一种基于AI的智能楼宇监控系统技术方案

本发明专利技术涉及深度学习技术领域，公开了一种基于AI的智能楼宇监控系统，包括：阳台图像检测模块，其用于输入阳台图像到目标检测模型，结合图形处理工具输出阳台检测图像；阳台检测图像序列生成模块，其用于基于阳台检测图像生成阳台检测图像序列；阳台环境数据采集模块，其用于采集阳台环境数据；阳台环境特征提取模块，其用于基于阳台环境数据提取阳台环境特征；阳台坠物风险等级预测模块，其用于输入阳台检测图像序列和阳台环境特征到阳台坠物风险等级预测模块，输出阳台检测图像的坠物风险等级；本发明专利技术基于阳台的正面和侧面图像，通过目标检测模型结合阳台坠物风险等级预测模型可以实时预测阳台坠物风险，从而提前干预高空坠物事件。坠物事件。坠物事件。

【技术实现步骤摘要】
一种基于AI的智能楼宇监控系统


[0001]本专利技术涉及深度学习
，更具体地说，它涉及一种基于AI的智能楼宇监控系统。

技术介绍

[0002]高空抛物和坠物是城市中的一种严重安全隐患，传统方式通过安装摄像头对楼宇外立面进行实时监控，可以实时记录高空抛物和坠物事件，并作为关键证据用于责任追查和法律追究。
[0003]但是上述传统方式只是针对高空抛物和坠物事件发生后采取的措施，存在无法提前预测潜在风险的局限性，从而导致对高空抛物和坠物事件无法提前干预。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于AI的智能楼宇监控系统，解决相关技术中存在无法提前预测潜在风险的局限性，从而导致对高空抛物和坠物事件无法提前干预的技术问题。
[0005]本专利技术提供了一种基于AI的智能楼宇监控系统，包括：
[0006]阳台图像采集模块，其用于采集阳台图像；
[0007]阳台图像包括：阳台正面图像和阳台侧面图像；
[0008]阳台图像检测模块，其用于输入阳台图像到目标检测模型，结合图形处理工具输出阳台检本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于AI的智能楼宇监控系统，其特征在于，包括：阳台图像采集模块，其用于采集阳台图像；阳台图像包括：阳台正面图像和阳台侧面图像；阳台图像检测模块，其用于输入阳台图像到目标检测模型，结合图形处理工具输出阳台检测图像；分别输入阳台正面图像和阳台侧面图像到目标检测模型，输出目标物体的边界框、目标物体的类别、目标物体的置信度，通过图形处理工具在阳台正面图像和阳台侧面图像上绘制目标物体的边界框，标记目标物体的类别，调整边界框的透明度反映目标物体的置信度，输出阳台正面检测图像和阳台侧面检测图像；阳台检测图像序列生成模块，其用于基于阳台检测图像生成阳台检测图像序列；阳台检测图像序列表示为：A＝{A1…
A
n
}，其中A
n
表示第n个序列单元并表示第n秒的阳台检测图像，其中分别表示第n秒的阳台正面检测图像和阳台侧面检测图像；阳台环境数据采集模块，其用于采集阳台环境数据；环境数据包括：温度、湿度、风速、风向；阳台环境特征提取模块，其用于基于阳台环境数据提取阳台环境特征；阳台环境特征表示为：X＝{X1…
X
n
}，其中X
n
表示第n个序列单元并表示第n秒的阳台环境数据，其中X
n
＝{x1…
x4}，其中x1…
x4分别表示温度值、湿度值、风速值、风向值；阳台坠物风险等级预测模块，其用于输入阳台检测图像序列和阳台环境特征到阳台坠物风险等级预测模块，输出阳台检测图像的坠物风险等级；阳台坠物风险等级预测模块包括：第一隐藏层、特征向量拼接器、第二隐藏层；第一隐藏层的6个通道分别输入一个阳台检测图像序列单元的阳台正面检测图像的三颜色通道图像和阳台侧面检测图像的三颜色通道图像，输出阳台检测图像矩阵；特征向量拼接器将阳台检测图像矩阵进行向量化，并和阳台环境特征进行向量拼接获取混合特征；第二隐藏层输入混合特征序列，输出连接一个分类器，分类器输出第二隐藏层输入的混合特征序列对应的阳台的坠物风险等级；混合特征序列表示为：Y＝{Y1…
Y
n
}，其中Y
n
表示T
n
与X
n
的向量拼接，T
n
表示A
n
输入第一隐藏层输出的阳台检测图像矩阵向量化的结果，X
n
表示阳台环境特征的第n个序列单元。2.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能楼宇监控系统，其特征在于，通过无人机搭载摄像头拍摄阳台正面图像和阳台侧面图像。3.根据权利要求1所述的一种基于AI的智能楼宇监控系统...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄霞，黄敬发，
申请(专利权)人：福建恒吟信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：