[發(fā)明專利]智能安防視頻監(jiān)控方法及其系統(tǒng)及監(jiān)控終端

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810305794.0
• 申請日: 2018-04-08
• 公開（公告）號: CN108920995A
• 公開（公告）日: 2018-11-30
• 發(fā)明（設計）人: 楊建中;謝帥林;宋仕杰
• 申請（專利權）人: 華中科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;H04N7/18
• 代理公司: 上海一平知識產(chǎn)權代理有限公司 31266
• 代理人: 成春榮;竺云

1.一種智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，包括，

監(jiān)控終端對拍攝到的圖像進行基于圖像識別分析的過濾，將不包含目標特征的圖像過濾掉，向云端服務器上傳包含所述目標特征的圖像；以及，

所述云端服務器對所述監(jiān)控終端上傳的經(jīng)過所述過濾的圖像進行目標的識別。

2.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是HOG特征。

3.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是對所述目標的HOG和LBP的聯(lián)合特征進行主成分分析降維后得到的特征。

4.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是車輛的通用特征，所述目標是特定的車牌號。

5.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是車牌的通用特征，所述目標是特定的車牌號。

6.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是包含人臉的行人的通用特征，所述目標是特定的人臉。

7.根據(jù)權利要求1所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述云端服務器對所述監(jiān)控終端上傳的經(jīng)過所述過濾的圖像進行所述目標的識別的步驟進一步包括：

所述云端服務器對所述監(jiān)控終端上傳的經(jīng)過所述過濾的圖像進行預處理，生成有標簽的訓練數(shù)據(jù)；

根據(jù)預處理生成的有標簽的訓練數(shù)據(jù)對已有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行進一步的訓練，以提高該模型的識別準確率。

8.根據(jù)權利要求7所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述預處理包括以下之一或其任意組合：

圖像剪裁，圖像歸一化。

9.根據(jù)權利要求1至7中任一項所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，在所述監(jiān)控終端對拍攝到的圖像進行基于圖像識別分析的過濾的步驟之前，還包括：

客戶端向所述云端服務器發(fā)送目標信息；

所述云端服務器根據(jù)所述目標信息生成所述目標特征；

所述云端服務器將所述目標特征發(fā)送給所述監(jiān)控終端。

10.根據(jù)權利要求1至7中任一項所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述目標特征是預先設置在所述監(jiān)控終端中的。

11.根據(jù)權利要求1至7中任一項所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述監(jiān)控終端對拍攝到的圖像進行基于圖像識別分析的過濾的步驟中，被過濾的圖像是攝像頭拍攝的實時視頻圖像。

12.根據(jù)權利要求1至7中任一項所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述監(jiān)控終端對拍攝到的圖像進行基于圖像識別分析的過濾的步驟中，被過濾的圖像是存儲在所述監(jiān)控終端中的圖像。

13.根據(jù)權利要求9所述的智能安防視頻監(jiān)控方法，其特征在于，所述云端服務器對所述監(jiān)控終端上傳的經(jīng)過所述過濾的圖像進行所述目標的識別的步驟之后，還包括：

如果識別到所述目標，所述云端服務器將識別到所述目標的圖像的拍攝時間和拍攝位置發(fā)送給客戶端。

14.一種智能安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，所述包括監(jiān)控終端，云端服務器；

所述監(jiān)控終端用于對拍攝到的圖像進行基于圖像識別分析的過濾，將不包含目標特征的圖像過濾掉，向所述云端服務器上傳包含目標特征的圖像；

所述云端服務器用于對所述監(jiān)控終端上傳的經(jīng)過所述過濾的圖像進行目標的識別。

15.根據(jù)權利要求14所述的智能安防視頻監(jiān)控系統(tǒng)，其特征在于，還包括客戶端，用于與所述云端服務器交互，向所述云端服務器發(fā)送目標信息，供所述云端服務器生成所述目標信息并發(fā)送給所述監(jiān)控終端。