一种区域实时监控自动报警方法及系统技术方案

本公开提供了一种区域实时监控自动报警方法及系统，获取区域内视频信息；截取一帧，将数据传入训练好的神经网络模型，获取选择好的锚点框和分类结果预测值；设置分类阈值，如果分类可行性小于阈值，即认为没有此类物体存在，重新获取区域内检测图像，如分类可能性大于阈值，则认为有此物体存在；截取并保存图片，发送报警消息，本公开能够提高人体识别精确率。

【技术实现步骤摘要】
一种区域实时监控自动报警方法及系统
本公开属于自动监控
，涉及一种区域实时监控自动报警方法及系统。
技术介绍
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。居住安全作为一项基本生活保障，一直是居民重点考虑的一个方面。我国城市郊区以及广大农村地区分布着大量拥有庭院的住宅区，这部分地区由于监控软件及设备的价格高昂和早期人们对于住房监控的漠视，导致监控设施数量增长缓慢。在提高识别效率和保证一定精准度的同时降低监控软件价格，将能够有效增加社区监控设施的普及率。传统监控大都采用传感器与摄像机结合的方式，虽然能起到一定的防范作用，但都没有触及到监控视频本身，没有利用到视频中存在的大量有用信息，存在改进余地。
技术实现思路
本公开为了解决上述问题，提出了一种区域实时监控自动报警方法及系统，本公开能够快速发现入侵人员，并进行报警，保证安全。根据一些实施例，本公开采用如下技术方案：一种区域实时监控自动报警方法，包括以下步骤：获取监控区域内图像；输入训练好的神经网络本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种区域实时监控自动报警方法，其特征是：包括以下步骤：/n获取区域内检测图像；/n将图片传入训练好的神经网络模型，获取锚点框和分类结果预测值；/n设置分类阈值，如果分类可行性小于阈值，即认为没有此类物体存在，重新获取区域内检测图像，如分类可能性大于阈值，则认为有此物体存在；/n截取并保存图片，发送报警消息。/n

【技术特征摘要】
1.一种区域实时监控自动报警方法，其特征是：包括以下步骤：
获取区域内检测图像；
将图片传入训练好的神经网络模型，获取锚点框和分类结果预测值；
设置分类阈值，如果分类可行性小于阈值，即认为没有此类物体存在，重新获取区域内检测图像，如分类可能性大于阈值，则认为有此物体存在；
截取并保存图片，发送报警消息。


2.如权利要求1所述的一种区域实时监控自动报警方法，其特征是：神经网络模型的训练过程包括：
选择数据库，并进行数据清洗；
将图像缩放到指定大小；
将图像数据输入神经网络核心层1；其中神经网络核心层包括：
(1)卷积层获取图像底层特征；
(2)使用线性整流函数增大神经网络非线性程度；
(3)使用池化函数进行下采样；
(4)将池化结果复制一份，留作备用；
(5)再次使用卷积层、线性整流函数、和池化函数，在此合并如上述已复制池化结果；
将数据输入神经网络核心层2，其内部网络层类型与神经网络核心层1相同；
将数据输入神经网络核心层3，其内部网络层类型与神经网络核心层1相同；
将数据输入神经网络核心层4，其内部网络层类型与神经网络核心层1相同；
使用卷积核和线性整流函数进一步特征提取；
使用3×3卷积核进行特征降维；
将降维后的数据复制一份留用；
设置指定大小和数量的锚点框；
将降维后的数据使用归一化指数函数进行前景和背景分类；
结合复制后的降维数据和锚点框以及分类结果，使用池化函数对框选区内的图像数据进行池化；
将池化结果和分类结果输入全连接层进行锚点框筛选和目标分类；
将锚点框筛选结果和分类结果与事实锚点框和分类标签进行指定损失函数计算，进行反向传播，计算各个参数的偏导数，并使用指定优化函数修正各个参数。


3.如权利要求2所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李振华，李贺贺，
申请(专利权)人：山东大学，
类型：发明
国别省市：山东;37