一种基于COLMAP和YOLOv5的敏感区域入侵监测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于COLMAP和YOLOv5的敏感区域入侵监测方法，该发明专利技术在敏感区域入侵监测方向上具有一定的通用性。该专利以消防通道的入侵监测为说明案例。首先利用COLMAP将多视角图像融合建立高精度三维点云模型，明确标定出待保护的敏感区域界限。然后将YOLOv5集成至监控摄像系统中，实现实时视频流中的目标识别与定位。接着针对检测到的目标物体，使用射线法判断目标是否侵入敏感区域，一旦发生入侵事件，则立即触发警报系统，并显示在三维点云模型中。本发明专利技术能够实现对敏感区域的全方位、自动化的安全保障，具有显著的应用价值和技术进步意义。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉、三维重建、目标检测以及智能安全监控，尤其是一种结合深度学习目标检测算法yolov5和大规模场景三维重建技术colmap的智能入侵检测系统。所述系统主要用于解决在复杂环境下的敏感区域入侵实时监测与精准定位问题。

技术介绍

1、随着科技的进步和社会安全需求的提升，实时、精准且高效的入侵监测系统已经成为现代安防体系的关键组成部分。传统的视频监控技术虽然可以实现全天候不间断的监视，但在处理复杂场景下的人工智能目标识别、尤其是针对敏感区域的入侵行为判定时，仍面临诸多挑战。具体表现为：

2、1.空间位置精确定位困难：传统的二维视频监控仅能提供平面视角的信息，难以准确地判断目标是否真正进入了预先设定的三维空间敏感区域，特别是当敏感区域具有复杂的地理布局或立体结构时。

3、2.数据融合与决策智能化程度不高：现有的入侵监测系统通常缺乏有效的数据融合手段，不能充分利用多种传感器数据来提高入侵事件判断的可靠性，也无法实现与三维空间模型的有效联动。

4、鉴于此，近年来深度学习技术在目标检测领域的突破，诸如yolov5这本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于COLMAP和YOLOv5的敏感区域入侵监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤1所述的三维空间模型构建步骤进一步包括采用多视图图像拼接和点云生成技术。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤2所述深度学习目标检测模型具体为YOLOv5系列或其他同等效果的目标检测算法。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤4所用方法为射线法。

5.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤5所用标记入侵区域方法为使用任意三维建模软件，在该区域覆盖红色矩形框或者其他图形。

【技术特征摘要】

1.一种基于colmap和yolov5的敏感区域入侵监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤1所述的三维空间模型构建步骤进一步包括采用多视图图像拼接和点云生成技术。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，步骤2所述深度...

【专利技术属性】
技术研发人员：贾海涛，袁帅，杨龙帆，贾宇明，许文波，任利，常乐，冷庚，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：