基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法，包括终端模块、边缘模块以及云端服务器；终端模块包括获取目标的视频信息的监控设备及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；边缘模块包括与监控设备和执行设备连接、接收监控设备发送的视频信息、并对视频信息进行处理以获得目标的目标特征数据的边缘控制器；边缘控制器还将目标特征数据上传给云端服务器、将目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出控制命令至执行设备；云端服务器接收并存储目标特征数据，以及对目标特征数据进行预处理，构建行为预测模型。本发明专利技术可避免数据延迟，减轻云端计算负担，加快响应速度。

Research on Behavior Monitoring and Management System Based on Collaborative Computing System

【技术实现步骤摘要】
基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法
本专利技术涉及人体行为监控的
，更具体地说，涉及一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法。
技术介绍
物联网系统的发展，使视频监控系统在全社会被广泛使用。这些设备主要应用于交通管理、医疗救护、军事监测、以及家庭娱乐中，在校园、银行、机场等一些人群密集的场所应用中也起到了非常重要的安全防范作用。研究表明，利用这些监控视频，通过自动跟踪人体全局(轮廓、边缘)信息或者局部(表情、手势)信息，来对人体行为进行识别，可以对场景内的异常、危险和违法行为进行快速、自动识别，可以有效地提升内容安全管理的水平。然而，基于云计算模型的视频监控技术会存在以下问题：(1)海量视频传输到云计算中心对网络带宽要求较高，实时性得不到保证；(2)视频数据处理任务集中在云平台执行，增加了云计算中心视频服务器的处理负担；(3)存储和管理大量冗余视频数据，增加了存储节点能耗，而现有的云计算相关技术无法做到高效处理海量边缘视频数据。另外，若采用在末端就近部署人体行为监控与管理系统，则无法与其他弱电设备和系统打通，不能实现设备联运和资源共享。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统，包括：终端模块、边缘模块以及云端服务器；所述终端模块包括用于获取目标的视频信息的监控设备以及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；所述边缘模块包括与所述监控设备和所述执行设备连接、接收所述监控设备发送的视频信息、并对所述视频信息进行处理以获得所述目标的目标特征数据的边缘控制器；所述边缘控制器还用于将所述目标特征数据上传给所述云端服务器、以及将所述目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出所述控制命令至所述执行设备；所述云端服务器接收并存储所述目标特征数据，以及对所述目标特征数据进行预处理，构建所述行为预测模型。其中，所述边缘控制器包括：数据处理模块、行为识别模块和行为应对预案模块；所述数据处理模块，用于对所述视频信息进行处理以获得所述目标特征数据、并将所述目标特征数据上传给所述云端服务器，以及将所述目标特征数据进行本地存储；所述行为识别模块，用于对所述目标特征数据进行转化处理、以将所述目标特征数据转化为结构化数据，并利用所述行为预测模型对目标行为进行分析处理；所述行为应对预案模块，用于将所述行为识别模块输出的分析处理结果与内置的行为应对预案进行比对，获得与所述分析处理结果匹配的行为应对预案，并基于所述获得的与所述分析处理结果匹配的行为应对预案输出相应的控制命令至所述执行设备。其中，所述数据处理模块，用于对所述视频信息进行处理以获得所述目标特征数据包括：所述数据处理模块用于对所述视频信息进行冗余视频帧过滤和动态视频流压缩，剔除视频信息中的视频数据中重复的数据或不影响监控结果判断的数据，以获得所述目标特征数据。其中，所述行为识别模块内置的行为应对预案包括：出入口控制预案、不良行为警告预案、危险行为警告或制止预案、非法行为监控预案中的任意一种或多种。其中，所述云端服务器包括：数据库模块和模型构建模块；所述数据库模块，用于接收所述目标特征数据，并对所述目标特征数据进行存储；所述模型构建模块，用于对所述目标特征数据进行结构化处理，获得结构化数据，并基于所述结构化数据构建所述行为预测模型。其中，所述模型构建模块基于所述结构化数据构建所述行为预测模型包括：划分子模块，用于将所述结构化数据划分为训练数据和验证数据；训练子模块，用于基于所述训练数据进行预测模型训练，以获得行为预测模型；验证子模块，用于采用所述验证数据对预测模块进行验证，以提高所述行为预测模型精度。其中，所述划分子模块具体用于：基于所述训练数据对目标进行运动目标检测训练、运动目标行为表征训练和运动目标行为分类训练。本专利技术还提供一种基于协同计算体系的行为监控和管理方法，应用于以上所述的基于协同计算体系的行为监控和管理系统，所述方法包括：终端模块获取目标的视频信息；边缘模块对所述视频信息进行处理以获得所述目标的目标特征数据；云端服务器接收并存储所述目标特征数据，以及对所述目标特征数据进行预处理，构建所述目标的行为预测模型；所述边缘模块对所述目标特征数据进行转换处理后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出控制命令至所述终端模块，以控制所述终端模块执行控制动作。其中，所述边缘模块对所述目标特征数据进行转换处理后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出控制命令至所述终端模块，以控制所述终端模块执行控制动作包括：所述边缘模块对所述目标特征数据进行转化处理，以将所述目标特征数据转化为结构化数据；利用所述行为预测模型对目标行为进行分析处理；根据分析处理结果与边缘模块内置的行为应对预案进行比对，获得与所述分析处理结果匹配的行为应对预案；基于所述获得的与所述分析处理结果匹配的行为应对预案输出相应的控制命令至所述终端模块，以控制所述终端模块执行控制动作。