CN113852792A - 一种基于人工智能的监控系统及监控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及智能监控技术领域，提供一种基于人工智能的监控系统及监控方法，所述监控系统包括数据采集单元；数据存储单元；数据处理单元，用于通过人工智能技术对数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、监控设备数据和拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据；数据匹配单元，用于将目标图像数据和数据处理单元得到的标签数据进行对比，若对比一致则匹配成功，若对比不一致则匹配失败；数据定位单元，用于对数据匹配单元中匹配成功的所有图像数据进行定位，获取视频数据。本发明能够节约用户了解目标区域监控情况的时间。

Description

一种基于人工智能的监控系统及监控方法
技术领域
本发明涉及智能监控技术领域，特别涉及一种基于人工智能的监控系统及监控方法。
背景技术
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能能够进行大量文字、符号、声音等信息的处理和采集，并且在采集进行中，在信息预处理以及基元提取步骤进行完成之后，其可以非常精准的对周围环境信息进行分析。现在对于人工智能系统的应用非常的广泛，人工智能具有自主学习的能力，能够应用到多个方面的生产环境中。
对于现有的监控系统，通常用于安全的监控，方便用户随时查看监控视频了解情况，但在了解情况时则需要不断地大量地观看视频，才能从视频中来获得有效信息，且想要知道某人或者某物是否在视频中出现时则需要花费用户更多的时间来查看视频。
发明内容
有鉴于此，本发明旨在提出一种基于人工智能的监控系统及监控方法，该基于人工智能的监控系统及监控方法能够让用户快速了解目标区域的监控情况，还能够根据需要查找相关视频信息，大大减少了观看视频的时间，为用户节约了时间。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种基于人工智能的监控系统，包括：
数据采集单元，用于采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据；
数据存储单元，用于对数据采集模块所采集的数据进行本地存储；
数据处理单元，用于通过人工智能技术对数据存储单元中的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据，所述机器学习模型由输入多组数据与多组标签数据训练得到，所述输入数据包括图像数据、监控设备数据和时间数据，所述标签数据包括按图像类型归类的图像数据、按监控设备归类的图像数据和按时间顺序排序的图像数据；
数据匹配单元，用于将目标图像数据和所述数据处理单元得到的标签数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
数据定位单元，用于对所述数据匹配单元中匹配成功的所有图像数据在所述数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
进一步地，所述数据采集单元包括视频采集单元、设备信息采集单元和时间信息采集单元，所述视频采集单元用于采集监控目标区域的视频数据，所述设备信息采集单元用于采集拍摄视频的监控设备数据，所述时间信息采集单元用于采集视频拍摄的时间数据。
进一步地，所述数据采集单元无线传输连接有监控设备，所述监控设备用于监控目标区域的动态情况并获取视频数据。
进一步地，所述基于人工智能的监控系统还包括信息接收反馈单元，包括信息接收模块和信息反馈模块，所述信息接收模块用于接收用户远程发送的目标图像数据，所述信息反馈模块用于向用户远程发送数据匹配结果和图像数据定位的视频数据。
进一步地，所述基于人工智能的监控系统还包括远程监控终端，所述远程监控终端与所述信息接收反馈单元之间建立数据传输连接。
进一步地，所述数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、数据匹配单元、数据定位单元、信息接收反馈单元之间通过无线传输连接。
进一步地，所述无线传输包括WiFi传输协议、4G/5G网络传输协议或者ZigBee传输协议中的至少一种。
一种基于人工智能的监控方法，包括所述的基于人工智能的监控系统，所述基于人工智能的监控方法包括：
采集并存储监控数据，通过人工智能技术对监控数据进行分析处理，获取监控数据中的多源信息数据并通过机器学习模型得到标签数据，基于监控数据和该标签数据建立监控信息数据库；根据远程信息在数据库中匹配与远程信息一致的标签数据并定位与所述标签数据对应的监控数据。
进一步地，所述基于人工智能的监控方法包括：
步骤一，通过数据采集单元采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据并存储至数据存储单元中；
步骤二，通过数据处理单元对步骤一中存储的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型中，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据；
步骤三，通过数据匹配单元将目标图像数据和步骤二中得到的图像数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
步骤四，通过数据定位单元对步骤三种匹配成功的所有图像数据在数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
进一步地，所述步骤一中，通过视频采集单元采集监控目标区域的视频数据，通过设备信息采集单元采集拍摄视频的监控设备数据，通过时间信息采集单元采集视频拍摄的时间数据。
