一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法技术

本发明专利技术公开一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，包括：图像采集模块、安装于图像采集模块输出端上的信息传输模块、安装于信息传输模块输出端上的图像比对模块、安装于图像比对模块输出端上的图像处理模块以及安装于图像处理模块输出端上的数据存储模块；其中，图像采集模块用于对图像的抓拍，图像采集模块包括用于对人像进行实时监测的监控探头，采集模块还包括五点触发模块。能够实时对行人的交通违章行为进行判定与取证，全程无需人工现场干预，实现了最大程度的自动化和智能化，大大降低了对交通执法人员的人力需求，而且能够对抓拍的信息进行比对筛选，降低了后期对监控视频识别、取证所需的劳动强度，提高了工作效率。效率。效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法


[0001]本专利技术涉及AI图像抓拍与取证方法
，特别涉及一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法。

技术介绍

[0002]随着国家鼓励绿色出行，路面上自行车和电动自行车也越来越多，自行车和电动车闯红灯、骑电动车不戴头盔的现象也越来越普遍。对于这类行人交通违章行为，传统的应对方法，一是宣传教育，二是交警到现场人工执法，三是在路口安装监控摄像头进行拍照录像；而第一种方法宣传教育力度再大，终究缺乏硬约束力，且短时间很难有显著效果，第二种方法交警现场人工执法则受限于警力人力，不可能在每个路口长期普遍施行，第三种方法，通过监控摄像头对交通违法行为进行拍照录像，如申请号：CN201410391954.X,提供一种可进行交通违法行为识别的智能球机系统，所述系统包括机动车信号灯违章监测装置、机动车超速监测装置、行人违章识别警示装置，采用一个高清视频记录仪同时能拍摄到信号灯和信号灯相关的车道停车线附近的信号灯车辆的相关图像，检测精准、维护安装方便和违章取证完整，对行人的违章进行准确识别和警示，最大限度的保护行人安全；而上述案例，看似在自动化智能化的方法上前进了一大步，实际上对具体交通违法个体的追究查处，还是要依赖后期对监控摄像头拍摄的视频进行人工回放、肉眼识别、取证，依然需要耗费大量人力，效率并不高。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，能够实时对行人的交通违章行为进行判定与取证，全程无需人工现场干预，实现了最大程度的自动化和智能化，大大降低了对交通执法人员的人力需求，而且能够对抓拍的信息进行比对筛选，从而大大降低了后期对监控视频识别、取证所需的劳动强度，进而大大提高了工作效率，也因此增加了本专利技术的实用性。
[0004]为了达到上述目的，本专利技术采用的主要技术方案包括：
[0005]一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，具体包括如下步骤：
[0006]S1、通过图像采集模块的监控探头实时对人像进行监测，当五点触发模块出现于所述监控探头下时，所述监控探头进行抓拍；
[0007]S2、通过信号发送模块将图像采集模块采集到的信息进行实时输送，并通过信号接收模块承接于图像对比模块；
[0008]S3、首先通过图像比对模块将抓拍的图像与红绿灯参照模块进行比对，并筛除带有绿灯的图像，从而实现初步筛选；
[0009]S4、将S3中初步筛除的图像信息与人脸数据库进行对比，并通过图像处理模块将对比后的信息进行筛选，仅保留3张人脸最为与人脸数据库数据相似的图片，并将其余图片删除，从而完成最终筛选；
[0010]S5、利用数据存储模块将S4中筛选后的图像进行存储，并保存拍摄时间，同时截取一段相应时间的视频进行保存，作为证据；
[0011]其中，所述图像采集模块用于对图像的抓拍；
[0012]其中，所述信息传输模块安装于所述图像采集模块的输出端上，所述信息传输模块用于图像采集模块抓拍的信息进行传输；
[0013]其中，所述图像比对模块安装于所述信息传输模块的输出端上，所述图像比对模块用于对信息传输模块传输的数据进行比对；
[0014]其中，所述图像处理模块安装于所述图像比对模块的输出端上，所述图像处理模块用于对图像比对模块比对后的数据进行筛选；
[0015]其中，所述数据存储模块安装于所述图像处理模块的输出端上，所述数据存储模块用于对图像处理模块筛选后的图像进行存储；
[0016]通过采用上述技术方案，能够实时对行人的交通违章行为进行判定与取证，全程无需人工现场干预，实现了最大程度的自动化和智能化，大大降低了对交通执法人员的人力需求，而且能够对抓拍的信息进行比对筛选，从而大大降低了后期对监控视频识别、取证所需的劳动强度，进而大大提高了工作效率，也因此增加了本专利技术的实用性。
