CN115249341A - 一种智能安防监控系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能安防监控系统，包括摄像采集模块、动作分析模块、身份识别模块、处理器、处理标记模块、分析匹配模块和预警提示模块；所述摄像采集模块用于对监测区域内的人员进行摄像，得到摄像视频集；所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，将数据清洗集分别发送至处理标记模块和身份识别模块；所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集；所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集；本发明解决了无法对安防监控的对象进行智能识别和提醒，导致频繁预警影响监控体验的技术问题。

Description

一种智能安防监控系统

技术领域

本发明涉及安防监控技术领域，尤其涉及一种智能安防监控系统。

背景技术

安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统。它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况，并通过录像机记录下来。同时报警系统设备对非法入侵进行报警，产生的报警信号输入报警主机，报警主机触发监控系统录像并记录。

现有的安防监控系统使用时，当店员不在店内工作或者休息时，外卖员或者快递员将物品放置在店门口，往往会触发报警系统提示店主查看，以及路人经过店门口或者环卫人员清理店门口时，往往也会造成预警提示，使得预警频繁触发影响监控体验的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种智能安防监控系统，其主要目的在于解决现有方案中无法对安防监控的对象进行智能识别和提醒，导致频繁预警影响监控体验的技术问题。

本发明的目的可以通过以下技术方法实现：一种智能安防监控系统，包括摄像采集模块、动作分析模块、身份识别模块、处理器、处理标记模块、分析匹配模块和预警提示模块；

所述摄像采集模块用于对监测区域内的人员进行摄像，得到摄像视频集；

所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，将数据清洗集分别发送至处理标记模块和身份识别模块；

所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集；

所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集；

所述分析匹配模块接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集；

所述提示预警模块根据分析结果集进行预警和提示。

进一步地，所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，包括：

接收摄像视频集中的若干个视频并进行关键帧筛选图像并提取组合，得到筛选图像集；

对筛选图像集中的监测人物分别进行标记，得到人物标记集；

对人物标记集进行特征提取，得到特征提取集；

获取人物标记集中各个监测人物在监测区域的停留数据，将停留数据与特征提取集分类组合，得到数据清洗集。

进一步地，所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集，包括：

接收数据清洗集并提取各项数据；

对各项数据进行取值和标记，得到数据处理集。

进一步地，所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集，包括：

接收数据处理集并提取标记的人物标记集、特征提取集和停留数据；

获取人物标记集中各个监测人物对应特征提取集中的特征数据以及停留数据中的停留时长；

获取特征数据中的服装颜色、服装标志和头饰特征，获取服装颜色对应的服颜预设值并标记第一特征值；获取服装标志对应的服标预设值并标记第二特征值；获取头饰特征对应的头颜预设值并标记为第三特征值；

计算第一特征值和预设的标准颜色值之间的比值得到颜色特征系数；计算第二特征值和预设的标准特征标志值之间的比值得到特征标志系数；计算第三特征值与预设的标准头饰特征值之间的比值得到头饰特征系数；

分别对特征数据和停留时长进行归一化取值，利用公式

计算得到身份值SF；其中，a1、a2、a3和a4表示为不同的比例系数且均大于零，η表示为预设的修正因子，取值为0.685341，D1表示为颜色特征系数，D2表示为特征标志系数，D3表示为头饰特征系数，Ti表示为停留时长，FYMi表示为服装颜色对应的面积比，i＝1，2，3...n；

将若干个身份值分类组合，得到身份识别集。

进一步地，所述分析匹配模块接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集，包括：

接收身份分析集中的若干个身份值，将若干个身份值进行降序排列；

将降序排列的若干个身份值依次与预设的身份范围进行匹配，若身份值属于身份范围，则生成第一身份信号；若身份值不属于身份范围，则生成第二身份信号，将第二身份信号对应的监测人员标记为选中人员；

