CN114564098B - 基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法 - Google Patents

基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，通过智能PDU设备监测与之连接的电脑、显示器和AI分析设备；AI分析设备对摄像装置的监测环境进行检测；当智能PDU设备监测到AI分析设备的工作状态正常且摄像装置的监测环境检测正常时，AI分析设备根据摄像装置回传的监控画面，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备中断显示器的供电，实现事前控制，对电脑信息进行保护。本方案还提供一种电脑屏幕显示控制方法，在不改变用户的电脑使用环境的情况下，保障监测环境正常工作，有效防止窃照窃抄造成的电脑信息泄露，实现事前控制，对于信息保护有着突出的效用。

Description

基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法
技术领域
本发明涉及信息技术安全领域，特别是涉及一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法。
背景技术
现有防止电脑信息泄露的方式，一般包括系统授权控制、禁封外设接口、屏幕水印。然而，目前依然会发生大量的数据泄露事件，其中一个原因就在于内部用户在获得访问权限之后，可以不依赖于电脑连接，直接通过手机窃照的行为，带走相关信息资料。而屏幕水印的方式，在用户采用OCR技术进行处理后，原来的水印将不产生任何效用。
此外，有一些采用计算机视觉技术来识别用户行为的监测环境，有的是只能监测到疑似线索并事后告警，无法事前控制；有的需要在电脑上安装插件，并且在电脑和显示器之间外接设备，无法适应涉密环境下的电脑环境，使用受限。
现有技术公开了一种检测视频图像线路连接状态的方法及装置，其方案具体为：获取目标设备的设备信息；检测目标设备的设备信息是否与预先设置的防窃照设备的设备信息是否一致；在目标设备的设备信息与预先设置的防窃照设备的设备信息一致时，输出正常显示画面给目标设备，以便目标设备将正常显示画面发送给显示设备进行显示。该方案虽然能够判断设备视频图像线路的实时连接状态，防止用户私自拆卸数据保护设备，一定程度上解决数据泄露带来的安全隐患的问题，但其需要在电脑上安装APP，对用户现有的电脑环境改变大，而且在涉密环境下(电脑不允许安装第三方插件，不允许外接设备)无法使用。
发明内容
本发明为了解决以上至少一种技术缺陷，提供一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法，在不改变用户的电脑使用环境的情况下，保障监测环境正常工作，有效防止窃照窃抄造成的电脑信息泄露，实现事前控制，对于信息保护有着突出的效用。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，包括智能PDU设备、AI分析设备、摄像装置、电脑和显示器；所述智能PDU设备监测与之连接的电脑、显示器和AI分析设备；所述AI分析设备与摄像装置连接，对摄像装置的监测环境进行检测；所述电脑与显示器信号连接；其中：当智能PDU设备监测到AI分析设备的工作状态正常且摄像装置的监测环境检测正常时，AI分析设备根据摄像装置回传的监控画面，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备中断显示器的供电，实现事前控制，对电脑信息进行保护。
上述方案中，通过AI分析设备进行窃照窃抄行为的监测，可以在不改变用户电脑使用环境的情况下，保证监测环境正常工作。当遇到用户私自移除和破坏用于目标检测和行为分析的检测环境时，直接中断显示器的供电显示；在恢复监测环境之后，则自动恢复显示器的供电显示。
其中，智能PDU设备同时监测AI分析设备、电脑和显示器，若AI分析设备未处于正常工作状态，则中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
其中，所述摄像装置的监测环境检测过程具体为：AI分析设备通过其内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；摄像装置连接正常后，接着判断摄像装置获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置处于正常状态，能正常获取视频流；摄像装置处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境。
上述方案中，VideoCapture.Open方法通过以下两个函数实现:
VideoCapture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
VideoCapture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
通过判断摄像装置获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置处于正常状态，可以正常获取视频流
其中，采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵最右下角的点在坐标轴的值；
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
其中，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1<(W1+W2)且S1<(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1<3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时手的宽度；Hn表示第n次检测时手的高度。
上述方案中，通过采用多目标时空追踪算法进行判断，相较于现有的单靠普通的目标检测算法进行行为分析的方法，其可以有效提高判断的准确性。
上述方案中，单电脑和显示器处于非工作状态(未供电)时，形成日志信息，不再进行环境监测。
本方案还提供一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制方法，搭建如上文所述的基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，具体执行以下步骤：
S1：通过智能PDU设备对AI分析设备的工作状态进行监测，若工作状态正常，则执行步骤S2；否则，中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S2：通过AI分析设备对摄像装置的监测环境进行监测，若监测环境检测正常，则执行步骤S3；否则，中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S3：通过摄像装置进行画面监控，并将监控到的监控画面回传AI分析设备；
S4：在AI分析设备上，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备中断显示器的供电；否则，返回执行步骤S3，保持监控状态。
