获取范围内所有陆防转台1上传的图像数据，对图像数据进行特征提取、对比和对象识别；同时，还将本地的图像数据和识别结果汇总到云端人车图像识别系统。
云端人车图像识别系统3根据各本地人车图像识别系统2传来的图像数据和识别结果进行综合比对分析。
本系统工作时，云端人车图像识别系统3通过网络将要追踪的对象特征发送给本地人车识别系统2，追踪的对象可以为人或车。本地人车识别系统2根据陆防转台1采集的图像数据与对象特征进行对比。如果图像识别符合，则迅速确定图像来自哪个陆防转台，并联动这部陆防转台周围的其他陆防转台实施重点监控，与此同时上报云端人车图像识别系统3转台所在位置。通过不断识别上报确定陆防站台位置来实现目标的追踪。
本地人车识别系统2还将提取的对象特征上传到云端人车图像识别系统3中进行追踪对象的识别对比。当识别成功后，根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控；根据确定结果，通过向需要配合监控的监控站中的云端人车图像识别系统2发出命令，共同对追踪对象进行监控。
云端人车图像识别系统3进一步用于根据预先储备的信息，判断已识别的追踪对象是否有关联对象，如果是，则将关联对象作为新跟踪对象，将新跟踪对象的对象特征发送给本地人车识别系统2，进而实现原跟踪对象和新跟踪对象的共同跟踪。
云端人车图像识别系统3在根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控时，根据追踪对象的行动方向和速度，预判追踪对象的行动区域，当行动区域达到追踪对象所属监控站的监控区域边缘时，通知追踪对象即将进入的监控区域内的本地人车图像识别系统2接管监控工作；同时原监控区域的本地人车图像识别系统2继续监控一段时间，直到追踪对象远离区域边缘后，云端人车图像识别系统3通知原本地人车图像识别系统2停止监控。
云端人车图像识别系统3内还可以设置各监控站的数据库，根据来自本地人车图像识别系统2的数据，对各数据库进行更新，以实现数据的云存储。
以上的具体实施例仅描述了本发明的设计原理，该描述中的部件形状，名称可以不同，不受限制。所以，本发明领域的技术人员可以对前述实施例记载的技术方案进行修改或等同替换；而这些修改和替换未脱离本发明创造宗旨和技术方案，均应属于本发明的保护范围。

Claims (2)

1.一种基于陆防监控的人车图像识别追踪云系统，其特征在于，由陆防转台(1)、本地人车图像识别系统(2)、云端人车图像识别系统(3)组成；
所述陆防转台(1)用于图像数据的采集与传输；
本地人车图像识别系统(2)设置在各地监控站，与监控站监控范围内的陆防转台(1)通信，获取范围内所有陆防转台(1)上传的图像数据，对图像数据进行特征提取、对比和对象识别；将本地的图像数据和识别结果汇总到云端人车图像识别系统(3)；
云端人车图像识别系统(3)根据各本地人车图像识别系统(2)传来的图像数据和识别结果进行综合比对分析；
云端人车图像识别系统(3)通过网络将要追踪的对象特征发送给本地人车识别系统(2)，本地人车识别系统(2)根据陆防转台(1)采集的图像数据与对象特征进行对比，如果图像识别符合，则确定图像来自哪个陆防转台，并联动这部陆防转台周围的其他陆防转台实施重点监控，与此同时上报云端人车图像识别系统(3)转台所在位置；通过不断识别上报确定陆防转台位置来实现目标的追踪；
本地人车识别系统(2)还将提取的对象特征上传到云端人车图像识别系统(3)中进行追踪对象的识别对比；当识别成功后，根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控；根据确定结果，通过向需要配合监控的监控站中的云端人车图像识别系统(2)发出命令，共同对追踪对象进行监控；
所述云端人车图像识别系统(3)设有各监控站的数据库，根据来自本地人车图像识别系统(2)的数据，对各数据库进行更新；
所述云端人车图像识别系统(3)进一步用于根据预先储备的信息，判断已识别的追踪对象是否有关联对象，如果是，则将关联对象作为新跟踪对象，将新跟踪对象的对象特征发送给本地人车识别系统(2)，进而实现连锁跟踪；
所述云端人车图像识别系统(3)在根据追踪对象的行动轨迹，确定是否需要不同监控站予以配合监控时，根据追踪对象的行动方向和速度，预判追踪对象的行动区域，当行动区域达到追踪对象所属监控区域边缘时，通知追踪对象即将进入的监控区域内的本地人车图像识别系统(2)接管监控工作；同时原监控区域的本地人车图像识别系统(2)继续监控一段时间，直到追踪对象远离区域边缘后，云端人车图像识别系统(3)通知原本地人车图像识别系统(2)停止监控。
2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，要追踪的对象为人或车。
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