CN115100839B - 一种监控视频测量数据分析安全预警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种监控视频测量数据分析安全预警系统,包括视频播放模块、视频测量模块、预警模型模块和管控方案模块;所述视频播放模块用于在指定的窗口播放实时监控视频或已存储的既往监控视频,所述视频测量模块用于定义、测量和计算视频的构成模型;所述预警模型模块用于定义需要预警的场景和预警建议;所述管控方案模块用于提供预警决策和消除。本发明使用简单,成本低,通过视频数据的动态测量、分析和判断等手段,在不利事件刚出现苗头、产生先兆或刚刚发生,还存在黄金救援时刻,就能及时发现,并给以合适准确的安全预警处理建议,能够减少损失、避免损失扩大和挽回遗憾,具有显著进步。
Description
技术领域
本发明涉及数据测量分析预警领域,尤其涉及一种监控视频测量数据分析安全预警系统。
背景技术
CN111739048B公开了一种结冰风洞试验冰形几何轮廓线数字化方法,利用标准化冰形绘制纸完成冰形绘制,扫描已经完成冰形绘制的标准化冰形绘制纸,输出扫描图片,扫描图片中包括冰形坐标系、比例尺线、冰形几何轮廓线,识别所述扫描图片中的冰形坐标系和比例尺线,提取扫描图片中的冰形几何轮廓线数字化离散点;本发明可以准确地识别扫描图片中的冰形坐标系和比例尺线,无需手动设置冰形坐标系,实现了冰形几何轮廓线的自动提取,且提取效率高、提取精度高,尤其适用于大规模的试验冰形几何轮廓线的数字化提取任务。
CN108898610B公开了一种基于mask-RCNN的物体轮廓提取方法,首先通过训练获得一个mask-RCNN模型,将待提取物体轮廓的RGB图像输入mask-RCNN模型进行语义分割,通过mask-RCNN网络处理得到RGB图像对应的二值掩膜图像,将RGB图像和对应的二值掩膜图像输入轮廓细化模块,提出了一种轮廓特征描述方式,准确地表征物体轮廓的方向和角度信息并通过轮廓修正算法对基于mask-RCNN获得的二值掩膜图像轮廓进行自适应修正,最终实现图像质量不高如分辨率较低、目标模糊以及较低时间和空间复杂度情况下,图像实例轮廓的实时精确提取。
CN105427326B公开了一种图像匹配和装置以及深度数据测量方法和系统,该图像匹配方法获取第一图像和第二图像;对于第一图像中的各个第一图像像素,选取其邻近区域;根据预定的编码规则,基于邻近区域中各像素的像素值进行编码,得到第一编码值;在对应关系表中,关联地存储第一编码值和第一图像像素在第一图像中的第一位置;对于第二图像中的第二图像像素,选取其邻近区域;根据预定的编码规则,基于邻近区域中各像素的像素值进行编码,得到编码值;在对应关系表中,查找与第二编码值相同的第一编码值,并得到与其对应的第一位置;确定第二图像像素与对应的第一位置处的第一图像像素对应,能够提高图像匹配计算的速度。
CN108827102B公开了一种平面轮廓位置度检测方法,先使用三维建模软件制作被测产品的标准模型,生成多个视角的二维图;得到二维图纸,以被测产品上的机加工孔作为基准依据,再将被测产品的实体边缘与二维图纸上的线条进行对比和误差测量,可快速、简便判断出零件的平面轮廓位置度;使用透明化的二维图纸可以进行重复检测,使用寿命长;而且,自动化浸泡二维图纸,省时省力;制作简单,使用方便,对于面积大的区域可以分段制作,同时使用。
CN107113381B公开了时空局部变形及接缝查找的容差视频拼接,确定多个待拼接的视频序列;对所述视频序列执行时空局部变形计算处理,以确定多个目标变形映射;采用所述目标变形映射,将所述视频序列中的多个帧变形为多个目标虚拟帧;对所述目标虚拟帧进行基于内容的时空查找接缝处理,以确定多个目标接缝映射;采用所述目标接缝映射将所述视频序列进行拼接。
CN106840011A公开了一种铁塔变形测量装置及其方法,采用摄像装置、图像采集装置及处理器;用于拍摄一铁塔发生变形前后的图像;所述图像采集装置与摄像装置连接,用于采集摄像装置拍摄的铁塔发生变形前后的图像;所述处理器与所述图像采集装置连接,用于利用所述铁塔发生变形前后的图像,依据双目视觉测量原理计算得到所述铁塔上的监测点在所述铁塔发生变形前后的位移,能够无损、准确、方便、快捷地测试铁塔的变形情况。
综合以上所述,摄像机拍摄的视频图形中,不同物体的轮廓分割、提取、生成二维图形,并予以测量、计算、比对的技术均已成熟,并且摄像头遍布全国,每时每刻都有海量的视频数据产生,大量日常生活活动和生产经营活动处于摄像范围中,这些活动场所中的人、物、设备、工作流程、运动中经常伴有各种风险,或存在可及时发现或预警减害的情况,但由于缺少持续自动智能的视频数据测量分析和判断手段,不能在不利事件刚出现苗头、产生先兆或刚刚发生,还存在黄金救援时刻,如果能够及时发现,并予以合适准确的安全预警处理措施,可以避免大量损失和挽回大量遗憾,为此,我们研究了一种监控视频测量数据分析安全预警系统。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术存在的以上问题,提供一种监控视频测量数据分析安全预警系统,本发明在实时监控或已存储的监控视频在实时播放时,对目标对象进行定义,通过视频数据的动态测量、分析和判断等手段,在不利事件刚出现苗头、产生先兆或刚刚发生,还存在黄金救援时刻,就能及时发现,并给以合适准确的安全预警处理建议,能够减少损失、避免损失扩大和挽回遗憾。
