[發明專利]一種智慧校園預警平臺

在審

• 申請號: 201810960168.5
• 申請日: 2018-08-22
• 公開（公告）號: CN109299660A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（設計）人: 覃群英
• 申請（專利權）人: 佛山錚榮科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G07C9/00;G06Q50/20;H04N7/18;G08B19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種智慧校園預警平臺，其特征在于，包括監控預警中心及視頻監控系統，所述視頻監控系統與監控預警中心連接，所述視頻監控系統用于獲取監控圖像，所述監控預警中心用于根據監控圖像進行預警，所述視頻監控系統包括人身安全系統和食品安全系統；所述人身安全系統包括人數監測單元和打架斗毆監測單元，所述人數監測單元用于定向統計通過人數；所述打架斗毆監測單元用于檢測監控圖像中的暴力行為；所述食品安全系統包括后廚人臉門禁單元及遠程后廚監控單元，所述后廚人臉門禁單元具有人臉識別功能，用于檢測食堂工作人員；所述遠程后廚監控單元用于監控后廚的工作環境。

2.根據權利要求1所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述打架斗毆監測單元包括圖像采集單元、一次模型單元、二次模型單元、三次模型單元、四次模型單元，所述圖像采集單元用于采集待檢測的圖像，所述一次模型單元用于提取出圖像的全局特征，所述二次模型單元用于將所提取的圖像全局特征融合在深度網絡模型中，所述三次模型單元基于二次模型單元確定暴力檢測結果，所述四次模型單元用于優化三次模型單元暴力檢測結果。

3.根據權利要求2所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述一次模型單元包括一次處理單元、二次處理單元、三次處理單元和四次處理單元；所述一次處理單元對輸入的圖像進行預處理；所述二次處理單元對圖像進行濾波以及卷積操作；所述三次處理單元把二次處理單元的輸出結果做非線性映射；所述四次處理單元用于壓縮非線性映射后的圖像。

4.根據權利要求3所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述二次處理單元利用卷積操作對預處理后的圖像提取局部鄰域特征，經過多層迭代，利用二維卷積提取出圖像的全局特征，具體為：

上式里，H，W分別表示二維卷積核的高度、寬度的大小，i表示圖像當前所在的卷積層，j表示該層的特征映射數量，表示在第i層第j個特征映射上(x,y)位置處的激活值，此激活值就是圖像的二維全局特征；f(·)表示激活函數；表示卷積核的權重，表示第i-1層第d個特征映射在(x,y)處的激活值，GP_ij表示偏置向量。

5.根據權利要求4所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述二次模型單元將一次模型單元中的二維卷積核經過空間擴展生成三維卷積核，在像素點(x,y,z)處的三維卷積計算定義為：

上式里，H，W，T分別表示三維卷積核的高度、寬度和時間維度上的大小，i表示圖像當前所在的卷積層，j表示該層的特征映射數量，表示在第i層第j個特征映射上(x,y,z)位置處的激活值；此激活值就是圖像的三維全局特征；f(·)表示激活函數；表示卷積核的權重，表示第i-1層第d個特征映射在(x,y,z)處的激活值，GP_ij表示偏置向量。

6.根據權利要求5所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述三次模型單元基于二次模型單元使用C1、C2、C3三個二次處理單元，C1、C2和C3使用的三維卷積核尺寸分別為7×7×5、5×5×5和3×3×3像素；三次模型單元的輸入為由40幀連續圖像構成的圖像片段X；圖像幀在經過預處理后，歸一化為60×90像素大小并轉換為灰度圖；輸出標量Y標量，用來表示模型對圖像輸入的檢測結果，對于訓練好的模型，如果測試圖像中包含暴力場景，那么輸出Y為1，否則輸出結果為0。

7.根據權利要求6所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述三次模型單元對一次模型單元和兒次模型單元中的二次處理單元計算得到的特征圖進行池化操作：上式里，δ_T為采樣函數，其中，t為時間，T為采樣周期，n∈[0,+∞]且n為正整數，表示x層第y個特征圖，表示x-1層第y個特征圖，θ和B分別為乘性偏置和加性偏置，表示x層第y個乘性偏置，表示x層第y個加性偏置。

8.根據權利要求7所述的智慧校園預警平臺，其特征在于，所述池化操作采用二維池化操作，池化因子分別設為3×3和2×2像素。