其中，在所述步骤S2中，通过AI分析设备先监测摄像装置的连接状态，若摄像装置没有连接，则通过智能PDU设备中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息；若连接正常，则对摄像装置的监测环境进行监测。
其中，在所述步骤S2中，AI分析设备对摄像装置的监测环境进行监测的过程具体为：通过AI分析设备内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；摄像装置连接正常后，判断摄像装置获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置处于正常状态，能正常获取视频流；摄像装置处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境。
其中，在所述步骤S2中，采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：
在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵最右下角的点在坐标轴的值；
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备中断显示器的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
其中，在所述步骤S4中，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1<(W1+W2)且S1<(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1<3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时手的宽度；Hn表示第n次检测时手的高度。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：
本发明提出了一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统和方法，通过AI分析设备进行窃照窃抄行为的监测，可以在不改变用户电脑使用环境的情况下，保证监测环境正常工作。当遇到用户私自移除和破坏用于目标检测和行为分析的检测环境时，直接中断显示器的供电显示；在恢复监测环境之后，则自动恢复显示器的供电显示。
附图说明
图1为本发明一实施例中所述系统的连接示意图；
图2为本发明一实施例中所述多目标距离矢量综合换算法计算坐标示意图；
图3为本发明一实施例中所述方法流程示意图；
其中：1、智能PDU设备；2、AI分析设备；3、摄像装置；4、电脑；5、显示器。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
本实施例为完整的使用示例，内容较丰富
为了更好说明本实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
如图1所示，基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，包括智能PDU设备1、AI分析设备2、摄像装置3、电脑4和显示器5；所述智能PDU设备1监测与之连接的电脑4、显示器5和AI分析设备2；所述AI分析设备2与摄像装置3连接，对摄像装置3的监测环境进行检测；所述电脑4与显示器5信号连接；其中：当智能PDU设备1监测到AI分析设备2的工作状态正常且摄像装置3的监测环境检测正常时，AI分析设备2根据摄像装置3回传的监控画面，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备1中断显示器5的供电，实现事前控制，对电脑信息进行保护。
在具体实施过程中，通过AI分析设备2进行窃照窃抄行为的监测，可以在不改变用户电脑4使用环境的情况下，保证监测环境正常工作。当遇到用户私自移除和破坏用于目标检测和行为分析的检测环境时，直接中断显示器5的供电显示；在恢复监测环境之后，则自动恢复显示器5的供电显示。
更具体的，智能PDU设备1同时监测AI分析设备2、电脑4和显示器5，若AI分析设备2未处于正常工作状态，则中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
更具体的，所述摄像装置3的监测环境检测过程具体为：AI分析设备2通过其内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置3，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；摄像装置3连接正常后，接着判断摄像装置3获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置3处于正常状态，能正常获取视频流；摄像装置3处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备2，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境。
在具体实施过程中，VideoCapture.Open方法通过以下两个函数实现:
VideoCapture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
VideoCapture.get(cv::CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)
通过判断摄像装置3获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置3处于正常状态，可以正常获取视频流。
实施例2
更具体的，在实施例1的基础上，采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置3当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：
在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置3的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵中最右下角的点在坐标轴的值，即图2中点C。
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备1中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
更具体的，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：
通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1<(W1+W2)且S1<(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；
连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1<3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时手的宽度；Hn表示第n次检测时手的高度。
