CN112712671A - 一种基于5g的智能报警系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于5G的智能报警系统及方法，属于5G、人工智能技术领域。本发明的基于5G的智能报警系统包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。该发明的基于5G的智能报警系统及方法能够大大提高医护人员的抢救效率，节省大量的医疗资源并且锁定犯罪嫌疑人，降低罪犯逃跑几率，具有很好的推广应用价值。
Description
技术领域
本发明涉及5G、人工智能技术领域，具体提供一种基于5G的智能报警系统及方法。
背景技术
中国的医疗资源一直都处于紧缺状态，尤其是各大医院的急救中心。在病患到达急救中心时能将一切抢救工作准备好是保证抢救成功率的关键。等待在抢救室的抢救医生对病患状况的了解不够深入会导致抢救准备不足，浪费医疗资源。及时的捕捉到事故发生，并通知医院会使伤者存活率大大提高。
发明内容
本发明的技术任务是针对上述存在的问题，提供一种能够大大提高医护人员的抢救效率，节省大量的医疗资源并且锁定犯罪嫌疑人，降低嫌疑人逃跑几率的基于5G的智能报警系统。
本发明进一步的技术任务是提供一种基于5G的智能报警方法。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种基于5G的智能报警系统，包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。
该基于5G的智能报警系统工作过程中，利用摄像头拍摄的视频影像上传至云端服务器进行处理，通过人工智能算法识别并分析视频状况，进而触发报警或发起急救请求。
作为优选，所述摄像头采用高清摄像头。
作为优选，所述高清摄像头拍摄路口视频影像，上传至云端服务器，并在云端服务器中进行处理。
作为优选，视频影像结合人工智能算法从视频中提取人脸信息和数据库比对确认身份，并分析车祸现场状况。
作为优选，经分析后的视频根据不同状况向报警中心报警，或向急救中心发起急救请求。
该基于5G的智能报警系统基于5G网络低延迟高带宽的特性，利用高清摄像头捕捉到路边街头发生的突发事故。将捕捉到的影像上传至云端服务器进行处理，利用云端服务器强大的计算力和处理能力，根据人工智能分析得出的结果来进行报警或求救，来保证伤者可以及时得到救治，嫌疑人快速被锁定。
一种基于5G的智能报警方法，该方法基于本发明所述基于5G的智能报警系统实现，利用摄像头拍摄的视频影像上传至云端服务器进行处理，通过人工智能算法识别并分析视频状况，进而触发报警或发起急救请求。
所述基于5G的智能报警系统包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。
作为优选，所述人工智能算法采用MTCNN算法来识别人脸，在获取的视频图像中提取人脸信息，并对图片不断进行大小调整得到图片金字塔，使用 proposal network框架进行候选筛选，用Refine network框架对候选进行精调， Refine network筛选后，将剩余候选图片输入到Output network，输出准确的bbox 坐标和landmark坐标，和数据库中数据比对，辨认出嫌疑人信息。
作为优选，根据确认的嫌疑人信息，云端服务器执行报警程序，向报警中心报告嫌疑人位置。
作为优选，利用卷积神经网络生成人群计数和识别事故发生的信息，若为事故发生，则将统计结果发送至急救中心。
与现有技术相比，本发明的基于5G的智能报警方法具有以下突出的有益效果：
(一)该基于5G的智能报警方法借助5G技术，实时视频的传输效率会很高，大大提高了医护人员的抢救效率，节省了大量的医疗资源；
(二)摄像头自动报警和自动求救功能代替了目击者的行动，大大提高了效率，提高了抢救成活率和降低嫌疑人逃跑的几率；
(三)通过收到的大致的伤者人数，急救中心的医护人员可以即时了解病患情况，按需进行抢救准备，提高了工作效率，具有良好的推广应用价值。
具体实施方式
下面将结合实施例，对本发明的基于5G的智能报警系统及方法作进一步详细说明。
实施例
本发明的基于5G的智能报警系统，包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。
其中摄像头采用高清摄像头。高清摄像头拍摄路口视频影像，上传至云端服务器，并在云端服务器中进行处理。视频影像结合人工智能算法从视频中提取人脸信息和数据库比对确认身份，并分析车祸现场状况。经分析后的视频根据不同状况向报警中心报警，或向急救中心发起急救请求。
