一种监控报警方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了一种监控报警方法及装置；其中，方法包括：通过监控节点获取车间现场的图像数据；识别图像数据中的人体，并对人体的多个关键节点进行捕捉；基于人体的多个关键节点构建肢体线，并计算肢体线在基于图像数据生成的预警面中的侵入占比；响应于肢体线在预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制监控节点发出警报并向监控中心上传相关的图像数据。本发明专利技术的有益效果包括：提供进行图像识别、人体姿态预测的监控方法和装置，支持在图像清晰度不高的情况下通过推测人体姿态进行辅助监控，并支持离线状况下的推测，减少监控人员投入和降低车间布网成本。降低车间布网成本。降低车间布网成本。

【技术实现步骤摘要】
一种监控报警方法及系统


[0001]本专利技术涉及监控
，尤其涉及一种监控报警方法及系统。

技术介绍

[0002]随着安全生产的观念不断深化，企业的生产车间和产线都配置安装了作业监控，并配备专人进行监控和异常处理。然而现有的车间监控方法存在诸多问题，主要问题包括：
[0003]1)与面向流程制造的化工、造纸行业可实现净化、无尘车间不同，在面向离散制造业的大型装备制造厂、桥梁制造厂，尤其涉及钢结构加工的车间很难实现无尘化。大型装备制造厂的加工工艺中常存在需要高温切割、氩弧焊等工序，因此会产生大量废气，而大型装备制造车间因加工制件体积大，原材料和半成品的临时层叠码垛，导致废气不易在短时间内消散，使车间能见度降低，加上车间工作服多以深蓝、灰色、黑色等深色调为主，与设备、钢材等其他环境因素边界不清，从监控图像上更加难以区分、辨别。
[0004]2)对于物体入侵的预警，一般根据入侵面积与禁入区域(预警面)的面积占比来触发警报，然而这种方式经常误报警。例如：一只飞虫在贴近摄像头的范围进行飞行运动，由于近大远小的透视现象，飞虫面积成倍扩大，占比达到预设值，即会导致误触监控报警，从而给监控人员造成额外的审查工作，另一方面因为误报警的预警留存也会浪费大量的存储空间。
[0005]3)当监控系统部署完成后，由于监控系统的固化问题，导致设备的升级换代、增减、迁移以及新功能设备的引入都存在困难。
[0006]因此，现亟需提出一种全新的监控报警方法和/或系统用以避免上述问题的发生。

