一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质，涉及监控领域。本发明专利技术包括以下步骤：获取工业相机的监控数据；对工业相机的监控数据进行预处理；对预处理后的监控数据精准识别，辨别是否有人员或异物入侵；若监控数据中存在入侵人员或异物，则发出警报。本发明专利技术能够针对各种场合环境进行监控，并且能够提供一些强有力的监控数据，一旦出现异常情况则可以报警提醒，共同维护工厂环境的安全性。安全性。安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质


[0001]本专利技术涉及监控领域，更具体的说是涉及一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的飞速发展，企业正逐步转向利用网络和计算机集中处理管理、生产、销售、物流、售后服务等重要环节的大量数据；随着安防监控系统的发展，以及数字化、网络化、智能化监控趋势正坚定不移朝前迈进，在前端摄像头数多、业务结构复杂、管理和集成度高的情况下，视频监控管理平台也越来越引起人们的关注，并逐步在重要安全业务系统及规模相对大的系统中应用。传统的厂区周界安全防范系统是建立高高的围墙，铁栅栏等，如果有非法入侵无法及时发现和处理，那么就需要有一套先进，科学，实用，性能稳定可靠的安全防范监控系统来实现，为了更好的保护财产及工厂的安全，最大程度的防范各种入侵,提高处理各种突发事件的反映速度。
[0003]因此，如何高效监测外来入侵是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术提供了一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种工业相机监控外来入侵的方法，包括以下步骤：
[0007]获取工业相机的监控数据；
[0008]对工业相机的监控数据进行预处理；
[0009]对预处理后的监控数据精准识别，对预处理后的监控数据精准识别，辨别是否有人员或异物入侵；
[0010]若监控数据中存在入侵人员或异物，则发出警报。
[0011]可选的，监控数据预处理的具体过程如下：
[0012]将监控数据处理为RGB三通道图像；
[0013]将RGB三通道图像输入到卷积神经网络中进行降噪处理；
[0014]对降噪后的图像进行增强处理。
[0015]可选的，监控数据精准识别的具体过程如下：对视频进行灰度化处理，降低彩色图像的数据量；然后利用双边滤波算法去除图像噪声，进而突出图像特征。
[0016]可选的，辨别是否为入侵人员或异物具体步骤如下：运用ASM匹配模型进行图像特征与内部信息的图像特征进行对比，并运用云计算完成图像匹配。
[0017]一种工业相机监控外来入侵的系统，包括监控装置，主控制器，报警装置，图像处理装置；所述监控装置，所述报警装置，所述图像处理装置均与所述主控制器连接；所述监控装置用于获取监控数据；所述图像处理装置用于对工业相机的监控数据进行预处理，所述图像处理装置还用于对预处理后的监控数据精准识别，判别是否为入侵人员或异物；所
述报警装置用于则发出警报。
[0018]可选的，所述图像处理装置由AI视频降噪由预处理模块、深度学习网络以及后处理模块构成；所述AI视频降噪由预处理模块、所述深度学习网络，所述后处理模块依次连接。
[0019]可选的，所述监控装置包括六个工业相机，分别监控三个方位。
[0020]一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任意一项所述的一种工业相机监控外来入侵的方法的步骤。
[0021]经由上述的技术方案可知，与现有技术相比，本专利技术公开提供了一种工业相机监控外来入侵的方法、系统及可存储介质，具有以下有益效果：能够针对各种场合环境进行监控，并且能够提供一些强有力的监控数据，一旦出现异常情况则可以报警提醒，共同维护工厂环境的安全性。
附图说明
[0022]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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0023]图1为本专利技术的整体流程示意图；
[0024]图2为本专利技术的人脸识别模块的流程示意图。
具体实施方式
[0025]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0026]本专利技术实施例公开了一种工业相机监控外来入侵的方法，如图1所示，包括以下步骤：
[0027]获取工业相机的监控数据；
[0028]对工业相机的监控数据进行预处理；
[0029]对预处理后的监控数据精准识别，对预处理后的监控数据精准识别，辨别是否有人员或异物入侵；
[0030]若监控数据中存在外来入侵人员，则发出警报。
[0031]可选的，监控数据预处理的具体过程如下：
[0032]将监控数据处理为RGB三通道图像；
[0033]将RGB三通道图像输入到卷积神经网络中进行降噪处理；
[0034]对降噪后的图像进行增强处理。
[0035]监控数据精准识别的具体过程如下：对视频进行灰度化处理，降低彩色图像的数据量；然后利用双边滤波算法去除图像噪声，进而突出图像特征。辨别是否为入侵人员或异物具体步骤如下：运用ASM匹配模型进行图像特征与数据库的图像特征进行对比，并运用云
计算完成图像匹配。
[0036]具体的，人脸识别是整个监控系统尤为重要的一部分，其包括图像获取、图像预处理、特征提取、人脸检测与识别等过程。在本实施例中，图像预处理分为两步：首先对视频进行灰度化处理，降低彩色图像的数据量；然后利用双边滤波算法去除图像噪声，进而突出图像特征。人脸识别算法采用基于Haar特征的Adaboost算法，对应人脸识别模块的工作流程如图2所示。
[0037]首先是人脸图像采集，在该系统中代表接收到的实时工厂视频图像；然后利用Adaboost算法对传入图像进行人脸检测，判断该帧图像中是否存在人脸，为了减轻服务器压力，系统对每10帧的图像进行一次检测操作；若存在人脸，则进行人脸特征的提取并进行特征的比对，确定是否为内部人员数据库已经录入的人脸。如果是，则记录该员工信息，完成考勤并进行监控；如果不是，则记录该异常信息。
[0038]本实施例还公开了一种工业相机监控外来入侵的系统，包括监控装置，主控制器，报警装置，图像处理装置；监控装置，报警装置，图像处理装置均与主控制器连接；监控装置用于获取监控数据；图像处理装置用于对工业相机的监控数据进行预处理，图像处理装置还用于对预处理后的监控数据精准识别，辨别是否为入侵人员或异物；报警装置用于则发出警报。监控装置包括六个工业相机，分别监控三个方位。
[0039]其中，图像处理装置由AI视频降噪由预处理模块、深度学习网络以及后处理模块构成；AI视频降噪由预处理模块、深度学习网络，后处理模块依次连接。预处理模块负责将数据处理为适合网络输入的格式。深度学习网络主要由多个卷积层构成，根据预先训练的权重对输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种工业相机监控外来入侵的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取工业相机的监控数据；对工业相机的监控数据进行预处理；对预处理后的监控数据精准识别，对预处理后的监控数据精准识别，辨别是否有人员或异物入侵；若监控数据中存在入侵人员或异物，则发出警报。2.根据权利要求1所述的一种工业相机监控外来入侵的方法，其特征在于，监控数据预处理的具体过程如下：将监控数据处理为RGB三通道图像；将RGB三通道图像输入到卷积神经网络中进行降噪处理；对降噪后的图像进行增强处理。3.根据权利要求1所述的一种工业相机监控外来入侵的方法，其特征在于，监控数据精准识别的具体过程如下：对视频进行灰度化处理，降低彩色图像的数据量；然后利用双边滤波算法去除图像噪声，进而突出图像特征。4.根据权利要求1所述的一种工业相机监控外来入侵的方法，其特征在于，辨别是否为入侵人员或异物具体步骤如下：运用ASM匹配模型进行图像特征与内部信息的图像特征进行对比，并运用云计算完成图像匹配。5.一种工业相机监控外来入...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨光，霍光远，霍光开，刘来，解强，
申请(专利权)人：霍光开，
类型：发明
国别省市：