【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及安防监控，具体的是基于物联网的安防监控分析控制方法、系统及储存介质。
技术介绍
1、传统的视频安全监控都是以人为主，由安保人员直接查看监控画面来判断是否有非法入侵人员。对于一些范围较大的工厂，需要进行安全防护的地方多，布置的视频监控点的数量多，呈现在工作人员面前的监控画面数量很多，工作人员很难兼顾所有待监控场所，加之人眼的易疲劳性，经常会遗漏许多可疑目标，工作人员不能保证及时的对每一个监控画面做出有效判断，从而会给监控场所带来重大损失。
2、随着智能视频监控技术的日益成熟，以人工智能与视频分析等技术为主的智能入侵检测系统在一定程度上弥补了人工监控的不足。智能入侵检测系统是指通过视频分析的方法，自动发现监控视频中的入侵目标，并且根据一定判定条件，确定是否自动报警，但是现有的视频监控技术会出现由于目标未完全进入报警区域进行作案，而产生漏报的情况。
技术实现思路
1、为解决上述
技术介绍
中提到的不足，本专利技术的目的在于提供基于物联网的安防监控分析控制方法、系统及储存介质，能够首先判定是否存在目标，且对存在目标后再次进行判定目标是否入侵了警示区域。
2、第一方面，本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：基于物联网的安防监控分析控制系统，包括：
3、图像采集模块：用于采集视频监控图像，将采集得到的视频监控图像发送至图像处理模块；
4、图像处理模块：用于对视频监控图像进行预处理，得到视频监控处理图像，对视频监控处理图像进行格式转换
5、图像分析模块：用于设定目标特征判定系数阈值，将目标特征判定系数与目标特征判定系数阈值进行比较，根据比较结果判定视频监控图像内是否存在目标物体，若不存在，则发送无目标信号至执行模块，若存在，则发送有目标信号至执行模块，且将目标特征判定系数对应的的视频监控图像发送至安全分析模块；
6、安全分析模块：用于对视频监控图像划定预警区域，对目标划定检测区域；对预警区域与检测区域的特征向量进行提取，通过预警区域与检测区域的特征向量计算得出预警区域与检测区域的余弦相似度，通过设定的余弦相似度阈值与余弦相似度比较，对目标是否入侵预警区域进行判定，若存在一定相似度，则发送预警信号至报警模块，若相似度高，则发送报警信号至报警模块；
7、执行模块：用于在接收到无目标信号后，亮起绿色指示灯进行指示，在接收到有目标信号后，亮起红色指示灯进行指示；
8、报警模块：用于在接收到预警信号后，进行一次警报提示，报警说明存在有目标入侵警示区域的风险，在接收到报警信号后，进行二次警报提示，报警说明已经有目标入侵了警示区域。
9、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像采集模块首先通过采集监控视频后，通过视频编辑软件对视频进行多帧截取，从而获取得到视频监控图像。
10、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像处理模块对图像数据进行标记的过程：将特征数据标记为ti，将像素数据标记为xi，将灰度数据标记为hi，其中，i为图像采集模块采集次数标号，且i=1、2、3、...n；n为图像采集模块采集次数总数。
11、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像处理模块计算得出目标特征判定系数的过程：
12、利用公式计算得出目标特征判定系数pti，式中，t0为预设特征数据，x0为预设像素数据，h0为预设灰度数据，a为特征影响系数，b为像素影响系数，c为灰度影响系数，k1、k2和k3均为预设比例系数。
13、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述图像分析模块的分析过程包括以下步骤：
14、设定目标特征判定系数阈值pt0，将计算得出的目标特征判定系数pti与目标特征判定系数阈值pt0进行比较：
15、若pti≤pt0，判定此时视频监控图像内不存在目标物体，图像分析模块发送无目标信号至执行模块；
16、若pti＞pt0，判定此时视频监控图像内存在目标物体，图像分析模块发送有目标信号至执行模块，且将目标特征判定系数pti对应的视频监控图像发送至安全分析模块。
17、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述安全分析模块计算预警区域与检测区域的余弦相似度的过程：
18、提取预警区域的特征向量，作为第一特征向量，提取检测区域的特征向量，作为第二特征向量，将第一特征向量标记为l1i，将第二特征向量标记为l2i；