将第一身份信号、第二身份信号及其对应的选中人员组合，得到分析结果集。

进一步地，所述提示预警模块根据分析结果集进行预警和提示，包括：

对分析结果集进行分析；

若分析结果集中包含第一身份信号，则生成第一提示；

若分析结果集中包含第二身份信号，将第二身份信号对应的身份值标记为选中身份值，将选中身份值与预设的身份范围的最值进行比对；

若选中身份值小于身份范围的最小值，则生成第二提示；

若选中身份值大于身份范围的最大值，则生成预警提示。

本发明的有益效果：

本发明公开的各个方面，对监测区域内的人员进行摄像，得到摄像视频集；接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集；通过对监测区域内的人员进行摄像采集和特征提取，便于对人员的身份进行分析和确定，避免触发无效报警，实现了安防监控的智能识别；

接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集；接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集；接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集；通过对采集的各项数据进行处理和计算，使得各项数据之间建立联系，提高了数据分析的准确性，为身份识别提供了有效的数据支撑；

根据分析结果集进行预警和提示，可以实现对安防监控的对象进行智能识别和提醒，克服了频繁预警的缺陷。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明一种智能安防监控系统的模块示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方法进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种智能安防监控系统，包括摄像采集模块、动作分析模块、身份识别模块、处理器、处理标记模块、分析匹配模块和预警提示模块；所述处理器用于对各个模块中的数据进行计算；

所述摄像采集模块用于对监测区域内的人员进行摄像，得到摄像视频集；

本发明实施例中的应用场景可以为门店的安防监控，监测区域包括：以门店的门口为中心以及预设的距离为半径建立坐标系，对监测区域内移动和停留的人员进行监控，当门店内没有工作人员时，通过对监测区域进行摄像采集和数据分析，智能分辨是正常的人员还是非正常的人员，比如，外卖员、快递员或者环卫工在监测区域内正常工作，或者是市民在监测区域内路过或者躲雨，以及非正常人员在监测区域内长时间逗留。

所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，将数据清洗集分别发送至处理标记模块和身份识别模块；包括：

接收摄像视频集中的若干个视频并进行关键帧筛选图像并提取组合，得到筛选图像集；其中，可以通过关键帧提取算法实现图像的筛选和提取，基于镜头的关键帧提取算法是视频检索领域中最先发展起来，也是目前最为成熟的一种通用方法，该算法的一般实现过程是：把源视频文件按照镜头变化分割，然后在视频每个镜头中选择首、尾两帧作为关键帧并获取到分隔片段，对分隔片段中按照时间排序的图像进行提取。

对筛选图像集中的监测人物分别进行标记，将监测人物标记为Ri，i＝1,2,3...n，得到人物标记集；

对人物标记集进行特征提取，得到特征提取集；包括:

获取监测人物的服装数据和头饰数据，该服装数据包含监测人物的上衣，该头饰数据包含监测人物的帽子；

获取服装数据中的服装颜色及其对应的面积和服装标志，获取头饰数据中的头饰颜色；

获取人物标记集中各个监测人物在监测区域的停留数据，将停留数据与特征提取集分类组合，得到数据清洗集。

所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集；包括：

接收数据清洗集并提取停留数据与特征提取集；

对停留数据与特征提取集进行取值和标记，包括：

获取停留数据中的停留时长，将停留时长标记为Ti，i＝1，2，3...n；

获取特征提取集中的服装数据和头饰数据，将服装数据中的服装颜色标记为FYi，i＝1，2，3...n；设定不同的服装颜色均对应一个不同的服颜预设值，将服装数据中的服装颜色与所有的服装颜色进行匹配获取对应的服颜预设值并标记为FYYi，i＝1，2，3...n；将服装颜色对应的面积比标记为FYMi，i＝1，2，3...n；将服装标志标记为FBi，i＝1，2，3...n；设定不同服装标志均对应一个不同的服标预设值，将服装数据中的服装标志与所有的服装标记进行匹配获取对应的服标预设值并标记为FBYi，i＝1，2，3...n；其中，服装颜色对应的面积比为上衣不同颜色的面积占整个上衣面积的比例；