该基于5G的智能报警系统基于5G网络低延迟高带宽的特性，利用高清摄像头捕捉到路边街头发生的突发事故。将捕捉到的影像上传至云端服务器进行处理，利用云端服务器强大的计算力和处理能力，根据人工智能分析得出的结果来进行报警或求救，来保证伤者可以及时得到救治，嫌疑人快速被锁定。该基于5G的智能报警系统工作过程中，利用摄像头拍摄的视频影像上传至云端服务器进行处理，通过人工智能算法识别并分析视频状况，进而触发报警或发起急救请求。
本发明的基于5G的智能报警方法，基于本发明所述基于5G的智能报警系统实现。其中基于5G的智能报警系统包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。
利用摄像头拍摄的视频影像上传至云端服务器进行处理，通过人工智能算法识别并分析视频状况，进而触发报警或发起急救请求。
人工智能算法采用MTCNN算法来识别人脸，在获取的视频图像中提取人脸信息，并对图片不断进行大小调整得到图片金字塔，使用proposal network框架进行候选筛选，用Refine network框架对候选进行精调，Refine network筛选后，将剩余候选图片输入到Output network，输出准确的bbox坐标和landmark 坐标，和数据库中数据比对，辨认出嫌疑人信息。
根据确认的嫌疑人信息，云端服务器执行报警程序，向报警中心报告嫌疑人位置。利用卷积神经网络生成人群计数和识别事故发生的信息，若为事故发生，则将统计结果发送至急救中心。
基于5G网络低延迟高带宽的特性，利用了路口安装好的高清摄像头捕捉到路边街头发生的突发事故。高清摄像头会将捕捉到的影像上传至社区的云端服务器进行处理，每个社区会安装好一台服务器用来处理摄像头上传的影像资料。利用服务器强大的计算力和处理能力，根据人工智能算法分析得出的结果来进行报警或发起急救请求，来保证伤者可以及时得到救治，嫌疑人快速被锁定。第一种用到的算法是MTCNN算法，主要用来识别人脸。在获取的视频流中提取人脸信息，并对图片不断进行大小调整得到图片金字塔。此时使用proposal network框架进行候选筛选，然后再用Refine network框架对候选进行精调。经过Refine network筛选后，将剩余候选图片输入到Output network，输出准确的bbox坐标和landmark坐标。最后再和数据库中数据比对，辨认出嫌疑人信息。在确认嫌疑人后，服务器会自动执行报警程序，通知警方报告嫌疑人所在位置。利用卷积神经网络(CNN)来生成人群计数和识别事故发生的信息比如火焰、烟雾等。当判断为事故发生，便将统计结果发送给急救中心，方便急救中心调度救援。
以上所述的实施例，只是本发明较优选的具体实施方式，本领域的技术人员在本发明技术方案范围内进行的通常变化和替换都应包含在本发明的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于5G的智能报警系统，其特征在于：包括云端服务器和若干摄像头，若干摄像头分别安装在路口，并且若干摄像头通过5G网络分别与云端服务器相通信，所述云端服务器与急救中心和报警中心相通信。
2.根据权利要求1所述的基于5G的智能报警系统，其特征在于：所述摄像头采用高清摄像头。
3.根据权利要求2所述的基于5G的智能报警系统，其特征在于：所述高清摄像头拍摄路口视频影像，上传至云端服务器，并在云端服务器中进行处理。
4.根据权利要求3所述的基于5G的智能报警系统，其特征在于：视频影像结合人工智能算法从视频中提取人脸信息和数据库比对确认身份，并分析车祸现场状况。
5.根据权利要求4所述的基于5G的智能报警系统，其特征在于：经分析后的视频根据不同状况向报警中心报警，或向急救中心发起急救请求。
6.一种基于5G的智能报警方法，其特征在于：该方法基于权利要求1-5任意一项所述基于5G的智能报警系统实现，利用摄像头拍摄的视频影像上传至云端服务器进行处理，通过人工智能算法识别并分析视频状况，进而触发报警或发起急救请求。
7.根据权利要求6所述的基于5G的智能报警方法，其特征在于：所述人工智能算法采用MTCNN算法来识别人脸，在获取的视频图像中提取人脸信息，并对图片不断进行大小调整得到图片金字塔，使用proposal network框架进行候选筛选，用Refine network框架对候选进行精调，Refine network筛选后，将剩余候选图片输入到Output network，输出准确的bbox坐标和landmark坐标，和数据库中数据比对，辨认出嫌疑人信息。
8.根据权利要求7所述的基于5G的智能报警方法，其特征在于：根据确认的嫌疑人信息，云端服务器执行报警程序，向报警中心报告嫌疑人位置。
9.根据权利要求8所述的基于5G的智能报警方法，其特征在于：利用卷积神经网络生成人群计数和识别事故发生的信息，若为事故发生，则将统计结果发送至急救中心。
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