一种基于AI技术的监控系统及方法技术方案

本发明专利技术实施例提出一种基于AI技术的监控系统及方法，涉及基于AI技术领域。所述系统包括图像采集模块；所述图像采集模块与处理器连接，处理器连接视频监控器、视频监控器视频分配器，视频分配器连接人工智能模块，处理器连接自动备份模块，处理器连接监控室内的电视墙，处理器连接监控主机；所述视频分配器与监控区域内的所有监控探头连接；所述监控探头为红外探头和图像探头组成；具有结构简单、监控准确和智能化程度高的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI技术的监控系统及方法
本专利技术涉及基于AI
，具体而言，涉及一种基于AI技术的监控系统及方法。
技术介绍
视频监控是一种高效的监控技术，具有实时性，可靠性，直观性等特点，使用方便，因而受到了各行各业的关注。然而传统的视频监控系统必须有专门的人员去实时监控视频、需要人员主动去判断视频是否有异常，并且不能对可能发生的危险提前预警，只能在危险发生后回看视频。传统视频监控需要人员投入大量的时间去观看视频，并且大多时候是无效的视频，一方面浪费很多人力并且对危险的预警不好。在公共环境中因为人员众多，有的时候视频监控人员不能及时关注很多人员的情况，导致可能发生的危险没有及时的处理和预警导致事故的发生。传统的视频监控，在异常发生时不能做到第一时间处理，如当有人员的躁动时，需要视频监控人员去通知安防工作人员，然后才能做出处理，这样会消耗时间使得异常不能及时处理，从而导致事故的发生。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于AI技术的监控系统及方法，具有结构简单、监控准确和智能化程度高的优点。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于AI技术的监控系统，所述系统包括图像采集模块；所述图像采集模块与处理器连接，处理器连接视频监控器、视频监控器视频分配器，视频分配器连接人工智能模块，处理器连接自动备份模块，处理器连接监控室内的电视墙，处理器连接监控主机；所述视频分配器与监控区域内的所有监控探头连接；所述监控探头为红外探头和图像探头组成；所述图像采集模块包括：速度检测模块、图像采集控制模块、图像采集模块，其中：速度检测模块，用于检测目标到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；图像采集模块，用于采集目标图像；图像采集控制模块，用于根据到达时间T和目标速度v控制图像采集模块在指定时间T开始采集图像，并在之后按照一定的时间间隔T采集图像。进一步的，所述人工智能模块包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于AI技术的监控方法，所述方法包括：预先建立视频检测异常模型；获取所述网络摄像机采集的视频数据，根据所述视频检测异常模型，检测所述网络摄像机采集的视频数据是否发生异常；若检测到所述网络摄像机采集的视频数据发生异常，进行异常处理。进一步的，所述预先建立视频检测异常模型，包括：获取训练视频数据集，所述训练视频数据集包括多种异常场景的视频数据；对所述多种异常场景的视频数据进行预处理；通过卷积算法处理预处理后的视频数据，建立视频检测异常模型。进一步的，所述获取网络摄像机采集的视频数据，根据所述视频检测异常模型，检测所述网络摄像机采集的视频数据是否发生异常，包括：判断所述视频数据是否满足所述视频检测异常模型；若所述视频数据满足所述视频检测异常模型，则所述视频数据为异常视频；若所述视频数据不满足所述视频检测异常模型，则所述视频数据为正常视频。进一步的，所述云服务器还连接移动终端，所述方法还包括：接收所述网络摄像机发送的连接请求命令，获取所述网络摄像机的IP地址和端口；接收移动终端发送的在线播放请求命令，获取所述移动终端的IP地址和端口；根据所述在线播放请求命令，将所述移动终端和所述网络摄像机建立连接。进一步的，所述根据所述在线播放请求命令，将所述移动终端和所述网络摄像机建立连接，包括：将所述移动终端的IP地址和端口发送到所述网络摄像机，将所述网络摄像机的IP地址和端口发送到所述移动终端，以使所述移动终端和所述网络摄像机通过Socket建立P2P连接，实现所述移动终端和所述网络摄像机之间的通信。本专利技术实施例提供的一种基于AI技术的监控系统及方法，预先建立视频检测异常模型；获取所述网络摄像机采集的视频数据，根据所述视频检测异常模型，检测所述网络摄像机采集的视频数据是否发生异常；若检测到所述网络摄像机采集的视频数据发生异常，进行异常处理。