【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，尤其涉及基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法及系统。
技术介绍
1、在现有的校园管理中，通常采用摄像头对学校各个区域进行监控，通过摄像头来采集校园内的实时画面后发送给监控室，由监控人员在监控室进行监控。
2、现有的用于校园监控的图像识别的改进，通常是对校园监控中的学生图像信息进行图像识别，比如在申请公开号为cn113569709a的中国专利中，公开了基于卷积神经网络的校园安全图像识别预警方法，该方案就是采集真实人类翻越校园围墙的图像和手写标签，使用采集到的真实人类翻越校园围墙的图像和手写标签训练图像识别网络，使用热释电红外传感器进行探测人类翻越围墙并进行拍照，将拍摄的图像输入神经网络进行分类鉴别并提出预警；其他的用于校园监控的图像识别的改进，通常是将声音识别与图像识别相结合，对监控区域持续进行声音识别以及图像识别从而对危险行为进行判断，缺少基于监控的图像识别分析对声音识别开关的控制，这会导致直接通过声音识别进行判断会干扰图像识别后对于危险行为判断的准确性，从而造成误判或延误最佳救援的时机，鉴于此...
【技术保护点】
1.基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，获取校园的教学楼中的多个摄像头的分布情况，对多个摄像头进行分组处理包括：
3.根据权利要求2所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，基于摄像头的分组使用区别处理法分别对每组的摄像头拍摄得到的影像进行处理包括：
4.根据权利要求3所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，区别处理法包括外部处理法以及内部处理法，外部处理法用于对外部摄像组进行处理，内...
【技术特征摘要】
1.基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，获取校园的教学楼中的多个摄像头的分布情况，对多个摄像头进行分组处理包括：
3.根据权利要求2所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，基于摄像头的分组使用区别处理法分别对每组的摄像头拍摄得到的影像进行处理包括：
4.根据权利要求3所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，区别处理法包括外部处理法以及内部处理法，外部处理法用于对外部摄像组进行处理，内部处理法用于对内部摄像组进行处理，外部处理法包括：
5.根据权利要求4所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，外部处理法还包括：
6.根据权利要求5所述的基于监控图像识别的校园异常行为安全检测方法，其特征在于，外部处理法还包括：当预连接物体在外部拍摄区域内的连续存在...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭小虎，刘青，
申请(专利权)人：南京格瑞物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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