【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，具体涉及一种基于多目标跟踪的区域入侵检测方法和系统。
技术介绍
1、区域入侵检测技术旨在监测特定区域内是否出现未经授权的人员或物体，以预防非法入侵及各类安全事故的发生。该技术在安全防护、边境控制、重要设施保护等多个领域有着广泛应用。传统的入侵检测方法主要依赖于人工监控，并辅以红外线、微波、振动等传感器来探测温度变化和运动情况。然而，这些方法存在如误报率高、响应速度慢以及人力成本高等问题。
2、随着计算机技术的进步，尤其是人工智能技术的发展，区域入侵检测迎来了新的变革，其中，人工智能技术的应用显著提升了检测效率，减少了人力资源的需求。基于人工智能的区域入侵检测方案大致可以分为两类：基于目标检测的方法和基于目标跟踪的方法，前者主要通过快速识别图像中的对象来判断是否存在入侵行为，但由于缺乏对动态信息的深入分析，容易产生漏报或误报，尤其是在复杂背景或高密度人群环境中；相比之下，基于目标跟踪的方法通过分析人员的历史轨迹，不仅能够有效减少误检，还能在面对遮挡等特殊情况时保持较高的检测稳定性。
3、尽管...
【技术保护点】
1.一种基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述对所述图像帧进行预处理，包括对每个所述图像帧均进行图像宽高等比例缩小处理、图像边缘填充黑色像素处理、调整图像尺寸大小处理以及归一化处理，得到输入图像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述将所述输入图像转化成训练图像数据，传入单步多框检测器中进行模型参数训练，获取优化检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述对所述图像帧进行预处理，包括对每个所述图像帧均进行图像宽高等比例缩小处理、图像边缘填充黑色像素处理、调整图像尺寸大小处理以及归一化处理，得到输入图像，包括：
3.根据权利要求2所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述将所述输入图像转化成训练图像数据，传入单步多框检测器中进行模型参数训练，获取优化检测模型，包括：
4.根据权利要求3所述的基于多目标跟踪的区域入侵检测方法，其特征在于，所述单步多框检测器包括特征提取器和检测头，所述特征提取器采用残差模块，包含主分支、残差分支和激活函数，所述主分支由卷积层、批归一化和线性整流函数组成，执行下列步骤：
5.根据权利要求4所述的基于多目标跟踪的区域入侵检...
【专利技术属性】
技术研发人员：程远，戴浩慰，陆海洋，张华煜，杨明伦，梁桉洋，王斐，
申请(专利权)人：辛米尔视觉科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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