在具体实施过程中，通过采用多目标时空追踪算法进行判断，相较于现有的单靠普通的目标检测算法进行行为分析的方法，其可以有效提高判断的准确性。
在具体实施过程中，单电脑4和显示器5处于非工作状态(未供电)时，形成日志信息，不再进行环境监测。
实施例3
更具体的，如图3所示，本方案还提供一种基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制方法，搭建如上文所述的基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，具体执行以下步骤：
S1：通过智能PDU设备1对AI分析设备2的工作状态进行监测，若工作状态正常，则执行步骤S2；否则，中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S2：通过AI分析设备2对摄像装置3的监测环境进行监测，若监测环境检测正常，则执行步骤S3；否则，中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S3：通过摄像装置3进行画面监控，并将监控到的监控画面回传AI分析设备2；
S4：在AI分析设备2上，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备1中断显示器5的供电；否则，返回执行步骤S3，保持监控状态。
更具体的，在所述步骤S2中，通过AI分析设备2先监测摄像装置3的连接状态，若摄像装置3没有连接，则通过智能PDU设备1中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息；若连接正常，则对摄像装置3的监测环境进行监测。
更具体的，在所述步骤S2中，AI分析设备2对摄像装置3的监测环境进行监测的过程具体为：通过AI分析设备2内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置3，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；摄像装置3连接正常后，判断摄像装置3获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置3处于正常状态，能正常获取视频流；摄像装置3处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备2，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境。
更具体的，在所述步骤S2中，采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置3当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：
在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置3的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵中最右下角的点在坐标轴的值，即图2中点C。
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备1中断显示器5的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
更具体的，在所述步骤S4中，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：
通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1<(W1+W2)且S1<(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；
连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1<3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时手的宽度；Hn表示第n次检测时手的高度。
在具体实施过程中，本方案为了防止用户私自移除用于目标检测和行为分析的监测环境，并且考虑不能在电脑4上外接设备、不能安装第三方插件的使用环境，提出一套控制系统和方法，可以有效控制电脑4显示器5的显示，可以有效防止窃照窃抄造成的电脑4信息泄露，实现事前控制，对于信息保护着突出的效用。
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (4)

1.基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，其特征在于，包括智能PDU设备(1)、AI分析设备(2)、摄像装置(3)、电脑(4)和显示器(5)；所述智能PDU设备(1)监测与之连接的电脑(4)、显示器(5)和AI分析设备(2)；所述AI分析设备(2)与摄像装置(3)连接，对摄像装置(3)的监测环境进行检测；所述电脑(4)与显示器(5)信号连接；其中：
当智能PDU设备(1)监测到AI分析设备(2)的工作状态正常且摄像装置(3)的监测环境检测正常时，AI分析设备(2)根据摄像装置(3)回传的监控画面，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备(1)中断显示器(5)的供电，实现事前控制，对电脑信息进行保护；
所述摄像装置(3)的监测环境检测过程具体为：
AI分析设备(2)通过其内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置(3)，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；
摄像装置(3)连接正常后，接着判断摄像装置(3)获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置(3)处于正常状态，能正常获取视频流；
摄像装置(3)处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备(2)，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境；
采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置(3)当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：
在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置(3)的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵最右下角的点在坐标轴的值；
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备(1)中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：
