【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉技术的，尤其涉及一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法。
技术介绍
1、随着人工智能和计算机视觉技术的发展，图像识别和视频分析技术在安全监控、交通管理、零售业等领域得到了广泛应用。在智能监控领域，动物识别技术已经取得了一定的进展，特别是在宠物犬的识别和管理方面。现有的技术通常依赖于静态图像识别或者简单的动态目标跟踪，但在复杂多变的小区环境中，准确识别和判断大型犬的违规进入仍然是一个挑战。
2、目前，最接近本专利技术的现有技术是基于图像识别的智能监控，通常包括以下几个功能：1)图像识别技术：利用计算机视觉算法对捕捉到的图像进行分析，识别出其中的物体或者动物；2)特征提取：对识别出的物体或动物进行特征提取，如大小、形状、颜色等；3)数据库比对：将提取出的特征与数据库中的信息进行比对，以判断是否存在违规行为。
3、尽管现有技术在大型犬识别方面取得了一定的进展，但仍存在以下局限性：1)识别准确性：在复杂的环境中，特别是在光线变化或者天气条件不佳的情况下，现有技术的识别准确性可能会受到影响；2)实时性：对于实时性要求较高的场景，如小区安全管理，现有技术可能无法提供足够快的响应速度；3)适应性：现有技术可能无法适应小区内可能出现的新的犬种或变化的环境条件；4)隐私保护：在监控过程中，现有技术可能无法提供足够的隐私保护措施，特别是在涉及居民个人生活的场景中。
4、因此，本专利技术提供了一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，旨在克服现有技术的上述局限性，提供一种更加准确、实时
技术实现思路
1、本专利技术针对现有的技术仍存在以下局限性：1)识别准确性：在复杂的环境中，特别是在光线变化或者天气条件不佳的情况下，现有技术的识别准确性可能会受到影响；2)实时性：对于实时性要求较高的场景，如小区安全管理，现有技术可能无法提供足够快的响应速度；3)适应性：现有技术可能无法适应小区内可能出现的新的犬种或变化的环境条件；4)隐私保护：在监控过程中，现有技术可能无法提供足够的隐私保护措施，特别是在涉及居民个人生活的场景中的问题。
2、本专利技术提出的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，包括在小区的入口和出口安装高清摄像头，通过视频压缩技术加密传输视频数据至云端服务器，服务器端利用深度学习算法和卷积神经网络(cnn)对视频数据进行实时分析，识别出其中的动物，特别是大型犬，系统对识别出的大型犬进行精确的特征提取，并将提取出的特征与数据库中允许进入小区的犬种进行比对。一旦检测到违规进入的大型犬，系统将触发报警。
3、本专利技术进一步的技术方案，所述深度学习算法和卷积神经网络(cnn)是经过训练，能够区分不同品种的犬只，并适应各种环境和天气条件。
4、本专利技术进一步的技术方案，所述特征提取包括使用深度特征或传统图像特征，如sift、hog等，以提高识别的鲁棒性。
5、本专利技术进一步的技术方案，所述视频数据传输采用安全协议，如ssl/tls，以保障数据的安全性。
6、本专利技术进一步的技术方案，所述系统集成了社区管理系统，允许远程访问和操作，提高了管理效率和便利性。
7、本专利技术进一步的技术方案，所述系统定期对算法和数据库进行更新，以适应新的犬种和环境变化。
8、本专利技术进一步的技术方案，所述系统还包括事件记录与分析功能，为后续的数据分析和改进提供依据。
9、与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
10、1)提高安全性：通过实时监控和识别大型犬的违规进入，本专利技术显著提高了小区居民的生活安全，减少了潜在的动物攻击风险；
11、2)增强管理效率：自动化的识别和报警系统减轻了管理人员的工作负担，提高了管理效率，使得管理人员能够将注意力集中在确需人工干预的事件上；
12、3)减少误报和漏报：结合深度学习技术和数据库比对，本专利技术减少了误报和漏报的可能性，提高了监控的准确性；
13、4)保障居民隐私：本专利技术通过在本地进行初步的视频分析和仅传输关键信息到服务器，减少了敏感视频数据的传输，更好地保护了居民的隐私；
14、5)提高响应速度：实时分析和即时报警使得管理人员能够迅速响应大型犬的违规进入，及时采取相应措施；
15、6)提升居民满意度：本专利技术有助于营造一个安全、有序的小区环境，提高了居民的生活质量和满意度；
16、7)数据驱动的决策支持：通过记录和分析违规事件，本专利技术为小区管理者提供了数据支持，帮助他们制定更有效的管理策略和规定；
17、8)适应性和可扩展性：本专利技术的设计考虑了未来可能的变化，如新的犬种或环境变化，系统可以通过更新数据库和算法来适应这些变化，确保长期的适用性。
18、综上所述，本专利技术不仅提高了小区的安全性，还增强了管理的效率和效果，同时保障了居民的隐私和满意度，为小区的长期管理提供了强有力的技术支持。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，包括在小区的入口和出口安装高清摄像头，通过视频压缩技术加密传输视频数据至云端服务器，服务器端利用深度学习算法和卷积神经网络(CNN)对视频数据进行实时分析，识别出其中的动物，特别是大型犬，系统对识别出的大型犬进行精确的特征提取，并将提取出的特征与数据库中允许进入小区的犬种进行比对。一旦检测到违规进入的大型犬，系统将触发报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述深度学习算法和卷积神经网络(CNN)是经过训练，能够区分不同品种的犬只，并适应各种环境和天气条件。
3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述特征提取包括使用深度特征或传统图像特征，如SIFT、HOG等，以提高识别的鲁棒性。
4.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述视频数据传输采用安全协议，如SSL/TLS，以保障数据的安全性。
5.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规
6.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述系统定期对算法和数据库进行更新，以适应新的犬种和环境变化。
7.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述系统还包括事件记录与分析功能，为后续的数据分析和改进提供依据。
...【技术特征摘要】
1.一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，包括在小区的入口和出口安装高清摄像头，通过视频压缩技术加密传输视频数据至云端服务器，服务器端利用深度学习算法和卷积神经网络(cnn)对视频数据进行实时分析，识别出其中的动物，特别是大型犬，系统对识别出的大型犬进行精确的特征提取，并将提取出的特征与数据库中允许进入小区的犬种进行比对。一旦检测到违规进入的大型犬，系统将触发报警。
2.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述深度学习算法和卷积神经网络(cnn)是经过训练，能够区分不同品种的犬只，并适应各种环境和天气条件。
3.根据权利要求1所述的一种基于摄像头判断小区大型犬违规进入的方法，其特征在于，所述特征提取包括使用深度特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：高宏杰，董磊，窦田超，刘文滨，周锋，
申请(专利权)人：山东浪潮超高清智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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