【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息，具体涉及一种基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法。
技术介绍
1、在当今社会，随着技术的飞速发展和数字化转型的加速，学校作为教育和培养下一代的重要场所，面临着越来越多的安全和管理挑战。特别是在校园人流管理、安全监控、紧急事件响应等方面，传统的监控和管理系统已经难以满足现代教育环境的需求。这些挑战不仅关乎校园内师生的安全和福祉，也直接影响到教育质量和学习效果。
2、因此，开发一种高效、智能且能够实时响应的校园监控系统成为了迫切需要解决的问题。目前，大多数学校依赖的是传统的视频监控系统，这些系统虽然能够提供实时的视频流，但大多数缺乏高级的数据分析能力，无法对复杂的场景进行有效的理解和预测。有时区域的拥挤度不足以判断踩踏风险，因为同样拥挤度的情况下，可能会因为该区域的人群移动速度和人群情绪，导致踩踏风险的评估不同。在处理高人流密度区域、识别异常行为或情绪、预测和防止潜在的安全风险等方面，传统系统表现出明显的不足。
3、此外，这些系统通常无法提供足够的上下文信息，使得安全人员难以做出快速准确...
【技术保护点】
1.一种基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述获取校园不同区域的监控画面，应用密集光流算法追踪监控画面中的移动物体，实时获取人群的流动速度和方向，并构建校园人流网络模型，对网络中的节点和边赋予基于实际人流数据的权重，包括：
3.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述利用校园人流网络模型模拟人流在校园中的动态分布，预测人群集结点和主要流动路径，并获取人群集结点的监控视频，根据人...
【技术特征摘要】
1.一种基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述获取校园不同区域的监控画面，应用密集光流算法追踪监控画面中的移动物体，实时获取人群的流动速度和方向，并构建校园人流网络模型，对网络中的节点和边赋予基于实际人流数据的权重，包括：
3.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述利用校园人流网络模型模拟人流在校园中的动态分布，预测人群集结点和主要流动路径，并获取人群集结点的监控视频，根据人群集结点的人流密度评估人群集结点的拥挤度，包括:
4.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述根据人群集结点的监控视频，获取人群集结点的人群流动速度，并使用卷积神经网络，识别人群的面部表情，得到人群表情状态数据，包括:
5.根据权利要求4所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融合的数据监测方法，其特征在于，所述若监控区域的人群的面部表情被遮挡，则使用生成对抗网络的图像修复方法，根据周围的图像内容、人物肢体动作以及已知的人脸特征，生成遮挡区域内的面部表情，得到完整人群面部表情状态数据，包括:
6.根据权利要求1所述的基于智慧多媒体管理系统音视频融...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴强宝，植键浠，王华东，席福庆，冯松创，席福广，
申请(专利权)人：广州市安思柏科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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