[發明專利]一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法

在審

• 申請號: 201811476410.8
• 申請日: 2018-12-04
• 公開（公告）號: CN109635698A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發明（設計）人: 嚴志民;梁麗燕;陳再蝶;陳璐;黃晨鳴
• 申請（專利權）人: 杭州中房信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06Q30/06;G06Q50/26
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 傅朝棟;張法高

1.一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

(1)利用攝像頭和智能電表進行數據采集，所述數據包括攝像頭拍攝的進入房屋的畫面圖像幀數據和智能電表記錄的用電波動數據；

(2)對收集到的圖像幀數據進行色彩和伽馬歸一化處理；

(3)計算圖像幀橫坐標和縱坐標方向的梯度，并據此計算每個像素位置的梯度方向值；

(4)細胞中的每一個像素點的梯度方向值加權投票計算得到細胞的梯度方向直方圖，即細胞特征；

(5)將細胞特征組合形成塊特征，然后將所有的塊特征組合形成最終的HOG特征；

(6)將該HOG特征輸入到訓練完成的SVM分類器中，尋找一個最優超平面作為決策函數，確定輸出為正或負，即是否捕獲到人形輪廓；

(7)對于攝像頭拍攝的每一幅進入房屋的畫面圖像幀執行步驟(1)-步驟(6)，若步驟(6)捕獲到人形輪廓，記錄智能電表用電波動，當在設定時間段內連續N小時用電波動低于波動閾值時，向室內警報器發送信號并產生警報聲，如果用戶在預設時間內沒有取消警報則向管理端警報器發射信號。

2.根據權利要求1所述的一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于步驟(2)中所述的歸一化處理公式如下：

I(x,y)＝I′(x,y)^gamma

其中I(x,y),I′(x,y)分別為歸一化處理前、后像素點(x,y)的像素值，gamma表示gamma校正。

3.根據權利要求1所述的一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于步驟(3)具體計算公式如下：

G_x(x,y)＝I(x+1,y)-I(x-1,y)

G_y(x,y)＝I(x,y+1)-I(x,y-1)

其中G(x,y)為像素點(x,y)處的梯度向量的模值，α(x,y)為像素點(x,y)處的梯度向量的夾角，G_x(x,y)為像素點(x,y)處橫坐標方向的梯度，G_y(x,y)為像素點(x,y)處縱坐標方向的梯度。

4.根據權利要求1所述的一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于步驟(6)中所述的訓練完成的SVM分類器是指基于大量的正負樣本圖像，提取其HOG特征輸入SVM中進行訓練后得到的可以檢測正負樣本圖像的分類模型，所述正負樣本圖像即存在人形輪廓的圖像和不存在人形輪廓的圖像。

5.權利要求1所述的一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于步驟(7)所述的設定時間段為上午6:00至下午21:00。

6.權利要求1所述的一種基于SVM算法的租房人群人身安全檢測方法，其特征在于所述的N＝2～6。