一种区域智能化安防监控快速识别分析系统技术方案

本发明专利技术公开了一种区域智能化安防监控快速识别分析系统，涉及安防监控技术领域，包括：环境采集模块、数据处理模块、视频监控识别模块和数据存储模块，环境采集模块、视频监控识别模块和数据存储模块分别与数据处理模块电性连接，且视频监控识别模块包括：人脸识别模块和火焰识别模块。本发明专利技术能有效对当前环境进行实时监控，同时对于访问人员能进行实时监测识别，当身份验证不成功时，能有效进行提醒预警，方便提高安全系数，另外通过火焰识别，能实时监控当前消防环境信息，若识别检测出异常情况，进行及时推送至安防监控中心进行预警，可有效避免了火灾事故的产生，也能更好的保护了人民财产及人身安全，应用范围广。应用范围广。应用范围广。

【技术实现步骤摘要】
一种区域智能化安防监控快速识别分析系统


[0001]本专利技术涉及安防监控
，具体来说，涉及一种区域智能化安防监控快速识别分析系统。

技术介绍

[0002]安防监控系统是应用光纤、同轴电缆或者微波在其闭合的环路内传输视频信号，并从摄像到图像显示和记录构成独立完整的系统；它能够实时、形象、真实地反映被监控对象，不但极大地延长了人眼的观察距离，而且扩大了人眼的机能，它可以在恶劣的环境下代替人工进行长时间监视，让人能够看到被监视现场的实际发生的一切情况，并通过录像机记录下来；同时报警系统设备对非法入侵进行报警，产生的报警信号输入报警主机，报警主机触发监控系统录像并记录。
[0003]但目前，安防监控系统对于人脸识别预警以及火灾防范预警比较滞后，不能起到很好的预防火灾以及遇到陌生人群及时预警的作用。
[0004]因此，亟需一种区域智能化安防监控快速识别分析系统。
[0005]针对相关技术中的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