将头饰数据中的头饰颜色标记为TYi，i＝1，2，3...n；设定不同的头饰颜色均对应一个不同的头颜预设值，将头饰数据中的头饰颜色与所有的头饰颜色进行匹配获取对应的头颜预设值并标记为TYYi，i＝1，2，3...n；

将标记停留时长、服装颜色、服颜预设值、服装颜色对应的面积比、服装标志、服标预设值、头饰颜色和头颜预设值进行分类组合，得到数据处理集。

所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集；包括：

接收数据处理集并提取标记的人物标记集、特征提取集和停留数据；

获取人物标记集中各个监测人物对应特征提取集中的特征数据以及停留数据中的停留时长；

获取特征数据中的服装颜色、服装标志和头饰特征，获取服装颜色对应的服颜预设值并标记第一特征值；获取服装标志对应的服标预设值并标记第二特征值；获取头饰特征对应的头颜预设值并标记为第三特征值；

计算第一特征值和预设的标准颜色值之间的比值得到颜色特征系数；计算第二特征值和预设的标准特征标志值之间的比值得到特征标志系数；计算第三特征值与预设的标准头饰特征值之间的比值得到头饰特征系数；其中，预设的标准颜色值、预设的标准特征标志值以及预设的标准头饰特征值可以基于现有的工作人员的服饰特征和头饰特征进行设定，比如，外卖员的服装颜色有黄色和蓝色，设定黄色和蓝色均对应一个不同的标准颜色值，外卖员的服装Logo均对应一个不同的标准特征标志值，外卖员的帽子颜色均对应一个不同的标准头饰特征值。

分别对特征数据和停留时长进行归一化取值，利用公式

计算得到身份值SF；其中，a1、a2、a3和a4表示为不同的比例系数且均大于零，η表示为预设的修正因子，取值为0.685341，D1表示为颜色特征系数，D2表示为特征标志系数，D3表示为头饰特征系数，Ti表示为停留时长，FYMi表示为服装颜色对应的面积比，i＝1，2，3...n；

将若干个身份值分类组合，得到身份识别集。

本发明实施例中，通过对监测区域内的人员穿着特征和停留时长进行监测分析，判定该人员是否正常；例如，监测区域内的人员为快递员、外卖员或者环卫人员，通过对这些人员上衣的颜色特征及其颜色分布面积、标志特征以及帽子的颜色特征进行联立计算，判定这些人员在监测区域内为正常活动并且不会触发报警；当路人经过监测区域内时，基于停留时长可以判定路人在监测区域内为正常走动并且不会触发报警。

所述分析匹配模块接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集；包括：

接收身份分析集中的若干个身份值，将若干个身份值进行降序排列；

将降序排列的若干个身份值依次与预设的身份范围进行匹配，若身份值属于身份范围，则生成第一身份信号；若身份值不属于身份范围，则生成第二身份信号，将第二身份信号对应的监测人员标记为选中人员；

将第一身份信号、第二身份信号及其对应的选中人员组合，得到分析结果集。

本发明实施例中，第一身份信号表示该监测区域内的人员活动正常不会触发报警；第二身份信号表示该监测区域内的人员活动异常会触发报警或者提示，比如，路人长时间在监测区域内逗留，可以提示管理员查看视频了解情况。

所述提示预警模块根据分析结果集进行预警和提示，包括：

对分析结果集进行分析；

若分析结果集中包含第一身份信号，则生成第一提示；

若分析结果集中包含第二身份信号，将第二身份信号对应的身份值标记为选中身份值，将选中身份值与预设的身份范围的最值进行比对；

若选中身份值小于身份范围的最小值，则生成第二提示；

若选中身份值大于身份范围的最大值，则生成预警提示。

本发明实施例中，第一提示表示为监测区域内有人员在正常活动无需预警；第二提示标记为监测区域内有人员经过无需预警；预警提示表示为监测区域内有人员长时间逗留需要查看视频。