[0017]优选地，所述图像采集模块包括用于对人像进行实时监测的监控探头，所述采集模块还包括五点触发模块，所述五点触发模块由头型、左眼、右眼、鼻子以及嘴巴构成，当五点触发模块出现于所述监控探头下时，所述监控探头进行抓拍。
[0018]优选地，所述监控探头选用800万以上像素的网络摄像头。
[0019]优选地，所述监控探头内置有计时器，所述计时器能够在抓拍过程中实时记录抓拍时间。
[0020]优选地，所述监控探头还内置有定时器，所述定时器能够进行定时抓拍，且每隔0.1秒抓拍一次。
[0021]优选地，所述信息传输模块包括信号发送模块和信号接收模块，所述信号发送模块用于对图像采集模块采集到的信息进行实时输送，并通过信号接收模块承接于图像对比模块。
[0022]优选地，所述图像对比模块包括红绿灯参照模块，通过图像比对模块将抓拍的图像与红绿灯参照模块进行比对，并初步筛除带有绿灯的图像。
[0023]优选地，所述图像对比模块还包括人脸数据库，将初步筛除的图像信息与人脸数据库对比，并通过图像处理模块对对比后的信息进行筛选，仅保留3张人脸最为与人脸数据库数据相似的图片，并将其余图片删除。
[0024]优选地，所述数据存储模块包括存储硬盘，用于对与人脸数据库数据相似的图片进行存储，并保存拍摄时间，同时截取一段相应时间的视频进行保存，作为证据。
[0025]优选地，所述数据存储模块还内置有计数器，用于对单位时间通过的人像进行记录，从而实现对人流量的实时监测。
[0026]本专利技术至少具备以下有益效果：
[0027]能够实时对行人的交通违章行为进行判定与取证，全程无需人工现场干预，实现了最大程度的自动化和智能化，大大降低了对交通执法人员的人力需求，而且能够对抓拍的信息进行比对筛选，从而大大降低了后期对监控视频识别、取证所需的劳动强度，进而大
大提高了工作效率，也因此增加了本专利技术的实用性。
附图说明
[0028]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0029]图1为本专利技术基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法的流程图。
具体实施方式
[0030]以下将配合附图及实施例来详细说明本申请的实施方式，借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
[0031]请参照图1所示，本专利技术的实施例中，
[0032]一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，包括：图像采集模块、信息传输模块、图像比对模块、图像处理模块以及数据存储模块；
[0033]其中，图像采集模块用于对图像的抓拍，图像采集模块包括用于对人像进行实时监测的监控探头，采集模块还包括五点触发模块，五点触发模块由头型、左眼、右眼、鼻子以及嘴巴构成，当五点触发模块出现于监控探头下时，监控探头进行抓拍；
[0034]其中，信息传输模块安装于图像采集本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，其特征在于，包括：图像采集模块、安装于所述图像采集模块输出端上的信息传输模块、安装于所述信息传输模块输出端上的图像比对模块、安装于所述图像比对模块输出端上的图像处理模块以及安装于所述图像处理模块输出端上的数据存储模块，其中：所述图像采集模块用于对图像的抓拍；所述信息传输模块用于图像采集模块抓拍的信息进行传输；所述图像比对模块用于对信息传输模块传输的数据进行比对；所述图像处理模块用于对图像比对模块比对后的数据进行筛选；所述数据存储模块用于对图像处理模块筛选后的图像进行存储。2.根据权利要求1所述的一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，其特征在于：所述图像采集模块包括用于对人像进行实时监测的监控探头，所述采集模块还包括五点触发模块，所述五点触发模块由头型、左眼、右眼、鼻子以及嘴巴构成，当五点触发模块出现于所述监控探头下时，所述监控探头进行抓拍。3.根据权利要求2所述的一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，其特征在于：所述监控探头选用800万以上像素的网络摄像头。4.根据权利要求3所述的一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，其特征在于：所述监控探头内置有计时器，所述计时器能够在抓拍过程中实时记录抓拍时间。5.根据权利要求4所述的一种基于前端视频分析的AI图像抓拍与取证方法，其特征在于：所...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴伟斌，李中伟，黄云，吴斌，吴奕铭，
申请(专利权)人：浙江科信智能信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：