[發(fā)明專利]基于云邊協同的陌生人入侵檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010628198.3
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111832457B
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設計）人: 李雪;李銳;金長新;王芳
• 申請（專利權）人: 山東浪潮科學研究院有限公司
• 主分類號: G06V10/25
• 分類號: G06V10/25;G06V10/75;G06V10/34;G06V10/774;G06V20/40;G06V40/16;G06K9/62;G06F9/50
• 代理公司: 濟南泉城專利商標事務所 37218
• 代理人: 李桂存

1.一種基于云邊協同的陌生人入侵檢測方法，其特征在于：包括如下步驟：

(1)建立園區(qū)工作人員人臉庫，用于身份識別對比，區(qū)分工作人員與陌生入侵者；

(2)園區(qū)入口處終端部署人臉檢測及人臉識別模型，利用人臉庫對比，檢測非園區(qū)工作人員，并對其標記；

(3)終端數據采集及預處理工作，包含丟棄模糊圖像、裁剪包含感興趣對象的視頻幀圖像，上傳到邊緣服務器；

(4)邊緣服務器對上傳數據進行分析處理，利用標記目標的結構化屬性特征，在多個視頻源中篩選目標圖像，并記錄其幀圖像時間及運動軌跡信息；

(5)整合不同源視頻的目標圖像序列，生成其運動軌跡，并反饋結果；

(6)定期對處理結果進行分析處理，對于識別精度低于閾值的處理結果進行反饋，上傳錯誤數據至云端，在云端對模型進行更新訓練，并反饋訓練參數至邊緣服務器進行更新；

步驟(3)利用行人重識別技術解析視頻具體過程如下：

(1)提取多幀包含陌生人的圖像，對其定位后進行結構化屬性提取，串聯后形成一維特征向量，作為參考特征向量，記為V＝{V₁,V₂,……，V_n}；

(2)在其他監(jiān)控視頻中，對包含陌生人的視頻片段進行定位和圖像截取，分別提取其屬性特征，記為x＝{x₁,x₂,……，x_n}，與參考特征進行模板匹配，設置閾值為K，計算當前提取特征與參考特征的相似度，當s≥K，判斷為同一人，保留包含該屬性特征的視頻序列及時間信息；

(3)對每一個出現過該特征的監(jiān)控視頻都進行相同操作，按照時間順序排列組合，最后根據園區(qū)地圖信息，得到陌生人運動軌跡，實現跨攝像頭的陌生人追蹤；

提取整個視頻中的關鍵幀K₁，K₂,……,K_n根據關鍵幀對全部圖像進行分幀組合處理，K_i到K_i+1之間的幀作為一個左閉右開組合，記K_i幀內像素點為(X_i，Y_i)，i＝{1,2,……，n}利用光流運動估計來計算組合內的其他非關鍵幀，即計算當前幀與前一幀對應像素點的偏移量S,n從關鍵幀的下一幀開始計算，到下一關鍵幀之前，逐幀與前一幀計算偏移量，并記錄作為一組特征，具體過程如下：將視頻中園區(qū)場景變化時的第一幀圖像作為關鍵幀K，設定一個閾值s，將當前關鍵幀到下一關鍵幀之間的視頻圖像序列作為一組，組內設定固定間隔，只對間隔幀進行目標檢測，間隔幀到下一間隔幀之間的圖像檢測用光流估計計算，記錄每一幀相對前一幀圖像的偏移量，將偏移量作為非關鍵幀特征。