异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质。该异常监控方法应用于监控系统中，监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，包括实时采集监控目标的生命体征数据，若生命体征数据符合第一响应级别，则确定监控目标的位置信息；根据位置信息从多个图像采集设备中确定关联采集设备；采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备；从关联采集设备中提取监控目标当前的监控图像，对体态图像进行识别，确定监控目标的体态行为；对面部图像进行识别，确定监控目标的情绪信息；根据监控目标的体态行为和情绪信息确定监控目标的异常状态，该方法可有效提高异常监控的准确性和可靠性。

【技术实现步骤摘要】
异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及监控领域领域，尤其涉及一种常监控方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着社会人口老龄化趋势的加剧，老年人的健康状态以及日常活动的监护问题越来越受到重视。在家庭、养老院等场所中，由于无法子女或医护人员无法做到一对一看护，一旦老年人因自身疾病或外界影响，易发生突发意外情况而无人知晓，从而错过护理和抢救的最佳时间。然而，针对上述问题，目前存在采用单一的图像采集设备，如摄像头对老年人的日常活动进行异常监控的监控方案，但目前的监控方案仍然存在准确率不高、可靠性不强等不足。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种异常监控方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决目前的异常监控方案存在准确率不高、可靠性不强问题。一种异常监控方法，包括：实时采集监控目标的生命体征数据，对所述生命体征数据进行监控；若所述生命体征数据符合第一响应级别，则确定所述监控目标的位置信息，所述第一响应级别指示所述生命体征数据存在异常；根据所述位置信息从多个所述图像采本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常监控方法，其特征在于，应用于监控系统中，所述监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，所述异常监控方法包括：/n实时采集监控目标的生命体征数据，对所述生命体征数据进行监控；/n若所述生命体征数据符合第一响应级别，则确定所述监控目标的位置信息，所述第一响应级别指示所述生命体征数据存在异常；/n根据所述位置信息从多个所述图像采集设备中确定关联采集设备，所述关联采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备；/n从所述关联采集设备中提取所述监控目标当前的监控图像，所述监控图像包括所述监控目标的体态图像和面部图像；/n对所述体态图像进行识别，确定所述监控目标的体态行为；/n对所述...

【技术特征摘要】
1.一种异常监控方法，其特征在于，应用于监控系统中，所述监控系统包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，所述异常监控方法包括：
实时采集监控目标的生命体征数据，对所述生命体征数据进行监控；
若所述生命体征数据符合第一响应级别，则确定所述监控目标的位置信息，所述第一响应级别指示所述生命体征数据存在异常；
根据所述位置信息从多个所述图像采集设备中确定关联采集设备，所述关联采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备；
从所述关联采集设备中提取所述监控目标当前的监控图像，所述监控图像包括所述监控目标的体态图像和面部图像；
对所述体态图像进行识别，确定所述监控目标的体态行为；
对所述面部图像进行识别，确定所述监控目标的情绪信息；
根据所述监控目标的体态行为和所述情绪信息确定所述监控目标的异常状态。


2.如权利要求1所述的异常监控方法，其特征在于，在所述根据所述监控目标的体态行为和所述情绪信息确定所述监控目标的异常状态之后，所述异常监控方法还包括：
若所述监控目标的异常状态为第一异常状态，则获取所述监控目标当前的第一状态信息，将所述第一状态信息发送至对象关联终端，其中，所述第一异常状态指示所述监控目标的行为异常，所述对象关联终端为预先绑定的与所述监控目标相关的人员对应的终端；
若所述监控目标的异常状态为第二异常状态，则获取所述监控目标当前的第二状态信息，根据所述第二状态信息触发报警事件，其中，所述第二异常状态指示所述监控目标的当前状态存在危险。


3.如权利要求1所述的异常监控方法，其特征在于，在所述实时采集监控目标的生命体征数据，对所述生命体征数据进行监控之后，所述异常监控方法还包括：
若所述生命体征数据符合第二响应级别，则确定所述监控目标的位置信息，所述第二响应级别指示所述生命体征数据存在轻微异常；
根据所述位置信息从多个所述图像采集设备中确定关联采集设备，所述关联采集设备为当前可以采集到监控目标图像的图像采集设备；
从所述关联采集设备中提取所述监控目标当前的监控图像，所述监控图像包括所述监控目标的面部图像；
对所述面部图像进行识别，确定所述监控目标的情绪信息；
根据所述情绪信息确定所述监控目标的异常状态。


4.如权利要求1所述的异常监控方法，其特征在于，所述对所述面部图像进行识别，确定所述监控目标的情绪信息，包括：
若所述面部图像中存在遮挡区域，则从所述面部图像中提取比对信息；
根据所述目标图像的属性信息和所述比对信息，从其他图像采集设备中提取关联图像，所述关联图像为包括不存在遮挡区域的监控目标的面部图像；
从所述关联图像中确定关联区域图像，对所述关联区域图像进行情绪识别，得到所述监控目标的情绪信息，所述关联区域图像为与所述监控目标一致的人脸图像。


5.如权利要求4所述的异常监控方法，其特征在于，所述对所述关联区域图像进行情绪识别，得到所述监控目标的情绪信息，包括：
对所述关联区域图像进行身份识别，确定所述关联图像的身份信息；
根据所述身份信息确定所述关联图像的声纹特征；
从所述关联图像对应的采集时间确定关联时间区间，从所述关联采集设备根据所述关联时间区间提取语音信息；
根据所述关联...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇，骆少明，郭琪伟，侯超钧，庄家俊，苗爱敏，褚璇，钟震宇，吴亮生，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，仲恺农业工程学院，广东省智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44