通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1＜(W1+W2)且S1＜(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；
连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1＜3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时检测出来的手的宽度；Hn表示第n次检测时检测出来的手的高度。
2.根据权利要求1所述的基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，其特征在于，智能PDU设备(1)同时监测AI分析设备(2)、电脑(4)和显示器(5)，若AI分析设备(2)未处于正常工作状态，则中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息。
3.基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制方法，搭建如权利要求1或2所述的基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制系统，其特征在于，执行以下步骤：
S1：通过智能PDU设备(1)对AI分析设备(2)的工作状态进行监测，若工作状态正常，则执行步骤S2；否则，中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S2：通过AI分析设备(2)对摄像装置(3)的监测环境进行监测，若监测环境检测正常，则执行步骤S3；否则，中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
S3：通过摄像装置(3)进行画面监控，并将监控到的监控画面回传AI分析设备(2)；
S4：在AI分析设备(2)上，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测，若监测存在窃照窃抄行为，则智能PDU设备(1)中断显示器(5)的供电；否则，返回执行步骤S3，保持监控状态；
其中，在所述步骤S2中，AI分析设备(2)对摄像装置(3)的监测环境进行监测的过程具体为：
通过AI分析设备(2)内置的视频处理模块的VideoCapture.Open方法打开通过USB连接的摄像装置(3)，若Open返回为1，则表示连接正常，如果返回为0，则表示连接异常；
摄像装置(3)连接正常后，判断摄像装置(3)获取的视频流分辨率，如果返回的结果是>1，则表明摄像装置(3)处于正常状态，能正常获取视频流；
摄像装置(3)处于正常状态后，将其监测画面回传至AI分析设备(2)，采用多目标距离矢量综合换算法判断当前监测环境是否符合预设环境；
其中，在所述步骤S2中，采用多目标距离矢量综合换算法判断摄像装置(3)当前监测环境是否符合预设环境的过程具体为：
在监测画面中，预置三个目标点(a,b,c)进行识别，通过目标监测，识别到目标矩形(x,y,width,height)，计算每个目标点的中心点为：
Xa＝(x_a+width_a)/2,Ya＝(y_a+height_a)/2；
Xb＝(x_b+width_b)/2,Yb＝(y_b+height_b)/2；
Xc＝(x_c+width_c)/2,Yc＝(y_c+height_c)/2；
其中，以监测画面截屏图片左上角为原点，以该图片左上角到右上角的边为x轴，以该图片左上角到左下角的边为y轴建立平面直角坐标系；x表示目标矩形的右上角的横坐标，y表示目标矩形右上角的纵坐标，width表示目标矩形的宽，height表示目标矩形的高；Xa表示目标点a的中心点的横坐标，Ya表示目标点a的中心点的纵坐标，x_a表示目标点a对应的目标矩形右上角的横坐标，width_a表示目标点a对应的目标矩形的宽，height_a表示目标点a对应的目标矩形的高；Xb表示目标点b的中心点的横坐标，Yb表示目标点b的中心点的纵坐标，x_b表示目标点b对应的目标矩形右上角的横坐标，width_b表示目标点b对应的目标矩形的宽，height_b表示目标点b对应的目标矩形的长；Xc表示目标点c的中心点的横坐标，Yc表示目标点c的中心点的纵坐标，x_c表示目标点c对应的目标矩形右上角的横坐标，width_c表示目标点c对应的目标矩形的宽，height_c表示目标点c对应的目标矩形的长；
接着计算得到关于目标点(a,b,c)的三条直线AB、BC、CA；以这三条直线组成一个三角形，以三角形的中心点来定义监测画面的中心点为d，其是摄像装置(3)的投影位置，有Xd＝x_pixel/2，Yd＝y_pixel/2，其中，Xd表示中心点d的横坐标，Yd表示中心点d的纵坐标；x_pixel，y_pixel是目标矩阵中最右下角的点在坐标轴的值；
在监测画面中分别计算中心点d到直线AB、BC、CA的距离，具体为：
L1＝abs((Ya-Yb)Xd+(Xb-Xa)Yd+XaYb-YaXb)/sqrt((Ya-Yb)2+(Xa-Xb)2)；
L2＝abs((Yb-Yc)Xd+(Xc-Xb)Yd+XbYc-YbXc)/sqrt((Yb-Yc)2+(Xb-Xc)2)；
L3＝abs((Ya-Yc)Xd+(Xc-Xa)Yd+XaYc-YaXc)/sqrt((Ya-Yc)2+(Xa-Xc)2)；
其中，L1表示中心点d到直线AB的距离，L2表示中心点d到直线BC的距离，L3表示中心点d到直线CA的距离，abs表示取绝对值，sqrt表示求二次方根；预定义阈值R，若L1+L2+L3≤R，则属于正常，符合预设环境；若在阈值外，则智能PDU设备(1)中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息；
在所述步骤S4中，利用多目标时空追踪算法进行窃照窃抄行为的监测过程具体为：
通过目标监测，监测到目标点时返回矩形：Rect[x1,y1,width,height]，则目标点的中心点的横坐标表示为：X＝(x1+width)/2，纵坐标表示为：Y＝(y1+height)/2；假设监测出的手机位置为[X1,Y1]，手机的长宽为[W1,H1]；假设监测出来的手的位置为[X2,Y2]，手的长宽为[W2,H2]，检测时间为T1，则手机和手的距离S1为：
S1＝sqrt((X1-X2)2+(Y1-Y2)2)
若S1＜(W1+W2)且S1＜(H1+H2)，则记录数据[B1,S1,T1]，B1表示第一次的判断结果；
连续检测n次，分别获得n次的检测结果，将第n次的检测结果表示为[Bn,Sn,Tn]，若从n＝1到n都满足，同时满足：B1～Bn均符合要求，S1～Sn波动范围均小于Min(Wn,Hn)，Tn-T1＜3000，则判断通过，否则，则存在窃照窃抄行为；其中，Min()表示取最小值，Wn表示第n次检测时手的宽度；Hn表示第n次检测时手的高度。
4.根据权利要求3所述的基于计算机视觉识别技术的电脑屏幕显示控制方法，其特征在于，在所述步骤S2中，通过AI分析设备(2)先监测摄像装置(3)的连接状态，若摄像装置(3)没有连接，则通过智能PDU设备(1)中断显示器(5)的供电，并形成日志，同时生成告警信息；若连接正常，则对摄像装置(3)的监测环境进行监测。
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