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本发明通过以下技术方案实现:
一种监控视频测量数据分析安全预警系统,包括视频播放模块、视频测量模块、预警模型模块和管控方案模块;所述视频播放模块用于在指定的窗口播放实时监控视频或已存储的既往监控视频,所述视频测量模块用于定义、测量和计算视频的构成模型;所述预警模型模块用于定义需要预警的场景和预警建议;所述管控方案模块用于提供预警决策和消除,如图1所示;
视频测量模块包括以下操作步骤:基准视频截图,图片中目标对象的基准轮廓框线提取,需测量的基准轮廓框线定义,基准轮廓框线测量,播放中实时视频的目标对象实时捕捉及其轮廓框线动态赋予,实时捕捉赋予的视频轮廓框线测量,实时捕捉赋予的轮廓框线形变计算,实时捕捉赋予的轮廓框线中心位移计算,轮廓框线形变幅度统计,轮廓框线中心位移幅度统计,如图2所示;
预警模型模块包括以下操作步骤:为轮廓框线形变幅度的范围设定预警等级、相应处理措施;为轮廓框线中心位移幅度的范围设定预警等级、相应处理措施;分析当前轮廓框线形变幅度和轮廓框线中心位移幅度的数值,判断当前预警等级,并发出当前相应处理措施的建议或指令;
管控方案模块包括以下操作步骤:执行人员接受当前预警等级的提示,按预警措施规定的相应处理措施进行操作,操作完成后进行反馈,消除警情或向外界求援。
优选的,所述基准视频截图:用户采纳正常工作状态下的一段监控视频,采用临时屏幕截图或暂停播放截图的方式,获取当前视频的随机的静态画面图片,该静态画面图片即为基准参照图片。
优选的,需测量的基准轮廓框线定义:软件从基准参照图片中自动提取出大量参照轮廓框线,用户从参照轮廓框线中手动选择出用于测量和分析的轮廓框线,即为基准轮廓框线。
优选的,所述目标对象实时捕捉及其轮廓框线动态赋予,软件实时捕捉出目标对象的参照轮廓框线,根据用户的基准轮廓框线设定,自动排除掉多余的轮廓框线,只在视频播放中的目标对象的当前位置实时赋予相应的视频轮廓框线,予以动态显示。
优选的,所述基准轮廓框线测量和视频轮廓框线测量均采用软件自动测量,包括以下步骤:先在轮廓框线上赋设端点,再在端点之间的轮廓框线上每隔一定的长度百分比就赋设一个控制点,并做好序号排列,分别测量标定每个端点和控制点的位置坐标,计算各点之间的相对距离和位移,并计算出轮廓框线的图形中心点。
优选的,所述实时捕捉赋予的轮廓框线形变计算,以图形中心点为坐标原点,按序号排列分别计算当前帧视频轮廓框线各端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,以及与坐标原点的相对位置,再一一对应基准轮廓框线端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,及与坐标原点的相对位置,即可实时计算出视频轮廓框线的整体变形和端点与控制点之间的相对变形。
优选的,所述实时捕捉赋予的轮廓框线中心位移计算,以计算出的基准轮廓框线的图形中心点为原点,计算视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移。
优选的,所述轮廓框线形变幅度统计,将视频轮廓框线的图形中心点与基本轮廓框线的图形中心点对齐,统计出各端点和控制点之间的相对距离和位移的最大值、最小值和数值分布;所述轮廓框线中心位移幅度统计,以基准轮廓框线的图形中心点为原点,统计视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移的最大值、最小值和数值分布。
优选的,所述预警等级,根据目标对象能够承受的形变幅度和位移幅度划分预警等级,按形变幅度分出形变安全和形变预警两级,再按位移幅度划分出位移安全和位移预警两级,共同划分预警等级。
优选的,处理措施为:形变安全且位移安全时,不警报;形变安全但位移预警时,进行警报,建议检查视频摄像装置或目标对象的依附载体;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议检查排除目标对象的损毁风险;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议先检查视频摄像装置或目标对象的依附载体,再检查排除目标对象的损毁风险。
本发明的有益效果是:
(1)适用范围广,所有存在视频监控的场景皆可应用,既适合动态场景预警,也适合静态场景预警,摆脱了常规的跨界壁垒羁绊;
