一种基于智能眼镜的危险行为识别方法技术

一种基于智能眼镜的危险行为识别方法。解决了营业厅的传统视频监控遇见危险行为识别时响应速度慢问题。包括：通过智能眼镜上的摄像头获取当前视觉范围内的图像，得到待识别图像上传到云服务器；云服务器利用ViBe算法，对运动前景进行提取，获取人体轮廓的二值化图像；利用获取的二值化图像获取运动历史图，计算运动历史图中同一位置的像素变化，获取像素点的像素值；根据获取的像素点的像素值计算图片熵，通过图片熵获取熵值；将熵值与预设的全局能量阈值比较，若大于预设的全局能量阈值，则为异常情况；否则，为正常情况；将发生危险行为的信息返回给用户客户端，并同时向预先设定的安保中心或者监控中心预警。用于智能穿戴设备领域。备领域。备领域。

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能眼镜的危险行为识别方法


[0001]本专利技术涉及智能穿戴设备领域，特别是涉及一种基于智能眼镜的危险行为识别方法。

技术介绍

[0002]由于电网营业厅人流量较大，使得传统的人工视频监控方式难以及时地对突然情况做出反应。当人群过于拥挤，发生踩踏事件或当年老体弱者独自突发疾病晕倒以及其他恶性暴力事件发生时，若没有及时发现并做出相应处理，将可能危及群众生命。
[0003]因此，为电网营业厅提供一个安全可靠的服务环境非常重要。虽然目前，电网营业厅都有较为完善的视频监控系统，能够实现对大多数区域的监控覆盖。但是传统的视频监控仍然有很多不足，
[0004]1.维护成本高。监控中心通常要同时监控很多个视频画面，如果要达到实时监控的效果，就需要一定的人力进行长时间监控，人力成本较高。
[0005]2.易漏检。人的注意力是有限的且由于正常生理需求难以保证时刻在岗，故很容易发生漏检，导致没能及时发现异常情况。
[0006]3.调查取证困难。犯罪行为或其他异常行为往往持续时间较短，而保存的监控数据量较大。因此，对视频的调本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于智能眼镜的危险行为识别方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、通过智能眼镜上的摄像头获取当前视觉范围内的图像，得到待识别图像；步骤二、通过网络模块，将待识别图像上传到云服务器；步骤三、云服务器对上传的待识别图像进行检测，利用ViBe算法，对运动前景进行提取，获取人体轮廓的二值化图像；步骤四、利用步骤三获取的二值化图像获取运动历史图，计算运动历史图中同一位置的像素变化，获取像素点的像素值；步骤五、根据步骤四获取的像素点的像素值计算图片熵，通过图片熵获取熵值；步骤六、通过计算图片熵得到的熵值与预设的全局能量阈值比较，熵值大于预设的全局能量阈值，则为异常情况，转入步骤七；否则，为正常情况，转入步骤一；步骤七、将发生危险行为的信息返回给用户客户端，并同时向预先设定的安保中心或者监控中心预警。2.根据权利要求1所述的一种基于智能眼镜的危险行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：通过用户客户端设置智能眼镜通过网络模块与不同的云服务器的连接，及通过用户客户端设置输入危险行为识别的启动信号及停止信号。3.根据权利要求1所述的一种基于智能眼镜的危险行为识别方法，其特征在于，所述方法还包括：根据不同场景，通过用户客户端设置预设的全局能量阈值以及智能眼镜上的摄像头的检测频率。4.根据权利要求1所述的一种基于智能眼镜的危险行为识别方法，其特征在于，所述步骤三包括：步骤三一、初始化背景模型；步骤三二、根据背景模型对待识别图像进行背景匹配，提取前景，根据前景获取人体轮廓的二值化图像；步骤三三、利用提取的前景通过随机的背景更新方法和混合高斯模型，对背景的每一个像素随着时间的变化过程进行模拟，并对背景模型进行更新，转入步骤三二。5.根据权利要求1所述的一种基于智能眼镜的危险行为识别方法，其特征在于，步骤四中，所述运动历史图表示为：中，所述运动历史图表示为：...

【专利技术属性】
技术研发人员：乔学明，许明，王贻亮，郭聃，孟平，张祥坤，孔亮，王彬，刘艳红，刘乘麟，姜婷，仇智，杨军洲，田卫国，李晓芳，朱东杰，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司威海供电公司，
类型：发明
国别省市：