通过上述方式，本专利技术实施例能够解决目前视频监控无法主动检测异常情况，安全预警不足并且浪费人力资源的技术问题。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1示出了本专利技术实施例提供的基于AI技术的监控系统的系统结构示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本专利技术的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。实施例1：如图1所示，一种基于AI技术的监控系统，一种基于AI技术的监控系统，所述系统包括图像采集模块；所述图像采集模块与处理器连接，处理器连接视频监控器、视频监控器视频分配器，视频分配器连接人工智能模块，处理器连接自动备份模块，处理器连接监控室内的电视墙，处理器连接监控主机；所述视频分配器与监控区域内的所有监控探头连接；所述监控探头为红外探头和图像探头组成；所述图像采集模块包括：速度检测模块、图像采集控制模块、图像采集模块，其中：速度检测模块，用于检测目标到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；图像采集模块，用于采集目标图像；图像采集控制模块，用于根据到达时间T和目标速度v控制图像采集模块在指定时间T开始采集图像，并在之后按照一定的时间间隔T采集图像。进一步的，所述人工智能模块包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行。实施例2：一种基于AI技术的监控方法，所述方法包括：预先建立视频检测异常模型；获取所述网络摄像机采集的视频数据，根据所述视频检测异常模型，检测所述网络摄像机采集的视频数据是否发生异常；若检测本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AI技术的监控系统，其特征在于，所述系统包括图像采集模块；所述图像采集模块与处理器连接，处理器连接视频监控器、视频监控器视频分配器，视频分配器连接人工智能模块，处理器连接自动备份模块，处理器连接监控室内的电视墙，处理器连接监控主机；所述视频分配器与监控区域内的所有监控探头连接；所述监控探头为红外探头和图像探头组成；所述图像采集模块包括：速度检测模块、图像采集控制模块、图像采集模块，其中：速度检测模块，用于检测目标到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；图像采集模块，用于采集目标图像；图像采集控制模块，用于根据到达时间T和目标速度v控制图像采集模块在指定时间T开始采集图像，并在之后按照一定的时间间隔T采集图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于AI技术的监控系统，其特征在于，所述系统包括图像采集模块；所述图像采集模块与处理器连接，处理器连接视频监控器、视频监控器视频分配器，视频分配器连接人工智能模块，处理器连接自动备份模块，处理器连接监控室内的电视墙，处理器连接监控主机；所述视频分配器与监控区域内的所有监控探头连接；所述监控探头为红外探头和图像探头组成；所述图像采集模块包括：速度检测模块、图像采集控制模块、图像采集模块，其中：速度检测模块，用于检测目标到达指定位置的到达时间T和列车速度v，并将检测到的到达时间T和列车速度v发送给图像采集控制模块；图像采集模块，用于采集目标图像；图像采集控制模块，用于根据到达时间T和目标速度v控制图像采集模块在指定时间T开始采集图像，并在之后按照一定的时间间隔T采集图像。


2.如权利要求1所述的基于AI技术的监控系统，其特征在于，所述人工智能模块包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行。


3.一种基于权利要求1至2之一所述的基于AI技术的监控系统的方法，其特征在于，所述方法包括：预先建立视频检测异常模型；获取所述网络摄像机采集的视频数据，根据所述视频检测异常模型，检测所述网络摄像机采集的视频数据是否发生异常；若检测到所述网络摄像机采集的视频数据发生异常，进行异常处理。


4...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈浩，曾令敏，邓卓伟，
申请(专利权)人：上海思桂信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31