视频监控系统、异常事件检测方法技术方案

本发明专利技术涉及安全检测技术领域，尤其提供一种视频监控系统、异常事件检测方法，方法包括：按照预设比例收集多种类别数据集信息并分别标注至数据集，根据预设比例进行划分得到多个训练集和验证集；将多个训练集分别输入训练模型进行模型训练，训练集对应的验证集输入训练模块进行验证，将训练好的模型分别嵌入对应的目标检测单元内；根据施工区域确定电子围栏布置区域并进行区域划分以及设定跨区域规则和判定异常事件等级规则；根据预设检测节点的检测结果调取监控画面并进行预处理；利用目标检测模块获取预处理后监控画面的目标检测结果；根据目标检测结果获取异常事件类型及等级。其目的在于，解决高原环境下施工异常事件漏检、难检的技术问题。难检的技术问题。难检的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
视频监控系统、异常事件检测方法


[0001]本专利技术涉及安全检测
，具体而言，涉及一种视频监控系统、异常事件检测方法。

技术介绍

[0002]高原电力项目施工规模庞大且系统复杂，局部异常事件会影响整体项目的正常运行，为确保施工安全、协调，若能精确预警、识别异常事件对高原环境下电力项目施工有重要意义。
[0003]目前，基于视频监控实时检测高原电力施工中异常事件成为了研究的热门方向，然而在高原复杂环境下基于视频监控的异常事件检测非常具有挑战性，传统的视频监控系统普遍采用高清摄像头对施工场地的关键性节点进行实时监控，并基于视频监控对施工场地内的异常事件进行识别，该类监控系统通常采用的是一种被动监控的模块，一般是在异常事件发生后，监控人员通过调取监视画面或其它途径以获得异常事件信息，进一步判断异常事件类型；上述方案在实际运用中，依靠人工操作来监控场景，通过观看视频发现异常事件，时常发生错检、漏检；
[0004]尤其是当施工场地内发生例如火灾、台风、雷电等自然灾害引起的严重异常事件时，现有方法在基于图像识别时难以正确检测出实际事故类型；另一方面，由于高原环境的复杂性，图像采集设备能够采集到的区域有限，当事故发生在检测盲区无法被检测时，会造成异常事件的漏检和难检的问题。为有效提升传统视频异常事件检测精度、稳定性，我们提出了一种视频监控系统、异常事件检测方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种视频监控系统、异常事件检测方法，用以解决高原环境下施工过程中异常事件漏检、难检的技术问题。
[0006]本专利技术第一方面技术方案提供一种视频监控系统，包括服务器以及布置在监控区域内至少一个电子围栏，所述服务器与电子围栏通信连接，所述电子围栏包括：
[0007]至少一个数据采集装置，用于采集监控区域内的环境数据；
[0008]至少一个检测节点，用于检测监控区域内检测数据的变化趋势，对异常事件进行预测；
[0009]至少一个监控设备，用于获取监控区域内的视频图像信息；
[0010]至少一个感应组件，用于识别闯入或闯出电子围栏；
[0011]显示屏，用于显示视频图像监控数据以及危险报警数据；
[0012]主控模块，其配置有目标检测模块，所述目标检测模块配置为根据所述监控设备采集到的图像数据进行目标检测，确定存在目标检测对象的目标显示区。
[0013]进一步地，所述监控设备上安装有角度调节组件，所述角度调节组件配置为根据目标检测模块的检测结果调节监控设备的角度参数。
[0014]进一步地，该系统还包括：
[0015]火灾传感器，布置在监控区域内并与监控设备通信连接，当检测火灾时，通过角度调节组件调节监控设备的角度对火灾进行监控。
[0016]进一步地，多个所述目标检测模块包括：
[0017]第一目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无异物闯入；
[0018]第二目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无自然灾害发生；
[0019]第三目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内施工人员是否佩戴护具；
[0020]第四目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无交通异常事件。
[0021]进一步地，所述服务器采用云服务器，所述云服务器配置为接收目标检测模块传送的图像信息进行解压后分区存储至数据库中。
[0022]进一步地，所述数据采集装置所采集的环境数据信息至少包括：温湿度、氧气浓度、天气、紫外线辐射、大气压。
[0023]进一步地，该系统还包括：预警通知模块，用于根据监控区域内是否存在异常事件发出预警信息，若存在异常事件，则获取对应的预警信息，所述预警信息至少包括：时间、地理位置坐标以及异常事件类型。
