一种基于红外图像算法的人员监控系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于红外图像算法的人员监控系统及方法，包括以下步骤：在工业园区不同人为活动区域的人员监控管理点处接入红外热成像仪，利用离散化窗口滑窗卷积方法调节红外图像处理能力高斯噪声信息，并接入远程云端人员监控算法处理与优化控制平台；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台获取被监控人员原始图像；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台将信息汇集后通过统一数据加密后上传至边缘计算服务器；上传的信息汇总至远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估；本发明专利技术能有效的拓展人员行为动作幅度算法与处理在红外图像处理能力监控方面的应用。在红外图像处理能力监控方面的应用。在红外图像处理能力监控方面的应用。

【技术实现步骤摘要】
一种基于红外图像算法的人员监控系统及方法


[0001]本专利技术涉及人员行为监测领域，尤其涉及一种基于红外图像算法的人员监控系统及方法。

技术介绍

[0002]目前，市场上已存在各种对工业园区人员的监控设备，但在这些设备在使用过程中仍然存在一些不足之处。由于系统的针对工业园区人员监控，系统的可靠性十分重要，否则会造成严重后果，因此系统的实时性、可靠性、稳定性十分重要。
[0003]现有的对工业园区人员行为监控的方法大都是被动式的，防拆卸功能多采用高强度合金外壳实现，没有对工业园区人员的危险行为进行提前预警，带来一定的安全隐患，同时监控系统对工业园区人员进行位置信息获取时，由于容易受干扰，且与后台指挥管理中心的通信要考虑信息安全问题，避免工业园区人员位置信息被其他人获取。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术存在的缺点与不足，本专利技术提供一种基于红外图像算法的人员监控系统及方法。
[0005]本专利技术所采用的技术方案是，一种基于红外图像算法的人员监控方法，包括以下步骤：在工业园区不同人为活动区域的人员监控管理点处接入红外热成像仪，利用离散化窗口滑窗卷积方法调节工业园区不同人为活动区域图像的高斯噪声信息，并通过边缘计算网关接入远程云端人员监控算法处理与优化控制平台；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台获取被监控人员原始图像：终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理以及对被监控人员原始图像进行目标增强处理；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台的人员红外监控图像数据传输单元采用远程云端人员监控算法处理与优化控制平台数据传输通道将终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理、对被监控人员原始图像进行目标增强处理以及单位时间内人员的出现频率信息汇集后通过统一数据加密后上传至边缘计算服务器；上传的终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理、对被监控人员原始图像进行目标增强处理以及单位时间内人员的出现频率信息汇总至远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估包括异常人员行为停留时间分析评估、异常人员行为不规范性等级评估以及对人员行为异常红外图像处理能力给出计算与优化方案。
[0006]所述远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估包括以下步骤：
当对被监控人员原始图像进行目标增强处理发生改变时，异常人员行为的种类特性分析评估程序开始启动；采用人员行为动作幅度特征提取算法，对采集的单位时间内人员的出现频率信息进行分析，评估实时采集的红外图像处理能力人员行为动作幅度有无工具、上半身动作、下半身动作不规律现象；评估红外热成像仪传输人员红外监控图像的热感应部分的波动情况；评估红外热成像仪的部分人员行为异常变化情况和变化情况对红外热成像仪的影响程度；利用分红外热成像仪周边人员行为动作幅度、工业园区人员行为动作幅度变化情况，以及对被监控人员原始图像进行目标增强处理综合计算红外热成像仪监控以及优化时间，基于红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度及监控以及优化时间，从工业园区人员行为动作幅度中分析提取红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度，利用人员行为动作幅度评估算法，计算红外热成像仪异常人员行为整体分布情况，评估红外热成像仪拍摄的使用时长；依据上述评估结果，对红外热成像仪状态进行分级测评，并给出不同的监控周期方案。
[0007]所述人员行为动作幅度特征提取算法具体步骤如下：建立不同季节状况下红外热成像仪状态数据库，包括工业园区不同人为活动区域路正常情况曲线数据库，被测红外热成像仪历史曲线数据库，以及各种红外热成像仪弊端曲线数据库；对采集的工业园区不同人为活动区域人员行为动作幅度曲线信息进行目标增强处理；对采集的工业园区不同人为活动区域人员行为动作幅度曲线信息进行曲线分析与特征提取；红外热成像仪特征人员红外监控图像曲线生成以及特征匹配与人员行为动作幅度对比分析，通过将被测曲线与正常曲线、历史曲线的差异度进行量化，评估异常人员行为的种类状态，通过与弊端曲线特征进行匹配评估人员行为异常弊端及原因。
[0008]所述利用人员行为动作幅度评估算法，计算红外热成像仪拍摄的使用时长情况，评估红外热成像仪拍摄的使用时长的具体步骤如下：利用离散化窗口滑窗卷积方法调节工业园区不同人为活动区域人员行为异常人员行为动作幅度红外图像处理能力人员行为异常次数，人员行为异常时间参数；利用单位时间内人员的出现频率信息、工业园区人员行为动作幅度变化情况，以及对被监控人员原始图像进行目标增强处理综合计算红外热成像仪监控以及优化时间；基于红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度及监控以及优化时间，从工业园区人员行为动作幅度中分析提取红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度，利用人员行为动作幅度评估算法，计算红外热成像仪异常人员行为整体分布情况；通过红外热成像仪异常人员行为整体分布情况评估拍摄的使用时长，预测红外图像处理能力的剩余时长。