(2)操作简单,预警变换灵活,可轻易改变预警对象、预警等级和预警措施,无需专业技术基础和专门职业培训;
(3)自动化程度高,直面解决问题的根源,在风险萌芽酝酿和突发风险时刻,警报及时准确;
(4)无需额外投入,即可获取显著社会经济效益,在地质灾害、建筑结构、交通枢纽、机床设备、工艺流程、流水作业,安防系统等监控内容效果更加明显。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,并可依照说明书的内容予以实施,以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明。本发明的具体实施方式由以下实施例及其附图详细给出。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,本发明的示意性实施例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为本发明监控视频测量数据分析的技术构成示意图;
图2为本发明监控视频测量数据分析的操作流程示意图;
图3为本发明一种实施例目标对象的基准轮廓框线提取示意图;
图4为本发明一种实施例目标对象的基准轮廓框线提取示意图;
图5为本发明基准轮廓框线与视频轮廓框线形变关系示意图;
图6为本发明基准轮廓框线与视频轮廓框线位移关系示意图;
图7为本发明基准轮廓框线与视频轮廓框线预警关系示意图;
图8为本发明视频轮廓框线相对于基准的形变幅度统计示意图;
图9为本发明通过轮廓框线点位关系测量比对形变和位移的示意图。
图中标号说明:1、目标对象及其基准轮廓框线;2、拉伸形变示意;3、压缩变形示意;4、扭转变形示意;5、中心偏移示意;6、拉伸偏移示意;7、压缩偏移示意;8、扭转偏移示意;9、不规则变形示意;10、变形至损毁示意;11、监控对象丢失示意;12、偏移超出界外示意;13、不规则形变统计示意;14、规则形变统计示意;15、基准端点;16、基准控制点;17、视频端点;18、视频控制点。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的描述:
参照图1至图9所示,用户在指定的屏幕窗口实时播放监控视频或已存储的既往监控视频,然后暂停播放或截屏,获得某一瞬间的视频播放静态的画面,利用系统软件的图片轮廓框线提取功能,获取画面物体的分界边缘轮廓线,如图3和图4所示;用户通过鼠标键盘或触摸屏在获得的图片轮廓框线上选择出需要测量和分析的轮廓框线,作为正常监控时的比对计算基准,未被选择的轮廓框线则被舍去,在下一次重新定义基准轮廓框线前,不再采集被舍弃的轮廓框线。
将基准轮廓框线虚线化显示在初始采集的屏幕位置,继续播放实时监控视频或已存储的监控视频,自动捕捉目标对象,为其动态生成实时视频轮廓框线,先在轮廓框线上赋设端点,再在端点之间的轮廓框线上每隔一定的长度百分比就赋设一个控制点,如图8所示,并做好序号排列,分别测量标定每个端点和控制点的位置坐标,计算各点之间的相对距离和位移,并计算出轮廓框线的图形中心点,再以图形中心点为坐标原点,按序号排列分别计算当前帧视频轮廓框线各端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,以及与坐标原点的相对位置,再一一对应基准轮廓框线端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,及与坐标原点的相对位置,即可实时计算出视频轮廓框线的整体变形和端点与控制点之间的相对变形,并以计算出的基准轮廓框线的图形中心点为原点,计算视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移,如图5-图7所示,接着将视频轮廓框线的图形中心点与基本轮廓框线的图形中心点对齐,统计出各端点和控制点之间的相对距离和位移的最大值、最小值和数值分布;所述轮廓框线中心位移幅度统计,以基准轮廓框线的图形中心点为原点,统计视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移的最大值、最小值和数值分布,实时捕捉赋予的轮廓框线中心位移计算,轮廓框线形变幅度统计,轮廓框线中心位移幅度统计;如图9所示;再根据目标对象能够承受的形变幅度和位移幅度划分预警等级,按形变幅度分出形变安全和形变预警两级,再按位移幅度划分出位移安全和位移预警两级,共同划分预警等级,为轮廓框线形变幅度的范围设定预警等级和相应处理措施;也为轮廓框线中心位移幅度的范围设定预警等级和相应处理措施;当视频形变安全且位移也安全时,不作警报;当视频形变安全,但位移触发预警时,进行警报,建议用户检查视频摄像装置或目标对象的依附载体;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议检查排除目标对象的损毁风险;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议先检查视频摄像装置或目标对象的依附载体,再检查排除目标对象的损毁,风险分析当前轮廓框线形变幅度和轮廓框线中心位移幅度的数值,判断当前预警等级,并发出当前相应处理措施的建议或指令,执行人员接受当前预警等级的提示,按预警措施规定的相应处理措施进行操作,操作完成后进行反馈,消除警情或向外界求援。