技术实现思路

[0006]针对相关技术中的问题，本专利技术提出一种区域智能化安防监控快速识别分析系统，以克服现有相关技术所存在的上述技术问题。
[0007]本专利技术的技术方案是这样实现的：
[0008]一种区域智能化安防监控快速识别分析系统，包括：环境采集模块、数据处理模块、视频监控识别模块和数据存储模块，所述环境采集模块、所述视频监控识别模块和所述数据存储模块分别与所述数据处理模块电性连接，且所述视频监控识别模块包括：人脸识别模块和火焰识别模块，其中；
[0009]所述环境采集模块，用于部署若干数据采集节点采集环境信息传输至所述数据处理模块；
[0010]所述数据处理模块，用于获取采集的环境信息进行信息处理并提取视频数据信息传输至视频监控识别模块；
[0011]所述视频监控识别模块，用于接收视频数据信息并进行视频数据识别；
[0012]所述人脸识别模块，用于对视频数据信息进行人脸识别；
[0013]所述火焰识别模块，用于对视频数据信息进行火焰识别；
[0014]所述数据存储模块，用于建立数据信息库。
[0015]进一步的，还包括：安防监控中心，所述安防监控中心通过通信模块与所述数据处理模块信息传输。
[0016]进一步的，所述数据采集节点，包括：摄像头、温湿度传感器、氧气传感器、二氧化碳传感器、甲烷传感器和氨气传感器。
[0017]进一步的，所述数据存储模块，包括：人脸数据库，其中；
[0018]所述人脸数据库，用于局部图像帧序列特征提取，并形成完整的人脸图像帧序列搭建人脸数据库。
[0019]进一步的，所述人脸识别模块，包括以下步骤：
[0020]校验人脸帧序列集合，表示为S{s1,s2,s3,...,s
n
}，所述人脸数据库中有m个人脸数据帧序列，分别为X{X1,X2,X3,...X
m
}，每个X
i
都代表一个完整的人脸数据，表示为X
i
{x
i1
,x
i2
,x
i3
,...,x
in
}；
[0021]计算S与X中每个集合的欧式距离，表示为：
[0022][0023]计算每个I
j
的平均值：
[0024][0025]获得被校验人脸帧序列与人脸数据库中每个人脸帧序列距离集合，表示为：
[0026]I
′
{I
′
1j
,I
′
2j
,I
′
3j
,...,I
′
nj
}；
[0027]进行按距离大小排序，转换的距离集合，表示为：
[0028]P{p1,p2,p3,...,p
n
}；
[0029]其中，p1＜p2＜p3＜...＜p
n
,p
i
＝I
′
j
；
[0030]获取人脸识别结果传输至所述安防监控中心。
[0031]进一步的，所述人脸识别结果，包括以下步骤：
[0032]预先设定人脸识别门限值为δ；
[0033]若时，则进行门禁开启；
[0034]若时，则门禁不进行操作，并推送通知至安防监控中心。
[0035]进一步的，所述火焰识别模块，包括以下步骤：
[0036]预先对视频数据信息进行图像灰度化和图像去噪处理；
[0037]将预处理后的两帧相邻图像进行差值化处理，并对差值化后的图像进行阈值分割处理；
[0038]阈值分割后进行形态学处理，消除物体边界点和小于结构元素的噪声点，并选取运动区域作为目标区域；
[0039]对目标区域的图像拆分为R、G、B三通道颜色，并对图像像素值分割；
[0040]获取识别的火焰进行标记，并推送至安防监控中心。
[0041]进一步的，所述两帧相邻图像进行差值化处理，包括以下步骤：
[0042]对视频数据前后两帧图像进行像素值的作差计算，表示为：
[0043]D
n
(x,y)＝|f
n
(x,y)
‑
f
n
‑1(x,y)|；
[0044]其中，f
n
(x,y)和f
n
‑1(x,y)分别为视频图像的第n帧和第n
‑
1帧图像，D
n
(x,y)为两帧图像进行差值运算后的像素值；
[0045]预先设定阈值T，获取目标物体区域，表示为：
[0046][0047]其中，R
n
(x,y)为二值化处理后的图像，D
n
(x,y)为两帧图像趋分后的图像。
[0048]进一步的，所述对目标区域的图像拆分为R、G、B三通道颜色，包括以下步骤：
[0049]进行设定颜色分量的阈值，获取实时火焰日标各个颜色分量的像素值范围特征，表示为：
[0050][0051]其中，R代表红色分量、G代表绿色分量、B代表蓝色分量，S代表的是色彩饱和度，R
th
代表了红色分量阈值，其取值为180，S
th
为代表饱和度阈值，取值为1.1。
[0052]本专利技术的有益效果：
[0053]本专利技术区域智能化安防监控快速识别分析系统，通过部署数据采集节点采集环境信息传输至数据处理模块，并进行信息处理提取视频数据信息传输至视频监控识别模块分别进行人脸识别和火焰识别，不仅能有效对当前环境进行实时监控，同时对于访问人员能进行实时监测识别，当身份验证不成功时，能有效进行提醒预警，方便提高安全系数，另外通过火焰识别，能实时监控当前消防环境信息，若识别检测出异常情况，进行及时推送至安防监控中心进行预警，可有效避免了火灾事故的产生，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区域智能化安防监控快速识别分析系统，其特征在于，包括：环境采集模块(1)、数据处理模块(2)、视频监控识别模块(3)和数据存储模块(4)，所述环境采集模块(1)、所述视频监控识别模块(3)和所述数据存储模块(4)分别与所述数据处理模块(2)电性连接，且所述视频监控识别模块(3)包括：人脸识别模块(5)和火焰识别模块(6)，其中；所述环境采集模块(1)，用于部署若干数据采集节点采集环境信息传输至所述数据处理模块(2)；所述数据处理模块(2)，用于获取采集的环境信息进行信息处理并提取视频数据信息传输至视频监控识别模块(3)；所述视频监控识别模块(3)，用于接收视频数据信息并进行视频数据识别；所述人脸识别模块(5)，用于对视频数据信息进行人脸识别；所述火焰识别模块(6)，用于对视频数据信息进行火焰识别；所述数据存储模块(4)，用于建立数据信息库。2.根据权利要求1所述的区域智能化安防监控快速识别分析系统，其特征在于，还包括：安防监控中心(7)，所述安防监控中心(7)通过通信模块(8)与所述数据处理模块(2)信息传输。3.根据权利要求1所述的区域智能化安防监控快速识别分析系统，其特征在于，所述数据采集节点，包括：摄像头、温湿度传感器、氧气传感器、二氧化碳传感器、甲烷传感器和氨气传感器。4.根据权利要求1所述的区域智能化安防监控快速识别分析系统，其特征在于，所述数据存储模块(4)，包括：人脸数据库，其中；所述人脸数据库，用于局部图像帧序列特征提取，并形成完整的人脸图像帧序列搭建人脸数据库。5.根据权利要求4所述的区域智能化安防监控快速识别分析系统，其特征在于，所述人脸识别模块(5)，包括以下步骤：校验人脸帧序列集合，表示为S{s1,s2,s3,...,s
n
}，所述人脸数据库中有m个人脸数据帧序列，分别为X{X1,X2,X3,...X
m
}，每个X
i
都代表一个完整的人脸数据，表示为X
i
{x
i1
,x
i2
,x
i3
,...,x
in
}；计算S与X中每个集合的欧式距离，表示为：计算每个I
j
的平均值：获得被校验人脸帧序列与人脸数据库中每个人脸帧序列距离集合，表示为：I
′
{I
′
1j
,I
′
2j
,I
′
3j
,.....

【专利技术属性】
技术研发人员：谢光胜，房振辉，王启明，葛洪亮，张年龙，张辉，
申请(专利权)人：安徽辉联信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：