本发明中的公式均是去除量纲取其数值计算，通过采集大量数据进行软件模拟得到最接近真实情况的一个公式，公式中的预设比例系数和阈值由本领域的技术人员根据实际情况设定或者通过大量数据模拟获取。

在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (6)

1.一种智能安防监控系统，其特征在于，包括摄像采集模块、动作分析模块、身份识别模块、处理器、处理标记模块、分析匹配模块和预警提示模块；

所述摄像采集模块用于对监测区域内的人员进行摄像，得到摄像视频集；

所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，将数据清洗集分别发送至处理标记模块和身份识别模块；

所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集；

所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集；

所述分析匹配模块接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集；

所述提示预警模块根据分析结果集进行预警和提示。

2.根据权利要求1所述的一种智能安防监控系统，其特征在于，所述动作分析模块接收摄像视频集并对其进行数据清洗，得到数据清洗集，包括：

接收摄像视频集中的若干个视频并进行关键帧筛选图像并提取组合，得到筛选图像集；

对筛选图像集中的监测人物分别进行标记，得到人物标记集；

对人物标记集进行特征提取，得到特征提取集；

获取人物标记集中各个监测人物在监测区域的停留数据，将停留数据与特征提取集分类组合，得到数据清洗集。

3.根据权利要求1所述的一种智能安防监控系统，其特征在于，所述处理标记模块接收数据清洗集并进行处理标记，得到数据处理集，包括：

接收数据清洗集并提取各项数据；

对各项数据进行取值和标记，得到数据处理集。

4.根据权利要求1所述的一种智能安防监控系统，其特征在于，所述身份识别模块接收数据处理集并进行身份识别，得到身份识别集，包括：

接收数据处理集并提取标记的人物标记集、特征提取集和停留数据；

获取人物标记集中各个监测人物对应特征提取集中的特征数据以及停留数据中的停留时长；

获取特征数据中的服装颜色、服装标志和头饰特征，获取服装颜色对应的服颜预设值并标记第一特征值；获取服装标志对应的服标预设值并标记第二特征值；获取头饰特征对应的头颜预设值并标记为第三特征值；

计算第一特征值和预设的标准颜色值之间的比值得到颜色特征系数；计算第二特征值和预设的标准特征标志值之间的比值得到特征标志系数；计算第三特征值与预设的标准头饰特征值之间的比值得到头饰特征系数；

分别对特征数据和停留时长进行归一化取值，利用公式

计算得到身份值SF；其中，a1、a2、a3和a4表示为不同的比例系数且均大于零，η表示为预设的修正因子，取值为0.685341，D1表示为颜色特征系数，D2表示为特征标志系数，D3表示为头饰特征系数，Ti表示为停留时长，FYMi表示为服装颜色对应的面积比，i＝1，2，3...n；

将若干个身份值分类组合，得到身份识别集。

5.根据权利要求1所述的一种智能安防监控系统，其特征在于，所述分析匹配模块接收身份识别集并进行分析操作，得到分析结果集，包括：

接收身份分析集中的若干个身份值，将若干个身份值进行降序排列；

将降序排列的若干个身份值依次与预设的身份范围进行匹配，若身份值属于身份范围，则生成第一身份信号；若身份值不属于身份范围，则生成第二身份信号，将第二身份信号对应的监测人员标记为选中人员；

将第一身份信号、第二身份信号及其对应的选中人员组合，得到分析结果集。

6.根据权利要求1所述的一种智能安防监控系统，其特征在于，所述提示预警模块根据分析结果集进行预警和提示，包括：

对分析结果集进行分析；

若分析结果集中包含第一身份信号，则生成第一提示；

若分析结果集中包含第二身份信号，将第二身份信号对应的身份值标记为选中身份值，将选中身份值与预设的身份范围的最值进行比对；

若选中身份值小于身份范围的最小值，则生成第二提示；

若选中身份值大于身份范围的最大值，则生成预警提示。

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