本发明适用范围广,所有存在视频监控的场景皆可应用,既适合动态场景预警,也适合静态场景预警,摆脱了常规的跨界壁垒羁绊;同时操作简单,预警变换灵活,可轻易改变预警对象、预警等级和预警措施,无需专业技术基础和专门职业培训;自动化程度高,直面解决问题的根源,在风险萌芽酝酿和突发风险时刻,警报及时准确;用户无需额外投入,即可获取显著社会经济效益,在地质灾害、建筑结构、交通枢纽、机床设备、工艺流程、流水作业,安防系统等监控,都具有显著的技术进步意义。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种监控视频测量数据分析安全预警系统,包括视频播放模块、视频测量模块、预警模型模块和管控方案模块;所述视频播放模块用于在指定的窗口播放实时监控视频或已存储的既往监控视频,所述视频测量模块用于定义、测量和计算视频的构成模型;所述预警模型模块用于定义需要预警的场景和预警建议;所述管控方案模块用于提供预警决策和消除,其特征在于:
视频测量模块包括以下操作步骤:基准视频截图,图片中目标对象的基准轮廓框线提取,需测量的基准轮廓框线定义,基准轮廓框线测量,播放中实时视频的目标对象实时捕捉及其轮廓框线动态赋予,实时捕捉赋予的视频轮廓框线测量,实时捕捉赋予的轮廓框线形变计算,实时捕捉赋予的轮廓框线中心位移计算,轮廓框线形变幅度统计,轮廓框线中心位移幅度统计;
预警模型模块包括以下操作步骤:为轮廓框线形变幅度的范围设定预警等级、相应处理措施;为轮廓框线中心位移幅度的范围设定预警等级、相应处理措施;分析当前轮廓框线形变幅度和轮廓框线中心位移幅度的数值,判断当前预警等级,并发出当前相应处理措施的建议或指令;
管控方案模块包括以下操作步骤:执行人员接受当前预警等级的提示,按预警措施规定的相应处理措施进行操作,操作完成后进行反馈,消除警情或向外界求援。
2.根据权利要求1所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述基准视频截图:用户采纳正常工作状态下的一段监控视频,采用临时屏幕截图或暂停播放截图的方式,获取当前视频的随机的静态画面图片,该静态画面图片即为基准参照图片。
3.根据权利要求2所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:需测量的基准轮廓框线定义:软件从基准参照图片中自动提取出大量参照轮廓框线,用户从参照轮廓框线中手动选择出用于测量和分析的轮廓框线,即为基准轮廓框线。
4.根据权利要求1所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述目标对象实时捕捉及其轮廓框线动态赋予,软件实时捕捉出目标对象的参照轮廓框线,根据用户的基准轮廓框线设定,自动排除掉多余的轮廓框线,只在视频播放中的目标对象的当前位置实时赋予相应的视频轮廓框线,予以动态显示。
5.根据权利要求1所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述基准轮廓框线测量和视频轮廓框线测量均采用软件自动测量,包括以下步骤:先在轮廓框线上赋设端点,再在端点之间的轮廓框线上每隔一定的长度百分比就赋设一个控制点,并做好序号排列,分别测量标定每个端点和控制点的位置坐标,计算各点之间的相对距离和位移,并计算出轮廓框线的图形中心点。
6.根据权利要求5所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述实时捕捉赋予的轮廓框线形变计算,以图形中心点为坐标原点,按序号排列分别计算当前帧视频轮廓框线各端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,以及与坐标原点的相对位置,再一一对应基准轮廓框线端点和控制点彼此之间的相对距离和位移,及与坐标原点的相对位置,即可实时计算出视频轮廓框线的整体变形和端点与控制点之间的相对变形。
7.根据权利要求5所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述实时捕捉赋予的轮廓框线中心位移计算,以计算出的基准轮廓框线的图形中心点为原点,计算视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移。
