[發明專利]一種人工智能伺服端防御系統及方法

在審

• 申請號: 201810891502.6
• 申請日: 2018-08-07
• 公開（公告）號: CN108989757A
• 公開（公告）日: 2018-12-11
• 發明（設計）人: 羅禹銘;羅禹城
• 申請（專利權）人: 網御安全技術（深圳）有限公司
• 主分類號: H04N7/18
• 分類號: H04N7/18
• 代理公司: 深圳市君勝知識產權代理事務所(普通合伙) 44268
• 代理人: 朱陽波

1.一種人工智能伺服端防御系統，其特征在于，所述人工智能伺服端防御系統包括：

攝像頭圖像擷取模塊，用于實時獲取攝像頭監控范圍內的圖像，并將圖像信息上傳到伺服端主機；

伺服端異常參數判斷系統，用于與所述攝像頭圖像擷取模塊連接，將接收到的圖像信息進行處理，并根據處理結果判斷攝像頭物理參數發生改變時發布預警信息。

2.根據權利要求1所述的人工智能伺服端防御系統，其特征在于，所述伺服端異常參數判斷系統包括：

伺服端主機，用于接收所述攝像頭圖像擷取模塊發送的圖像信息；

攝像頭初始參數擷取模塊，用于根據圖像信息得到初始攝像頭物理參數組；

攝像頭實時參數檢測模塊，用于根據圖像信息得到實時攝像頭物理參數組；

攝像頭物理參數比對模塊，用于將實時攝像頭物理參數組與初始攝像頭物理參數組進行實時物理參數差異比對，判斷參數是否發生改變；

人工智能預警模塊，用于當判斷參數發生改變時發布預警信息。

3.根據權利要求2所述的人工智能伺服端防御系統，其特征在于，所述人工智能伺服端防御系統還包括：

與所述伺服端異常參數判斷系統進行連接的后臺終端，所述后臺終端用于接收所述人工智能預警模塊發送的預警信息。

4.根據權利要求2所述的人工智能伺服端防御系統，其特征在于，所述攝像頭圖像擷取模塊包括攝像頭；所述伺服端主機包括服務器、家庭計算機以及筆記本計算機。

5.一種基于權利要求1-4任一項所述人工智能伺服端防御系統的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述人工智能伺服端防御方法包括：

攝像頭圖像擷取模塊實時獲取攝像頭監控范圍內的圖像，并將圖像信息上傳到伺服端主機；

攝像頭初始參數擷取模塊和攝像頭實時參數檢測模塊分別根據圖像信息得到初始攝像頭物理參數組和實時攝像頭物理參數組；

攝像頭物理參數比對模塊將實時攝像頭物理參數組與初始攝像頭物理參數組進行實時物理參數差異比對，判斷參數是否發生改變；

當攝像頭物理參數比對模塊判斷參數發生改變時，則判定攝像頭遭受惡意物理攻擊，控制人工智能預警模塊發布預警信息。

6.根據權利要求5所述的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述攝像頭初始參數擷取模塊和攝像頭實時參數檢測模塊分別根據圖像信息得到初始攝像頭物理參數組和實時攝像頭物理參數組具體包括：

當圖像信息上傳到伺服端主機后，通過攝像頭初始參數擷取模塊得到初始攝像頭物理參數組，并儲存于攝像頭物理參數比對模塊中；

通過攝像頭實時參數檢測模塊得到實時攝像頭物理參數組，并儲存于攝像頭物理參數比對模塊中。

7.根據權利要求5所述的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述攝像頭物理參數比對模塊將實時攝像頭物理參數組與初始攝像頭物理參數組進行實時物理參數差異比對，判斷參數是否發生改變之后包括：

當物理參數差異低于預設警戒值，則視為攝影頭物理參數不變，則回到攝像頭圖像擷取模塊持續進行異常監控的狀態。

8.根據權利要求5所述的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述當攝像頭物理參數比對模塊判斷參數發生改變時，則判定攝像頭遭受惡意物理攻擊，控制人工智能預警模塊發布預警信息具體包括：

當比對后，判斷物理參數差異高于預設警戒值，則視為攝影頭物理參數發生改變，判定攝像頭遭受惡意物理攻擊；

將攝像頭信息遭受惡意物理攻擊的信息通過人工智能預警模塊發布預警信息。

9.根據權利要求6所述的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述當圖像信息上傳到伺服端主機后，通過攝像頭初始參數擷取模塊得到初始攝像頭物理參數組具體包括：

當圖像信息上傳到伺服端主機后，所述攝像頭初始參數擷取模塊通過攝像頭參數自動擷取算法得到一組初始攝像頭物理參數組；

所述攝像頭參數自動擷取算法包括：運用像素平均法建立影像背景和實時自動擷取影像中的消失點。

10.根據權利要求8所述的人工智能伺服端防御方法，其特征在于，所述人工智能預警模塊將預警信息發送到與伺服端異常參數判斷系統連接的后臺終端，所述后臺終端接收預警信息后對后臺人員進行提醒。