技术实现思路
<br/>[0007]为解决上述技术问题，在本专利技术的一个方面提出了一种监控报警方法，所述方法包括，通过监控节点获取监控现场的图像数据；识别所述图像数据中的人体，并对所述人体的多个关键节点进行捕捉；基于所述人体的多个关键节点构建肢体线，并计算所述肢体线在基于图像数据生成的预警面中的侵入占比；响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报并向监控中心上传相关的图像数据。
[0008]在一个或多个实施例中，所述响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报，包括：响应于所述肢体线侵入所述预警面的长度与所述肢体线整体长度的比值大于等于第一预设阈值，控制所述监控节点发出警报；其中，所述预警面为对应所述图像数据的图像画面中的指定区域。
[0009]在一个或多个实施例中，所述响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报，包括：响应于所述肢体线中的侵入所述预警面的关键节点的数量占所述肢体线中的全部关键节点的数量的比值大于等于第二预设阈值，控制所述监控节点发出警报；其中，所述预警面为对应所述图像数据的图像画面中的指定区域。
[0010]在一个或多个实施例中，所述监控报警方法还包括：识别所述图像数据中的物体；对识别到的物体进行分类，并根据所述分类对所述图像数据对应的图像画面进行区域划分，并基于划分结果生成一个或多个预警面。
[0011]在一个或多个实施例中，所述监控报警方法还包括：基于所述人体的多个关键节点识别人体动作；根据一个或多个所述人体动作及所述人体所在的区域识别对象行为；响应于所述对象行为是非正常行为，控制所述监控节点发出警报并向监控中心上传相关的图像数据。
[0012]在一个或多个实施例中，所述图像数据包括：景深图像数据以及热成像数据。
[0013]在本专利技术的另一个方面，提出了一种监控报警系统，包括：一个或多个监控节点，每个所述监控节点至少包括一摄像机以及一处理模块，所述一摄像机与一处理模块通信连接；存储模块，所述存储模块存储有可执行的计算机程序，所述计算机程序在被所述处理模块执行时用于实现如前所述的监控报警方法的相应步骤；监控中心，所述监控中心用于接收来自一个或多个所述监控节点上传的相关图像数据并显示。
[0014]在一个或多个实施例中，监控报警系统还包括：热成像仪或红外夜视仪，所述热成像仪或所述红外夜视仪通过所述多个数据接口之一与所述处理模块通信连接，并用于向所述处理模块发送获取到的热成像数据或夜视成像数据。
[0015]在一个或多个实施例中，监控报警系统还包括：热成像仪，所述热成像仪通过所述多个数据接口之一与所述处理模块通信连接，并用于向所述处理模块发送获取到的热成像数据。
[0016]在一个或多个实施例中，监控报警系统还包括：散热装置，所述散热装置设置于所述底座附近，用于为所述底座中的处理模块散热。
[0017]本专利技术的有益效果包括：1)提供进行图像识别、人体姿态预测的监控方法和装置，支持在图像清晰度不高的情况下通过推测人体姿态进行辅助监控，并支持离线状况下的推测，减少监控人员投入和降低车间布网成本。2)提供将人体姿态量化，转换成肢体与预警区域的精准判断，提升预警精确度。3)提供支持根据应用场景，对配置进行灵活升降的低成本、高效果的监控设计和装置。4)提供针对业态的模型训练，在同行业内可形成一次训练，多处部署的优势，降低机器训练成本。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的实施例。
[0019]图1为本专利技术的一种监控报警方法的工作流程图；
[0020]图2为本专利技术的监控报警系统的结构示意图；
[0021]图3为现有的监控报警系统的工作流程图；
[0022]图4为本专利技术的监控报警系统的工作流程图；
[0023]图5为本专利技术的监控报警系统的监控节点侧的实物连接示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术实施例进一步详细说明。
[0025]需要说明的是，本专利技术实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本专利技术实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。
[0026]图1为本专利技术的一种监控报警方法的工作流程图。如图1所示，本专利技术的监控报警方法的工作流程包括：步骤S1、通过监控节点获取监控现场的图像数据；步骤S2、识别图像数据中的人体，并对人体的多个关键节点进行捕捉；步骤S3、基于人体的多个关键节点构建肢体线，并计算肢体线在基于图像数据生成的预警面中的侵入占比；以及步骤S4、响应于肢体线在预警面中的侵入占比大于预设阈值，控制监控节点发出警报并向监控中心上传相关的图像数据。其中，预警面为对应图像数据的图像画面中的指定区域。
[0027]在上述实施例中，本专利技术提出了采用图像分析算法实现对监控现场的监控，并提出以识别人体关键节点，构建肢体线，进而计算肢体线在生成的预警面中的侵入本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控报警方法，其特征在于，所述方法包括，通过监控节点获取监控现场的图像数据；识别所述图像数据中的人体，并对所述人体的多个关键节点进行捕捉；基于所述人体的多个关键节点构建肢体线，并计算所述肢体线在基于所述图像数据生成的预警面中的侵入占比；响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报并向监控中心上传相关的图像数据。2.如权利要求1所述的监控报警方法，其特征在于，所述响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报，包括：响应于所述肢体线侵入所述预警面的长度与所述肢体线整体长度的比值大于等于第一预设阈值，控制所述监控节点发出警报；其中，所述预警面为对应所述图像数据的图像画面中的指定区域。3.如权利要求1所述的监控报警方法，其特征在于，所述响应于所述肢体线在所述预警面中的侵入占比大于等于预设阈值，控制所述监控节点发出警报，包括：响应于所述肢体线中的侵入所述预警面的关键节点的数量占所述肢体线中的全部关键节点的数量的比值大于等于第二预设阈值，控制所述监控节点发出警报；其中，所述预警面为对应所述图像数据的图像画面中的指定区域。4.如权利要求2或3所述的监控报警方法，其特征在于，所述方法还包括：识别所述图像数据中的物体；对识别到的物体进行分类，并根据所述分类对所述图像数据对应的图像画面进行区域划分，并基于划分结果生成一个或多个预警面。5.如权利要求4所述的监控报警方法，其特征在于，所述方法还包括：基于所述人体的多个...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜云飞，冯焕虎，
申请(专利权)人：山东浪潮通软信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：