一种校园内不规范不安全行为检测系统技术方案

本发明专利技术公开一种校园内不规范不安全行为检测系统，包括检测处理系统和警示系统，所述检测处理系统包括数据采集模块、数据处理模块和网络更新模块，所述警示系统包括警示模块、展示模块和存储模块；本发明专利技术通过外置移动调节摄像头便捷式特性设置在任意需要监督的场所，增加监控检测范围，实现无死角实时监控，同时通过行为检测模型对获取的视频图像数据进行检测判断，获取学生的不规范行为和不安全行为并进行预警警示和通报批评，帮助学生提升自我监督的习惯和平行，且基于神经网络模型更新行为检测模型，有效提升检测结果的可信性，智能化程度高，避免了出现安全事故，同时降低了老师巡查的劳动强度。师巡查的劳动强度。师巡查的劳动强度。

【技术实现步骤摘要】
一种校园内不规范不安全行为检测系统


[0001]本专利技术涉及视觉识别
，尤其涉及一种校园内不规范不安全行为检测系统。

技术介绍

[0002]学校一般的监控摄像头不能实时发现和阻止不安全行为的发生，校园内还有很多监控摄像头监控不到的地方，大多数情况下都是问题发生后才会引发大家的关注，在学校教室、走廊、操场上学生在没有老师监督的时候会有打闹跑跳的行为，容易引发安全隐患，同时学校为了可以有效对学生管理，就会增加老师的工作强度，因此，本专利技术提出一种校园内不规范不安全行为检测系统以解决现有技术中存在的问题。

