System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种智慧园区的智能安防方法及系统技术方案_技高网

一种智慧园区的智能安防方法及系统技术方案

技术编号:41126564 阅读:5 留言:0更新日期:2024-04-30 17:54
本发明专利技术涉及智能安防技术领域,更具体地,本发明专利技术涉及一种智慧园区的智能安防方法及系统,包括:采集园区内行为人的活动视频,将所述活动视频转化为多帧图像;获取所述行为人的人体关节点,根据所述行为人的人体关节点,计算出人体关节点之间的距离和该行为人的人体关节点的主方向,最终得到数据集:人体关节点之间的距离、人体关节点的主方向和行为人标签,其中所述行为人的标签用于指示行为人的行为是异常或者正常。本发明专利技术能够根据园区内安全等级的不同,自适应的进行报警。当园区内不同区域人员出现异常行为时,及时发出警报,并确定发生异常行为的位置,可以自动化地监测和识别异常情况,从而减轻安保人员的工作负担,提高工作效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能安防。更具体地,本专利技术涉及智慧园区的智能安防方法及系统


技术介绍

1、随着智慧园区基础设施的升级改造以及园区规模的扩大,园区人口大幅度的增加,呈现出人口基数大、流动性高、管控难度高等特点,因此智慧园区的日常管理也变得复杂多变,所以发生治安案件或者其他社会问题的概率也随之增加,所以需要智慧园区的安防系统解决治安问题。

2、但是目前的智慧园区的安防系统存在一定的缺陷,例如,安防系统的智能化和自动化较低,有的安防系统对园区内的所有区域都会采用同样的安防措施进行监测,导致一些不重要的区域安防程度较高,还需要对其投入大量的人力、物力和财力。


技术实现思路

1、本专利技术提供一种智慧园区的智能安防方法及系统,旨在解决相关技术中安防系统的智能化和自动化较低,有的安防系统对园区内的所有区域都会采用同样的安防措施进行监测的问题。

2、在第一方面中,本专利技术提供了智慧园区的智能安防方法,包括:采集园区内行为人的活动视频,将所述活动视频转化为多帧图像;获取所述行为人的人体关节点,根据所述行为人的人体关节点,计算出人体关节点之间的距离和该行为人的人体关节点的主方向,最终得到数据集:人体关节点之间的距离、人体关节点的主方向和行为人标签,其中所述行为人的标签用于指示行为人的行为是异常或者正常;采用线性判别分析对所述数据集降维处理,根据降维结果建立行为正常高斯模型和行为异常高斯模型;将一帧图像中行为人的关节点之间的距离、人体关节点主方向分别输入两个高斯模型,分别输出该帧图像中行为人的行为正常概率值和行为异常概率值;响应于所述行为异常概率值大于行为正常概率值,则确定所述行为人的图像为异常图像,进而确定所述行为人在所述多帧图像中的异常图像数量;若检测出行为人的异常图像数量大于预设阈值时,则进行报警。

3、在一实施例中,计算出不同人体关节点的距离,其中,以所述图像的左上角为原点、水平方向为x轴、竖直方向为y轴建立坐标系,计算公式为:

4、

5、其中,表示两个关节点之间的距离,x1、y1和x2、y2分别表示两个关节点在坐标系的位置坐标。

6、在一实施例中,两关节点的方向计算公式如下:

7、

8、其中,表示两个关节点之间的距离方向和图像y轴的夹角,表示两个关节点之间的距离。

9、在一实施例中,计算出该人体关节点的主方向,包括:统计人体所有关节点之间距离的方向,并绘制为方向直方图,其中,直方图的横坐标为夹角的角度,纵坐标为该角度出现的次数;统计出现次数最多的角度作为该人体关节点角度的主方向。

10、在一实施例中,还包括:根据3准则计算出一个异常行为包含的图像数量,计算公式如下:

11、

12、其中,表示完成一个异常行为所需的平均时间,表示完成一个异常行为所需时间的方差,表示摄像头拍摄时的频率,每秒拍摄多少张图像,表示一个异常行为包含的图像数量;根据所述一个异常行为包含的图像数量,确定预设阈值的大小,其中预设阈值和园区安全等级相关。

13、在一实施例中,确定预设阈值的大小,所述预设阈值和园区安全等级相关,包括:若所述园区安全等级高,则所述预设阈值为完成一个异常行为所需的最少异常图像数量;若所述多帧图像中该行为人存在的异常图像数量达到了最少异常图像数量,则进行报警。

14、在一实施例中,确定预设阈值的大小,所述预设阈值和园区安全等级相关,还包括:若所述园区安全等级低,则所述预设阈值为完成一个异常行为包含的异常图像数量的均值;若所述多帧图像中该行为人存在的异常图像数量达到了异常图像数量的均值,则进行报警。

15、在一实施例中,所述人体关节点包括鼻子,左右眼,左右耳,左右肩,左右肘,左右腕,左右臀,左右膝,左右脚踝。

16、在一实施例中,计算出人体关节点之间的距离,包括:采用人体右边的关节点减去左边的关节点;对于不同侧的关节点,按照眼睛、鼻子、耳朵、肩、肘、手腕、臀、膝盖、脚裸的顺序进行相减,其中鼻子按人体右边关节点进行处理。

17、本专利技术第二方面,还提供了一种智慧园区的智能安防系统,包括处理器和存储器,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被执行时实现以上任一项方法所述的智慧园区的智能安防方法。

18、有益效果:能够根据园区内安全等级的不同,自适应的进行报警。当园区内不同区域人员出现异常行为时,及时发出警报,并确定发生异常行为的位置,可以自动化地监测和识别异常情况,从而减轻安保人员的工作负担,提高工作效率。

本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智慧园区的智能安防方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,计算出不同人体关节点的距离,其中,以所述图像的左上角为原点、水平方向为X轴、竖直方向为Y轴建立坐标系,计算公式为:

3.根据权利要求2所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,两关节点的方向计算公式如下:

4.根据权利要求3所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,计算出该人体关节点的主方向,包括:

5.根据权利要求1所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,还包括:

6.根据权利要求5所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,确定预设阈值的大小,所述预设阈值和园区安全等级相关,包括:

7.根据权利要求5所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,确定预设阈值的大小,所述预设阈值和园区安全等级相关,还包括:

8.根据权利要求2所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,所述人体关节点包括鼻子,左右眼,左右耳,左右肩,左右肘,左右腕,左右臀,左右膝,左右脚踝。

9.根据权利要求8所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,计算出人体关节点之间的距离,包括:

10.根据权利要求1所述的智慧园区的智能安防系统,包括处理器和存储器,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至9中任一项方法所述的智慧园区的智能安防方法。

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【技术特征摘要】

1.一种智慧园区的智能安防方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,计算出不同人体关节点的距离,其中,以所述图像的左上角为原点、水平方向为x轴、竖直方向为y轴建立坐标系,计算公式为:

3.根据权利要求2所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,两关节点的方向计算公式如下:

4.根据权利要求3所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,计算出该人体关节点的主方向,包括:

5.根据权利要求1所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,还包括:

6.根据权利要求5所述的智慧园区的智能安防方法,其特征在于,确定预设阈值的大小,所述预设阈值...

【专利技术属性】
技术研发人员:王韦陈世雄王斌朱汉潜赵子会
申请(专利权)人:广州视宇电子有限公司
类型:发明
国别省市:

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