[0024]本专利技术第二方面技术方案提供一种异常事件检测方法，应用于本专利技术第一方面技术方案中任一项所述的视频监控系统，包括如下步骤：
[0025]按照预设比例收集多种类别数据集信息并分别标注至数据集，根据预设比例进行划分得到多个训练集和验证集；
[0026]将多个训练集分别输入训练模型进行模型训练，训练集对应的验证集输入训练模块进行验证，将训练好的模型分别嵌入对应的目标检测单元内；
[0027]根据施工区域确定电子围栏的布置区域，针对电子围栏布置区域进行区域划分并设定跨区域规则和判定异常事件等级规则；
[0028]根据预设检测节点的检测结果调取监控画面并对监控画面进行预处理；
[0029]利用目标检测模块获取预处理后监控画面的目标检测结果；
[0030]根据目标检测结果获取异常事件类型及等级。
[0031]进一步地，监控画面预处理包括：
[0032]将监控画面拆分成帧图像，分别输入至多个目标检测单元中对异常事件进行检测，若检测到某一类别，将该检测类别输出且标记预警信息；
[0033]若无异常事件，则直接输出无预警信息。
[0034]进一步地，，所述获取目标检测结果还包括：将视频片段输入至M
‑
I3D模块的空间流卷积神经网络和时间流卷积神经网络中进行特征提取，并利用多示例排序模型根据特征输出异常分数，判断是否发生异常事件。
[0035]本专利技术第二方面技术方案提供的异常事件检测方法，应用于本专利技术第一方面技术方案中任一项所述的视频监控系统，因而其具有如本申请第一方面技术方案所述的视频监
控系统的全部有益效果，在此不再赘述。
[0036]本专利技术的有益效果包括：
[0037]1.本专利技术所提供的视频监控系统，通过电子围栏、监控设备、数据采集装置、检测节点以及目标检测模块的配合使用，改善了高原环境下施工视频监控系统中仅对关键性节点实时监控的问题，采用一种主动监控的模式，在异常事件发生之前做出预警，无需依靠人工操作来监控场景，进一步加强了监控区域的安全管理；
[0038]2.本专利技术所提供的异常事件检测方法，基于视频监控系统，通过对比目标检测模块中多种正负样本的特征匹配程度，来判断该施工区域内是否存在异常事件，避免出现错检、漏检的情况，有效提高了针对异常事件的准确率；另一方面通过对异常事件进行等级划分，以实现针对不同等级采用不同处理手段。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
[0040]图1为本专利技术实施例提供的视频监控系统的结构示意图；
[0041]图2为本专利技术实施例提供的电子围栏的结构示意图；
[0042]图3为本专利技术实施例提供的异常事件检测方法的步骤示意图。
具体实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.视频监控系统，其特征在于，包括服务器以及布置在监控区域内至少一个电子围栏，所述服务器与电子围栏通信连接，所述电子围栏包括：至少一个数据采集装置，用于采集监控区域内的环境数据；至少一个检测节点，用于检测监控区域内检测数据的变化趋势，对异常事件进行预测；至少一个监控设备，用于获取监控区域内的视频图像信息；至少一个感应组件，用于识别闯入或闯出电子围栏；显示屏，用于显示视频图像监控数据以及危险报警数据；主控模块，其配置有目标检测模块，所述目标检测模块配置为根据所述监控设备采集到的图像数据进行目标检测，确定存在目标检测对象的目标显示区。2.根据权利要求1所述的视频监控系统，其特征在于，所述监控设备上安装有角度调节组件，所述角度调节组件配置为根据目标检测模块的检测结果调节监控设备的角度参数。3.根据权利要求2所述的视频监控系统，其特征在于，该系统还包括：火灾传感器，布置在监控区域内并与监控设备通信连接，当检测火灾时，通过角度调节组件调节监控设备的角度对火灾进行监控。4.根据权利要求1所述的视频监控系统，其特征在于，多个所述目标检测模块包括：第一目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无异物闯入；第二目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无自然灾害发生；第三目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内施工人员是否佩戴护具；第四目标检测单元，配置为对所述图像数据进行全图扫描，用于检测监控区域内有无交通异常事件。5.根据权利要求1所述的视频监控系统，其特征在于，所述服务器采用云服务器，所述云服务器配置为接收目标检测模块传送的图像信息进行解压后分区存储至数据库中。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：董宸希，马德士，李芳富，周健伟，王玉莹，李旭，董云，马岩，尹鹤松，
申请(专利权)人：华能新能源工程建设北京有限公司，
类型：发明
国别省市：