技术实现思路

[0003]针对上述问题，本专利技术的目的在于提出一种校园内不规范不安全行为检测系统，该校园内不规范不安全行为检测系统通过外置移动调节摄像头便捷式特性设置在任意需要监督的场所，增加监控检测范围，实现无死角实时监控，同时对获取的视频图像数据进行检测判断，获取学生的不规范行为和不安全行为并进行预警警示和通报批评，帮助学生提升自我监督的习惯和平行，且基于神经网络模型更新行为检测模型，有效提升检测结果的可信性，智能化程度高，避免了出现安全事故，同时降低了老师巡查的劳动强度。
[0004]为实现本专利技术的目的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种校园内不规范不安全行为检测系统，包括检测处理系统和警示系统，所述检测处理系统包括数据采集模块、数据处理模块和网络更新模块，所述警示系统包括警示模块、展示模块和存储模块。
[0005]进一步改进在于：所述数据采集模块通过外置移动调节摄像头调节角度方向实时采集视频数据，在监控摄像头监控不到的地方设置外置移动调节摄像头，获取数据时通过外置移动调节摄像头和校内监控摄像头同步获取；所述数据处理模块通过处理器内置的行为检测模型对获取的视频数据进行检测处理，并输出行为检测结果数据；所述网络更新模块利用云处理主机对行为检测模型进行优化更新，云处理主机中内置神经网络模型数据库，基于神经网络模型数据库并根据云存储的原始数据和行为检测结果进行优化模型训练。
[0006]进一步改进在于：所述预警模块根据数据处理模块检测的不规范行为和不安全行为进行评价及报警提示，情节严重的给予通报批评处分并记入档案；所述展示模块用于将不规范行为和不安全行为的视频图片进行显示，显示视频图片的同时标出不规范行为和不安全行为的判断内容依据；所述储存模块用于将原始数据和检测模型输出结果进行本地存储同时在联网状态下将存储的数据上传至云处理主机中。
[0007]进一步改进在于：所述数据采集模块包含人物捕捉子模块和跟随控制子模块，所述人物捕捉子模块用于根据摄像头捕捉的人物框图发出摄像头控制指令，对人物行动和移动进行实时捕捉，所述跟随控制子模块用于根据控制指令控制摄像头跟随人物移动而移
动，实现跟随式捕捉，获取更多且更精确的行为视频数据。
[0008]进一步改进在于：所述数据处理模块包含视频图片处理子模块、行为检测子模块和判断子模块，所述视频图片处理子模块用于对摄像头采集的视频图片数据进行降噪处理，采用小波变换模极大值原理进行图像降噪处理，所述行为检测子模块用于捕捉获取实时视频图片上人物行为特征，所述判断子模块基于行为检测模型对获取的人物行为特征进行判断，判断是否符合不规范行为和不安全行为的标准，不规范行为和不安全行为的标准是根据本地存储数据库内历史判断数据和更新数据设定的。
[0009]进一步改进在于：所述网络更新磨块包含云存储子模块、训练子模块和模型更新子模块，所述云存储子模块对上传的原始数据和检测模型输出结果进行存储，同时对检测模型输出结果进行分析，所述训练子模块基于神经网络模型根据云存储的与原始数据和输出结果分析数据对行为检测模型进行优化训练并输出优化更新数据，然后将优化更新数据传输至行为检测子模块，所述模型更新子模块根据优化更新数据对行为检测模型进行更新并将更新数据及日志进行本地存储。
[0010]进一步改进在于：所述预警模块包括行为评价子模块、语音报警子模块和通报子模块，所述行为评价子模块对不规范行为和不安全行为进行严重程度评价，并根据评价结果等级输出对应的控制指令至语音报警子模块和通报子模块，所述语音报警子模块用于对严重程度较轻的行为进行语音警示并控制警示灯闪烁工作，所述通报子模块用于对严重程度评价重的行为进行通报批评处分并存入学生档案。
[0011]进一步改进在于：所述展示模块包含视频图像标注子模块和显示器，所述视频图像标注子模块根据获取的原始视频图像和行为检测模型输出结果对视频图像中出现不规范行为和不安全行为的人物进行标注框选处理，并将不规范行为和不安全行为的判断内容依据同步展示，所述显示器用于将标注框选处理的视频图像实时显示。
[0012]进一步改进在于：所述储存模块包含原始数据存储子模块、处理数据存储子模块和联网上传子模块，所述原始数据存储子模块用于将采集模块获取的原始视频图片数据进行本地存储，所述处理数据存储子模块用于将行为检测模型输出数据进行本地存储，所述联网上传子模块用于将原始数据和行为检测模型输出数据进行联网上传，上传后分别对数据进行云端存储，并对行为检测模型输出结果数据进行分析并对分析结果存储和输出。
[0013]本专利技术的有益效果为：本专利技术通过外置移动调节摄像头便捷式特性设置在任意需要监督的场所，增加监控检测范围，实现无死角实时监控，同时通过行为检测模型对获取的视频图像数据进行检测判断，获取学生的不规范行为和不安全行为并进行预警警示和通报批评，帮助学生提升自我监督的习惯和平行；
[0014]基于神经网络模型更新行为检测模型，有效提升检测结果的可信性，智能化程度高，避免了出现安全事故，同时降低了老师巡查的劳动强度。
附图说明
[0015]图1为本专利技术系统架构图。
[0016]图2为本专利技术系统原理图。
[0017]图3为本专利技术行为检测模型架构图。
具体实施方式
[0018]为了加深对本专利技术的理解，下面将结合实施例对本专利技术做进一步详述，本实施例仅用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术保护范围的限定。
[0019]根据图1、图2和图3所示，本实施例提供了一种校园内不规范不安全行为检测系统，包括检测处理系统和警示系统，所述检测处理系统包括数据采集模块、数据处理模块和网络更新模块，所述警示系统包括警示模块、展示模块和存储模块。
[0020]所述数据采集模块通过外置移动调节摄像头调节角度方向实时采集视频数据，在监控摄像头监控不到的地方设置外置移动调节摄像头，获取数据时通过外置移动调节摄像头和校内监控摄像头同步获取，所述数据采集模块包含人物捕捉子模块和跟随控制子模块，所述人物捕捉子模块用于根据摄像头捕捉的人物框图发出摄像头控制指令，对人物行动和移动进行实时捕捉，所述跟随控制子模块用于根据控制指令控制摄像头跟随人物移动而移动，实现跟随式捕捉，获取更多且更精确的行为视频数据；
[0021]所述数据处理模块通过处理器内置的行为检测模型对获取的视频数据进行检测处理，并输出行为检测结果数据，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种校园内不规范不安全行为检测系统，其特征在于：包括检测处理系统和警示系统，所述检测处理系统包括数据采集模块、数据处理模块和网络更新模块，所述警示系统包括警示模块、展示模块和存储模块。2.根据权利要求1所述的一种校园内不规范不安全行为检测系统，其特征在于：所述数据采集模块通过外置移动调节摄像头实时采集视频数据，所述数据处理模块利用行为检测模型对获取的视频数据进行检测处理，所述网络更新模块利用云处理主机对行为检测模型进行优化更新。3.根据权利要求1所述的一种校园内不规范不安全行为检测系统，其特征在于：所述预警模块根据数据处理模块检测的不规范行为和不安全行为进行评价及报警提示，所述展示模块用于将不规范行为和不安全行为的视频图片进行显示，所述储存模块用于将原始数据和检测模型输出结果进行本地存储同时进行数据上传。4.根据权利要求1所述的一种校园内不规范不安全行为检测系统，其特征在于：所述数据采集模块包含人物捕捉子模块和跟随控制子模块，所述人物捕捉子模块用于根据摄像头捕捉的人物框图发出摄像头控制指令，所述跟随控制子模块用于根据控制指令控制摄像头跟随人物移动而移动。5.根据权利要求1所述的一种校园内不规范不安全行为检测系统，其特征在于：所述数据处理模块包含视频图片处理子模块、行为检测子模块和判断子模块，所述视频图片处理子模块用于对摄像头采集的视频图片数据进行降噪处理，所述行为检测子模块用于捕捉获取人物行为特征，所述判断子模块基于行为检测模型对获取的人物行为特征进行判断。6.根据权利要求1所述的一种校园...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚懿宸，李佳琦，黄青，
申请(专利权)人：姚懿宸，
类型：发明
国别省市：