8.根据权利要求7所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述轮廓框线形变幅度统计,将视频轮廓框线的图形中心点与基本轮廓框线的图形中心点对齐,统计出各端点和控制点之间的相对距离和位移的最大值、最小值和数值分布;所述轮廓框线中心位移幅度统计,以基准轮廓框线的图形中心点为原点,统计视频轮廓框线的图形中心点与原点之间的位置坐标和位移的最大值、最小值和数值分布。
9.根据权利要求8所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:所述预警等级,根据目标对象能够承受的形变幅度和位移幅度划分预警等级,按形变幅度分出形变安全和形变预警两级,再按位移幅度划分出位移安全和位移预警两级,共同划分预警等级。
10.根据权利要求9所述的一种监控视频测量数据分析安全预警系统,其特征在于:处理措施为:形变安全且位移安全时,不警报;形变安全但位移预警时,进行警报,建议检查视频摄像装置或目标对象的依附载体;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议检查排除目标对象的损毁风险;当形变预警但位移安全时,进行警报,建议先检查视频摄像装置或目标对象的依附载体,再检查排除目标对象的损毁风险。
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101371275A (zh) * | 2006-01-20 | 2009-02-18 | 英国电讯有限公司 | 视频信号分析 |
CN102280005A (zh) * | 2011-06-09 | 2011-12-14 | 广州飒特电力红外技术有限公司 | 基于红外热成像技术的森林防火预警系统及方法 |
CN110717445A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-21 | 清华大学 | 一种用于自动驾驶的前车距离跟踪系统与方法 |
CN111163285A (zh) * | 2018-11-08 | 2020-05-15 | 佳维技术有限公司 | 高空抛坠物监测方法及其系统、计算机可读存储介质 |
CN111726586A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 上海药明生物技术有限公司 | 一种生产体系操作规范监测提醒系统 |
CN113811855A (zh) * | 2019-05-06 | 2021-12-17 | 苹果公司 | 用于捕获和管理视觉媒体的用户界面 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2018048913A1 (en) * | 2016-09-06 | 2018-03-15 | Goware, Inc. | Systems and methods for dynamically identifying hazards, routing resources, and monitoring and training of persons |
-
2022
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101371275A (zh) * | 2006-01-20 | 2009-02-18 | 英国电讯有限公司 | 视频信号分析 |
CN102280005A (zh) * | 2011-06-09 | 2011-12-14 | 广州飒特电力红外技术有限公司 | 基于红外热成像技术的森林防火预警系统及方法 |
CN111163285A (zh) * | 2018-11-08 | 2020-05-15 | 佳维技术有限公司 | 高空抛坠物监测方法及其系统、计算机可读存储介质 |
CN113811855A (zh) * | 2019-05-06 | 2021-12-17 | 苹果公司 | 用于捕获和管理视觉媒体的用户界面 |
CN110717445A (zh) * | 2019-10-09 | 2020-01-21 | 清华大学 | 一种用于自动驾驶的前车距离跟踪系统与方法 |
CN111726586A (zh) * | 2020-06-29 | 2020-09-29 | 上海药明生物技术有限公司 | 一种生产体系操作规范监测提醒系统 |
Also Published As
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---|---|
CN115100839A (zh) | 2022-09-23 |
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Legal Events
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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