相对于现有技术，本发明的基于人工智能的监控系统及监控方法通过对采集到的数据利用人工智能技术进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，从而得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据，方便用户根据需求更快速地查看监控视频中的有用信息，无需观看无关信息，从而节约了用户了解目标区域监控情况的时间；通过将目标图像数据与视频中获取的图像数据进行匹配定位，能够快速定位到相对应的视频内容中，大大减少用户观看视频查找所需内容的时间。
本发明的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
构成本发明的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施方式及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
图1为本发明的基于人工智能的监控系统的一种实施方式的结构示意图；
图2为图1中数据采集单元的结构示意图；
图3为本发明的基于人工智能的监控方法的流程示意图；
图4为本发明的基于人工智能的监控方法的一种实施方式的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
根据本发明的一个方面，提供一种基于人工智能的监控系统，如图1至图2所示，所述基于人工智能的监控系统包括：
数据采集单元，用于采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据；
数据存储单元，用于对数据采集模块所采集的数据进行本地存储；
数据处理单元，用于通过人工智能技术对数据存储单元中的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据，所述机器学习模型由输入多组数据与多组标签数据训练得到，所述输入数据包括图像数据、监控设备数据和时间数据，所述标签数据包括按图像类型归类的图像数据、按监控设备归类的图像数据和按时间顺序排序的图像数据；
数据匹配单元，用于将目标图像数据和所述数据处理单元得到的标签数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
数据定位单元，用于对所述数据匹配单元中匹配成功的所有图像数据在所述数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
在本发明的实施例中，通过对采集到的数据利用人工智能技术进行分析处理，获取图像信息，经过对图像信息的整理和分不同设备按时间顺序进行储存，方便用户更快速地根据需要进行查看有用信息，无需观看无关信息，从而节约了用户了解目标区域监控情况的时间；通过数据匹配模块和数据定位模块，在用户根据某个特定的信息进行远程搜索图像信息时，能够快速定位到相对应的视频内容中，大大减少用户观看视频查找所需内容的时间。
其中，按图像类型归类的图像数据包括人脸图像数据、车辆图像数据、动物图像数据、设备图像数据、建筑物图形数据中任意一种类型的图形数据；更为具体的情况下，人脸图像数据还可以包括女性人脸图像数据、男性人脸图像数据，车辆图像数据、还可以包括汽车图像数据、电动车图像数据和自行车图像数据，动物图像数据、设备图像数据和建筑物图形数据以此类推；按监控设备归类的图像数据包括监控设备一拍摄的图形数据、监控设备二拍摄的图形数据、监控设备三拍摄的图形数据等不同监控设备的图形数据；按时间顺序排序的图像数据则为按拍摄视频时的日期或者时间点为顺序的图形数据。
上述中，时间T1为5min～10min，优选地，时间T1为5min；时间T2为3min～10min，优选地，时间T2为5min。
为了使得收集的数据更加全面，在本发明优选的情况下，所述数据采集单元包括视频采集单元、设备信息采集单元和时间信息采集单元，所述视频采集单元用于采集监控目标区域的视频数据，所述设备信息采集单元用于采集拍摄视频的监控设备数据，所述时间信息采集单元用于采集视频拍摄的时间数据。
为了更加方便监控并收集监控数据，在本发明优选的情况下，所述数据采集单元无线传输连接有监控设备，所述监控设备用于监控目标区域的动态情况并获取视频数据。
为了能够更加快速与远程用户建立联系，在本发明优选的情况下，所述基于人工智能的监控系统还包括信息接收反馈单元，包括信息接收模块和信息反馈模块，所述信息接收模块用于接收用户远程发送的目标图像数据，所述信息反馈模块用于向用户远程发送数据匹配结果和图像数据定位的视频数据。这样使得用户不仅能够远程实时查看监控视频了解监控情况，还能远程快速了解某个时间段内监控区域的有效信息或者通过匹配定位在监控视频中追踪某个人或者某辆车或者其他具体的物体。
为了更加方便用户能够远程查看视频和查找信息，在本发明优选的情况下，所述基于人工智能的监控系统还包括远程监控终端，所述远程监控终端与所述信息接收反馈单元之间建立数据传输连接。具体地，远程监控终端为手机、电脑或者其他移动设备。
为了使得数据传输更加方便，在本发明优选的情况下，所述数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、数据匹配单元、数据定位单元、信息接收反馈单元之间通过无线传输连接。所述无线传输包括WiFi传输协议、4G/5G网络传输协议或者ZigBee传输协议中的至少一种。
为了更加方便了解监控系统的使用，根据本发明的另一个方面，如图3和图4所示，提供一种基于人工智能的监控方法，包括所述的基于人工智能的监控系统，所述基于人工智能的监控方法包括：
采集并存储监控数据，通过人工智能技术对监控数据进行分析处理，获取监控数据中的多源信息数据并通过机器学习模型得到标签数据，基于监控数据和该标签数据建立监控信息数据库；根据远程信息在数据库中匹配与远程信息一致的标签数据并定位与所述标签数据对应的监控数据。
在本发明的实施例中，监控方法通过采集监控数据并基于人工智能技术对数据进行分析处理，建立数据库，使得原本杂乱的监控数据得到很好的处理和归类，方便了用户查看监控的有效信息，大大节约了监控的时间；而根据目标数据在数据库中匹配和定位所需的视频数据使得在监控视频中追踪或者了解目标物体的行动轨迹更加容易且快捷，提高了查看视频查找目标内容的时间，为用户监控提供了方便。
