一种基于人体动态行为特征识别的智能安防系统及其实现方法技术方案

本发明专利技术公开一种基于人体动态行为特征识别的智慧安防系统，属于图像识别领域。动态特征捕捉模块接受并处理采集到的数据；行为动态学习模块对采集到的数据、录入的危险行为进行学习，训练行为模型；动态特征识别模块对数据中的行为进行识别；行为预警模块检测到危险行为时，向用户预警并确认该行为的危险性，同时根据反馈结果修改行为标记；行为动态学习模块添加接收到的新数据，并学习训练新的行为模型；动态特征识别模块周期性的对识别模型进行更新。本发明专利技术可以精准捕捉监控视频中人体动态行为特征，以最快速度对监控区域内出现的危险性行为进行预警及视频存储。性行为进行预警及视频存储。性行为进行预警及视频存储。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人体动态行为特征识别的智能安防系统及其实现方法


[0001]本专利技术涉及图像识别领域，具体涉及到一种基于人体动态行为特征识别的智能安防系统及其实现方法。

技术介绍

[0002]伴随着视频采集设备的普及，以及计算机视觉技术的发展，越来越多的视频监控设备应用到安保工作中。如果仍然采用以往的人眼监视摄像头画面的方式去进行警戒，显然是对人力、物力的极大浪费。互联网的飞速发展，给了我们更多的选择方式，同时强大的数据处理能力，大量的数据资源都为实现智慧安防奠定了基础。安保工作逐步脱离人力的束缚，进入自动化，智能化，网络化的阶段，在该阶段视频处理算法以及智能安保策略成为决定安保工作质量的主要因素。
[0003]现有的智慧安防系统中人脸识别大多应用于门禁，通过人脸识别将获取到的人脸数据与提前录入的人脸数据比对，从而达到限制外来人员出入特定区域的效果。然而在动态场景中通过摄像头进行图像采集时经常会遇到因为口罩、帽子、面具等遮挡而无法采集到完整图像数据的情况。
[0004]同时正如世界上没有完全相同的两片叶子，几乎不存在可以达到一模一样的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于人体动态特征识别的智能安防系统，由数据采集模块、动态特征捕捉模块、行为动态学习模块、动态特征识别模块和预警模块组成，其特征在于：监控摄像头采集监控区域的视频数据并转递给动态特征捕捉模块；所述动态特征捕捉模块对获取到的视频数据进行预处理并传递给行为动态特征学习模块以及动态特征识别模块；所述行为动态学习模块对采集到的数据，及录入的常见危险行为数据进行训练、学习，形成相应的行为模型并传递给动态特征识别模块；所述动态特征识别模块采用深度神经网络算法在本地终端对所述的视频数据进行识别，并将识别结果传递给预警模块；所述行为预警模块将检测到的危险行为和未知行为展示给用户进行预警，从用户端获取对未知行为的危险性判断，以及是否忽略该类危险行为，根据反馈结果对行为标记进行相应修改并传递给行为动态学习模块；所述行为动态学习模块在原有数据基础上，添加接受到的数据并学习训练新的行为模型并传递给动态特征识别模块；所述动态特征识别模块获取新的模型后在一定时间段内对识别模型进行更新。2.根据权利要求1所述的基于人体动态特征识别的智能安防系统，其特征在于：所述行为动态捕捉模块拉取不同区域内的监控视频数据，并对所获得的人体动态行为的视频进行划分为不同视频片段，将不同视频片段包含的不同的重叠帧通过设定的标注组建标签文件，不同形式的文件放置在相同的视频片段中，将预处理后的视频数据传送给动态特征识别模块，由动态特征识别模块进行识别分类。3.根据权利要求1所述的基于人体动态特征识别的智能安防系统，其特征在于：所述动态特征识别模块从行为动态捕捉模块获取到经过预处理的视频片段人工神经数据层将视频通过相应标签发送至数据库，计算上述模型的权值并且提取视频中相应的人体动态行为特征，将不同视频段的特征进行平均后，能够获得视频描述符，将描述符与其它特征相结合用于人体动态行为分类，分别从不同帧的图像中提取一个特征，并针对不同模型形成的融合特征进行分类，选用SVM分类方法，利...

【专利技术属性】
技术研发人员：王建东，王靖渊，沈玉龙，丁冬冬，陈昊业，李帅，
申请(专利权)人：西安电子科技大学西电科大青岛计算技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：