[0009]所述红外热成像仪利用离散化窗口滑窗卷积方法调节的工业园区不同人为活动区域图像的高斯噪声信息经过人员行为动作幅度转换器将不同时间人员行为动作幅度转
换成分类人员行为动作幅度后通过边缘计算网关接入远程云端人员监控算法处理与优化控制平台。
[0010]一种基于红外图像算法的人员监控系统，包括设置在远程云端人员监控算法处理与优化控制平台的利用离散化窗口滑窗卷积方法调节模块、远程云端人员监控算法处理与优化控制平台数据传输通道以及远程云端人员监控算法处理与优化控制平台；所述利用离散化窗口滑窗卷积方法调节模块包括接入工业园区不同人为活动区域的人员监控管理点处的红外热成像仪、远程云端人员监控算法处理与优化控制平台滤波单元和目标增强处理单元，红外热成像仪用于利用离散化窗口滑窗卷积方法调节工业园区不同人为活动区域图像的高斯噪声信息并将其通过边缘计算网关传输到远程云端人员监控算法处理与优化控制平台，远程云端人员监控算法处理与优化控制平台滤波单元用于采集终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理，目标增强处理单元用于采集远程云端人员监控算法处理与优化控制平台的对被监控人员原始图像进行目标增强处理；所述远程云端人员监控算法处理与优化控制平台数据传输通道包括信息汇集模块以及5G信号人员红外监控图像数据传输单元，信息汇集模块用于将工业园区不同人为活动区域图像的高斯噪声信息、对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理和对被监控人员原始图像进行目标增强处理进行汇总，5G信号人员红外监控图像数据传输单元用于将信息汇集模块汇总后的利用离散化窗口滑窗卷积方法调节信息利用统一数据加密后上传至边缘计算服务器至远程云端人员监控算法处理与优化控制平台；所述远程云端人员监控算法处理与优化控制平台用于对汇总后的利用离散化窗口滑窗卷积方法调节信息进行分析处理，给出异常人员行为停留时间评估结果以及不同的监控周期方案。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于红外图像算法的人员监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：在工业园区不同人为活动区域的人员监控管理点处接入红外热成像仪，利用离散化窗口滑窗卷积方法调节工业园区不同人为活动区域图像的高斯噪声信息，并通过边缘计算网关接入远程云端人员监控算法处理与优化控制平台；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台获取被监控人员原始图像：终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理以及对被监控人员原始图像进行目标增强处理；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台的人员红外监控图像数据传输单元采用远程云端人员监控算法处理与优化控制平台数据传输通道将终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理、对被监控人员原始图像进行目标增强处理以及单位时间内人员的出现频率信息汇集后通过统一数据加密后上传至边缘计算服务器；上传的终端对被监控人员原始图像进行归一化以及图像分割处理、对被监控人员原始图像进行目标增强处理以及单位时间内人员的出现频率信息汇总至远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估；远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估包括异常人员行为停留时间分析评估、异常人员行为不规范性等级评估以及对人员行为异常红外图像处理能力给出计算与优化方案。2.根据权利要求1所述的一种基于红外图像算法的人员监控方法，其特征在于，所述远程云端人员监控算法处理与优化控制平台进行异常人员出现以及异常人员行为不规范评估包括以下步骤：当对被监控人员原始图像进行目标增强处理发生改变时，异常人员行为的种类特性分析评估程序开始启动；采用人员行为动作幅度特征提取算法，对采集的单位时间内人员的出现频率信息进行分析，评估实时采集的红外图像处理能力人员行为动作幅度有无工具、上半身动作、下半身动作不规律现象；评估红外热成像仪传输人员红外监控图像的热感应部分的波动情况；评估红外热成像仪的部分人员行为异常变化情况和变化情况对红外热成像仪的影响程度；利用分红外热成像仪周边人员行为动作幅度、工业园区人员行为动作幅度变化情况，以及对被监控人员原始图像进行目标增强处理综合计算红外热成像仪监控以及优化时间，基于红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度及监控以及优化时间，从工业园区人员行为动作幅度中分析提取红外图像处理能力人员行为异常人员行为动作幅度，利用人员行为动作幅度评估算法，计算红外热成像仪异常人员行为整体分布情况，评估红外热成像仪拍摄的使用时长；依据上述评估结果，对红外热成像仪状态进行分级测评，并给出不同的监控周期方案。3.根据权利要求2所述的一种基于红外图像算法的人员监控方法，其特征在于，所述人员行为动作幅度特征提取算法具体步骤如下：建立不同季节状况下红外热成像仪状态数据库，包括工业园区不同人为活动区域路正常情况曲线数据库，被测红外热成像仪历史曲线数据库，以及各种红外热成像仪弊端曲线数据库；对采集的工业园区不同人为活动区域人员行为动作幅度曲线信息进行目标增强处理；
对采集的工业园区不同人为活动区域人员行为动作幅度曲线信息进行曲线分析与特征提取；红外热成像仪特征人员红外监控图像曲线生成以及特征匹配与人员行为动作幅度对比分析，通过将被测曲线与正常曲线、历史曲线的差异度进行量化，评估异常人员行为的种类状态，通过与弊端曲线特征进行匹配评估...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋先勇，郝明华，薛方俊，李志刚，
申请(专利权)人：四川三思德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：