基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统、方法及介质技术方案

本发明专利技术提供了一种基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统、方法及介质，包括：采集模块：采集监管场所的视频流；分发模块：对采集的视频流进行数据分发，实现负载均衡；检测模块：根据预设条件，对筛选的光流异常视频流进行检测分析，输出结果到WEB模块，并存储在数据库中；警报模块：根据检测结果，对异常视频流产生警报信息，通知管理员并发送到WEB服务模块；WEB模块：通过WEB对检测结果进行展示和交互。本发明专利技术通过WEB形式部署在监管场所的私有网络中，保证了数据的隐私性、安全性，并以微服务框架实现部署，提高了处理效率和系统的可用性。

【技术实现步骤摘要】
基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统、方法及介质
本专利技术涉及智能检测
，具体地，涉及一种基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统、方法及介质。
技术介绍
自深度学习算法被提出以来，人工智能技术取得了突破性发展，逐步与多种场景深度融合，被应用到越来越多的领域。将人工智能运用到监管场所的自动化监管中，将大幅度地降低人工监管所需投入的人力物力成本，因此一种智能的对监管场所的异常事件自动化检测系统十分必要。专利文献CN112288050A(申请号：CN202011590026.8)公开了一种异常行为识别方法、识别装置、终端设备及存储介质，该方法包括：获取待识别轨迹数据；利用预设的时序神经网络对所述待识别轨迹数据进行特征提取，得到所述待识别轨迹数据的第一时间加权向量，以及利用预设的空间神经网络对所述待识别轨迹数据进行特征提取，得到所述待识别轨迹数据的第一空间加权向量；将所述第一时间加权向量以及所述第一空间加权向量进行特征融合，得到第一目标向量，并将所述第一目标向量输入至第一预设全连接网络中，得到目标概率值；将属于异常概率区间的目标概本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统，其特征在于，包括：/n采集模块：采集监管场所的视频流；/n分发模块：对采集的视频流进行数据分发，实现负载均衡；/n检测模块：根据预设条件，对筛选的光流异常视频流进行检测分析，输出结果到WEB模块，并存储在数据库中；/n警报模块：根据检测结果，对异常视频流产生警报信息，通知管理员并发送到WEB服务模块；/nWEB模块：通过WEB对检测结果进行展示和交互。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统，其特征在于，包括：
采集模块：采集监管场所的视频流；
分发模块：对采集的视频流进行数据分发，实现负载均衡；
检测模块：根据预设条件，对筛选的光流异常视频流进行检测分析，输出结果到WEB模块，并存储在数据库中；
警报模块：根据检测结果，对异常视频流产生警报信息，通知管理员并发送到WEB服务模块；
WEB模块：通过WEB对检测结果进行展示和交互。


2.根据权利要求1所述的基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统，其特征在于，还包括：完整性校验模块：结合视频的重压缩检测算法与哈希值校验，通过重压缩检测算法检测视频是否被二次编辑，通过哈希值校验保证视频的完整性。


3.根据权利要求1所述的基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统，其特征在于，还包括：隐藏水印模块：对在WEB模块显示的视频添加隐藏水印，用于在视频外泄时进行追溯。


4.根据权利要求1所述的基于安全微服务架构的异常事件智能检测系统，其特征在于，所述WEB模块包括：进行监控视频实时预览、异常事件警报提示、异常事件视频标注和历史数据追溯，并保存监控视频和日志信息。


5.一种基于安全微服务架构的异常事件智能检测方法，其特征在于，包括：
采集步骤：通过监控摄像头采集监管场所中的视频流，并检测视频流的光流状态；
检测步骤：将光流异常状态视频流进行异常行为检测；
存储步骤：将检测结果为异常的事件...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙锬锋，许可，秦仲学，尚珂全，陈荔，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海;31