其中，云端服务器接收并存储所述目标特征数据，以及对所述目标特征数据进行预处理，构建所述目标的行为预测模型包括：接收所述目标特征数据，并对所述目标特征数据进行存储；对所述目标特征数据进行结构化处理，获得结构化数据，并基于所述结构化数据构建所述行为预测模型。实施本专利技术的基于协同计算体系的行为监控和管理系统和方法，具有以下有益效果：该基于协同计算体系的行为监控和管理系统，包括终端模块、边缘模块以及云端服务器；终端模块包括获取目标的视频信息的监控设备及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；边缘模块包括与监控设备和执行设备连接、接收监控设备发送的视频信息、并对视频信息进行处理以获得目标的目标特征数据的边缘控制器；边缘控制器还将目标特征数据上传给云端服务器、将目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出控制命令至执行设备；云端服务器接收并存储目标特征数据，以及对目标特征数据进行预处理，构建行为预测模型。本专利技术通过在终端模块与云端服务器之间增加边缘模块，可以通过边缘模块实现对目标的行为进行识别，使得目标的行为监控和管理在本地完成，不再依赖于云端服务器，进而达到避免数据延迟，减轻云端计算负担，节省带宽资源的目的，加快了紧急事件的响应速度。进一步地，本专利技术通过在本专利技术实现目标行为的识别、监控和管理，既可以实现与其他弱电设备和系统的联通，也可以实现设备联运和资源共享。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实施例提供的基于协同计算体系的行为监控和管理系统的结构示意图；图2是本专利技术实施例提供的基于协同计算体系的行为监控和管理方法的流程示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参考本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，包括：终端模块、边缘模块以及云端服务器；所述终端模块包括用于获取目标的视频信息的监控设备以及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；所述边缘模块包括与所述监控设备和所述执行设备连接、接收所述监控设备发送的视频信息、并对所述视频信息进行处理以获得所述目标的目标特征数据的边缘控制器；所述边缘控制器还用于将所述目标特征数据上传给所述云端服务器、以及将所述目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出所述控制命令至所述执行设备；所述云端服务器接收并存储所述目标特征数据，以及对所述目标特征数据进行预处理，构建所述行为预测模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，包括：终端模块、边缘模块以及云端服务器；所述终端模块包括用于获取目标的视频信息的监控设备以及根据所接收的控制命令执行控制动作的执行设备；所述边缘模块包括与所述监控设备和所述执行设备连接、接收所述监控设备发送的视频信息、并对所述视频信息进行处理以获得所述目标的目标特征数据的边缘控制器；所述边缘控制器还用于将所述目标特征数据上传给所述云端服务器、以及将所述目标特征数据进行转换后，根据行为预测模型对目标行为进行分析处理，并根据分析处理结果输出所述控制命令至所述执行设备；所述云端服务器接收并存储所述目标特征数据，以及对所述目标特征数据进行预处理，构建所述行为预测模型。2.根据权利要求1所述的基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，所述边缘控制器包括：数据处理模块、行为识别模块和行为应对预案模块；所述数据处理模块，用于对所述视频信息进行处理以获得所述目标特征数据、并将所述目标特征数据上传给所述云端服务器，以及将所述目标特征数据进行本地存储；所述行为识别模块，用于对所述目标特征数据进行转化处理、以将所述目标特征数据转化为结构化数据，并利用所述行为预测模型对目标行为进行分析处理；所述行为应对预案模块，用于将所述行为识别模块输出的分析处理结果与内置的行为应对预案进行比对，获得与所述分析处理结果匹配的行为应对预案，并基于所述获得的与所述分析处理结果匹配的行为应对预案输出相应的控制命令至所述执行设备。3.根据权利要求2所述的基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，所述数据处理模块，用于对所述视频信息进行处理以获得所述目标特征数据包括：所述数据处理模块用于对所述视频信息进行冗余视频帧过滤和动态视频流压缩，剔除视频信息中的视频数据中重复的数据或不影响监控结果判断的数据，以获得所述目标特征数据。4.根据权利要求2所述的基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，所述行为识别模块内置的行为应对预案包括：出入口控制预案、不良行为警告预案、危险行为警告或制止预案、非法行为监控预案中的任意一种或多种。5.根据权利要求1所述的基于协同计算体系的行为监控和管理系统，其特征在于，所述云端服务器包括：数据库模块和模型构建模块；所述数据库模块，用于接收所述目标特征数据，并对所述目标特征数据进行存储；所述模型构建模块，用于对所述目标特...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓翔，肖健，张保勤，
申请(专利权)人：深圳达实智能股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44