一种智能监控方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能监控方法及系统，该智能监控方法，包括：S1、获取监控图像，并在所述监控图像中划定警戒区域；S2、对所述监控图像进行行人检测，并输出行人检测图像；S3、对所述行人检测图像进行人体姿态估计，并输出包括人体关键信息的关键信息图像；S4、将所述关键信息图像中的人体的脚部关键点作为人体位置点，并在判断所述人体位置点在所述警戒区域内时，记录该时刻的监控图像。本发明专利技术通过对获取的监控图像划定警戒区域，同时利用行人检测和人体姿态估计对行人进行监控，判断监控图像的警戒区域是否有人，从而实现对重要区域的行人入侵进行主动报警。

【技术实现步骤摘要】
一种智能监控方法及系统
本专利技术属于智能监控领域，特别涉及一种智能监控方法及系统。
技术介绍
智能监控是嵌入式视频服务器中，集成了智能行为识别算法，能够对画面场景中的行人或车辆的行为进行识别、判断，并在适当的条件下，产生报警提示用户。目前虽然在学校，写字楼，住宅小区，监狱等环境应用了智能监控系统，但是现有的智能监控系统不能针对重要区域有人进入而进行主动报警，还是需要看守监控的安保人员进行24小时的监控才能发现异常，因此，亟待提出一种可以对重要区域进行行人检测而主动报警的智能监控系统，
技术实现思路
本专利技术的目的在于：针对不能针对重要区域有人进入而进行主动报警的问题，提供一种智能监控方法及系统，通过划定警戒区域，同时利用行人检测和人体姿态估计对行人进行监控，从而实现对重要区域的行人入侵进行主动报警。本专利技术采用的技术方案如下：一种智能监控方法，包括：S1、获取监控图像，并在所述监控图像中划定警戒区域；S2、对所述监控图像进行行人检测，并输出包括行人框的行人检测图像；S3、对所述行人检测图像中的行人框进行人体姿态估计，并输出包括人体关键信息的关键信息图像；S4、将所述关键信息图像中的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能监控方法，其特征在于，包括：S1、获取监控图像，并在所述监控图像中划定警戒区域；S2、对所述监控图像进行行人检测，并输出包括行人框的行人检测图像；S3、对所述行人检测图像中的行人框进行人体姿态估计，并输出包括人体关键信息的关键信息图像；S4、将所述关键信息图像中的人体的脚部关键点作为人体位置点，并在判断所述人体位置点在所述警戒区域内时，记录该时刻的监控图像。

【技术特征摘要】
1.一种智能监控方法，其特征在于，包括：S1、获取监控图像，并在所述监控图像中划定警戒区域；S2、对所述监控图像进行行人检测，并输出包括行人框的行人检测图像；S3、对所述行人检测图像中的行人框进行人体姿态估计，并输出包括人体关键信息的关键信息图像；S4、将所述关键信息图像中的人体的脚部关键点作为人体位置点，并在判断所述人体位置点在所述警戒区域内时，记录该时刻的监控图像。2.如权利要求1所述的智能监控方法，其特征在于，步骤S2具体为：S21、基于YOLOv2网络框架，训练行人检测模型；S22、利用训练好的行人检测模型对所述监控图像进行行人检测，并输出包括行人框的行人检测图像。3.如权利要求2所述的智能监控方法，其特征在于，所述行人检测模型的训练集为CaltechPedestrianDataset行人数据集。4.如权利要求1所述的智能监控方法，其特征在于，步骤S3具体为：S31、建立双支多阶段卷积神经网络；S32、利用所述双支多阶段卷积神经网络对所述行人检测图像中的行人框进行回归，得到包括人体关键点，及人体关键点之间的连接的热图；S33、对所述热图中的人体关键点，及人体关键点之间的连接划分到每个行人上，然后进行refine，输出包括人体关键点，及人体关键点之间的连接关键信息图像。5.如权利要求1所述的智能监控方法，其特征在于，还包括：S5、基于步骤S1获取的所述监控图像或基于步骤S3得到的所述关键信息图像进行人群聚集判断，并在判断有人群聚集时，记录该时刻的监控图像。6.如权利要求5所述的智能监控方法，其特征在于，步骤S5中，基于步骤S3得到的所述关键信息图像进行人群聚集判断的过程，具体为：(1)、将所述关键信息图像中的人体的脚部关键点作为人体位置点，统计所述监控图像的警戒区域内的所述脚部关键点个数，获得警戒区域监控人数；(2)、判断所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈复民，麦智钧，奚兴，蔡谋理，王华林，
申请(专利权)人：成都考拉悠然科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川,51