19、利用公式计算得出预警区域与检测区域的余弦相似度si，其中，为第一特征向量与第二特征向量的点积，为第一特征向量的范数，为第二特征向量的范数，p1和p2均为预设因子。
20、结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，该系统还包括：所述安全分析模块根据计算得出的预警区域与检测区域的余弦相似度si的数值大小进行相似度判断，过程如下：
21、设定余弦相似度阈值s0，其中，0＜s0＜1；
22、若-1≤si≤0，则相似度低，判定此时无目标物体进入预警区域，未造成危险；
23、若0＜si≤s0，则存在一定的相似度，判定此时有目标物体进入预警区域，安全分析模块发送预警信号至报警模块；
24、s0＜si≤1，则相似度高，判定此时有目标物体进入预警区域，且造成危险，安全分析模块发送报警信号至报警模块。
25、第二方面，为了达到上述目的，本专利技术公开了基于物联网的安防监控分析控制方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
26、接收视频监控图像，对视频监控图像进行预处理得到视频监控处理图像，对视频监控处理图像进行格式转换和特征提取，得到图像数据，其中，所述图像数据包括：特征数据、像素数据以及灰度数据；
27、对图像数据进行标记，利用标记后的图像数据进行目标特征计算，得出目标特征判定系数，设定目标特征判定系数阈值，将目标特征判定系数和目标特征判定系数阈值进行比较，根据比较结果判定视频监控图像内是否存在目标物体，并对有无目标通过指示灯进行指示；
28、若存在目标物体，则对视频监控图像划定预警区域，对目标划定检测区域；对预警区域与检测区域的相似度进行分析，根据相似度对目标是否入侵预警区域进行判定；
29、若相似度低，则无目标物体进入预警区域，若存在一定相似度，则有目标物体进入预警区域，存在有目标入侵警示区域的风险，若相似度高，则报警提示目标入侵了警示区域。
30、在本专利技术的另一方面，为了达到上述目的，公开了一种包含计算机可执行指令的储存介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行如上所述的基于物联网本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像采集模块首先通过采集监控视频后，通过视频编辑软件对监控视频进行多帧截取，从而获取得到视频监控图像。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像处理模块对图像数据进行标记的过程：将特征数据标记为Ti，将像素数据标记为Xi，将灰度数据标记为Hi，其中，i为图像采集模块采集次数标号，且i=1、2、3、...n；n为图像采集模块采集次数总数。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像处理模块计算得出目标特征判定系数的过程：
5.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像分析模块的分析过程包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述安全分析模块计算预警区域与检测区域的余弦相似度的过程：
7.根据权利要求6所述的基于物联网的安防监控分析控
8.基于物联网的安防监控分析控制方法，其特征在于，方法包括以下步骤：
9.一种包含计算机可执行指令的储存介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行如权利要求1-7中任一所述的基于物联网的安防监控分析控制系统。
...【技术特征摘要】
1.基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像采集模块首先通过采集监控视频后，通过视频编辑软件对监控视频进行多帧截取，从而获取得到视频监控图像。
3.根据权利要求1所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像处理模块对图像数据进行标记的过程：将特征数据标记为ti，将像素数据标记为xi，将灰度数据标记为hi，其中，i为图像采集模块采集次数标号，且i=1、2、3、...n；n为图像采集模块采集次数总数。
4.根据权利要求3所述的基于物联网的安防监控分析控制系统，其特征在于，所述图像处理模块计算得出目标特征判定系数的过程：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：朱海通，陈秋云，
申请(专利权)人：深圳市佳年盛世实业有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。