为了更加了解上述中的具体监控方法，所述基于人工智能的监控方法包括：
步骤一，通过数据采集单元采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据并存储至数据存储单元中；
步骤二，通过数据处理单元对步骤一中存储的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型中，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据；
步骤三，通过数据匹配单元将目标图像数据和步骤二中得到的图像数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
步骤四，通过数据定位单元对步骤三种匹配成功的所有图像数据在数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
为了收集的监控数据更加全面，所述步骤一中，通过视频采集单元采集监控目标区域的视频数据，通过设备信息采集单元采集拍摄视频的监控设备数据，通过时间信息采集单元采集视频拍摄的时间数据。
本发明的技术方案能够让用户快速了解目标区域的监控情况，还能够根据需要查找相关视频信息，大大减少了观看视频的时间，为用户节约了时间。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，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、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述基于人工智能的监控系统包括：
数据采集单元，用于采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据；
数据存储单元，用于对数据采集模块所采集的数据进行本地存储；
数据处理单元，用于通过人工智能技术对数据存储单元中的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据，所述机器学习模型由输入多组数据与多组标签数据训练得到，所述输入数据包括图像数据、监控设备数据和时间数据，所述标签数据包括按图像类型归类的图像数据、按监控设备归类的图像数据和按时间顺序排序的图像数据；
数据匹配单元，用于将目标图像数据和所述数据处理单元得到的标签数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
数据定位单元，用于对所述数据匹配单元中匹配成功的所有图像数据在所述数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述数据采集单元包括视频采集单元、设备信息采集单元和时间信息采集单元，所述视频采集单元用于采集监控目标区域的视频数据，所述设备信息采集单元用于采集拍摄视频的监控设备数据，所述时间信息采集单元用于采集视频拍摄的时间数据。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述数据采集单元无线传输连接有监控设备，所述监控设备用于监控目标区域的动态情况并获取视频数据。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述基于人工智能的监控系统还包括信息接收反馈单元，包括信息接收模块和信息反馈模块，所述信息接收模块用于接收用户远程发送的目标图像数据，所述信息反馈模块用于向用户远程发送数据匹配结果和图像数据定位的视频数据。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述基于人工智能的监控系统还包括远程监控终端，所述远程监控终端与所述信息接收反馈单元之间建立数据传输连接。
6.根据权利要求1-5所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述数据采集单元、数据存储单元、数据处理单元、数据匹配单元、数据定位单元、信息接收反馈单元之间通过无线传输连接。
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的监控系统，其特征在于，所述无线传输包括WiFi传输协议、4G/5G网络传输协议或者ZigBee传输协议中的至少一种。
8.一种基于人工智能的监控方法，其特征在于，包括权利要求1-7中任意一项所述的基于人工智能的监控系统，所述基于人工智能的监控方法包括：
采集并存储监控数据，通过人工智能技术对监控数据进行分析处理，获取监控数据中的多源信息数据并通过机器学习模型得到标签数据，基于监控数据和该标签数据建立监控信息数据库；根据远程信息在数据库中匹配与远程信息一致的标签数据并定位与所述标签数据对应的监控数据。
9.根据权利要求8所述的基于人工智能的监控方法，其特征在于，所述基于人工智能的监控方法包括：
步骤一，通过数据采集单元采集视频数据，监控设备数据和视频拍摄的时间数据并存储至数据存储单元中；
步骤二，通过数据处理单元对步骤一中存储的数据进行分析处理并获取从视频中识别的图像数据、图像对应的监控设备数据和图像拍摄时间数据，将多源信息数据输入机器学习模型中，得到按图像类型归类的图像数据和/或按监控设备归类的图像数据和/或按时间顺序排序的图像数据；
步骤三，通过数据匹配单元将目标图像数据和步骤二中得到的图像数据进行对比，若对比结果一致则匹配成功，获取所有与目标图像数据匹配的图像数据，若对比结果不一致则匹配失败，在相隔时间T1后再次与所述数据处理单元得到的图像数据进行对比；
步骤四，通过数据定位单元对步骤三种匹配成功的所有图像数据在数据存储单元中进行定位，获取出现所定位图像后持续时间T2的视频数据。
10.根据权利要求9所述的基于人工智能的监控方法，其特征在于，所述步骤一中，通过视频采集单元采集监控目标区域的视频数据，通过设备信息采集单元采集拍摄视频的监控设备数据，通过时间信息采集单元采集视频拍摄的时间数据。
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