【技术实现步骤摘要】
一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置
[0001]本公开涉及目标追踪
,具体涉及一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置。
技术介绍
[0002]当前的目标追踪技术主要是运用深度学习算法仅在监控视频中进行监测目标的筛选和定位,深度学习是当前视频和图像的计算机视觉处理中广泛使用的技术,把视频和图像分解成图像帧的帧矩阵,对帧矩阵进行运算获得识别结果。但是,在利用视频追踪技术于小区安全管理的情况下,单纯对视频进行运算不足以衡量监测人员与小区的关联性,监测目标的出现时间和出现地点也是重要的技术考虑因素。所以,当前的目标追踪技术不足以计算监测目标的视频、出现时间、出现地点对小区安全性的影响,难以满足小区安防预警的技术要求。
技术实现思路
[0003]本公开提供一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置,通过对小区监控视频进行视频序列加工,并计算视频序列的读取时间和读取位置,得到监测目标与小区居民的概率偏差距与路线连贯值,求出视频序列中监控目标属于该小区的社区归类值作阈值判断,向小区管理人员移动设备发送安全 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置,其特征在于,所述方法包括以下步骤:步骤1,对小区内读取的监控视频,进行加入视频读取时间和读取位置的处理,形成数据集,得到视频序列的数据集;步骤2,通过对包含监测目标的视频序列与数据集中的视频序列进行是否能标注为同一目标的计算,得出各视频序列间的概率偏差距;步骤3,通过对监测目标的视频序列和数据集中其他视频序列的读取时间、读取位置进行计算,得出不同序列间的路线连贯值;步骤4,通过概率偏差距和路线连贯值,计算求出视频序列中监控目标属于该小区的社区归类值;步骤5,由社区归类值判断该视频序列中的监控目标是否为不属于该小区的外部人员,若为不属于时则对管理员的移动设备发送预设的安防预警通知信息。2.根据权利要求1所述的一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置,其特征在于,在步骤1中,对小区内读取的监控视频,进行加入视频读取时间和读取位置的处理,形成数据集,得到视频序列的数据集的方法为:从监控摄像头或者用于存储监控摄像头拍摄的视频数据的数据库内读取到小区内居民的监控视频,将监控视频分解为图像帧,并将每个图像帧标注上其读取时间和读取位置,由此形成小区居民的视频序列的数据集。3.根据权利要求1所述的一种小区监控视频目标跟踪安防预警方法和装置,其特征在于,在步骤2中,通过对包含监测目标的视频序列与数据集中的视频序列进行是否能标注为同一目标的计算,得出各视频序列间的概率偏差距的方法为:在步骤1所得的视频序列的数据集中,以新读取到的外来人员为监测目标,把监测目标的视频序列与数据集中的所有视频序列进行计算,设该所述监测目标的视频序列为监测序列,求出该监测序列与数据集中的序列之间的概率偏差距,计算该监测目标是否能与数...
【专利技术属性】
技术研发人员:秦军瑞,吴劲,李启文,段志奎,邝伟锋,许剑锋,邓锐,李洋,
申请(专利权)人:广州智慧城市发展研究院,
类型:发明
国别省市:
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