[發(fā)明專利]實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)及其方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010946385.6
• 申請日: 2020-09-10
• 公開（公告）號: CN112052804A
• 公開（公告）日: 2020-12-08
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳松洋;唐世杰;尚巖峰;丁正彥;周麗存;鐘雪霞;王磊;黃穩(wěn)定;段娜;王勇;袁振國;王立
• 申請（專利權(quán)）人: 公安部第三研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06T7/292;G06F9/50;G06F16/2458;H04L29/06;H04N7/18;G08B21/18
• 代理公司: 上海智信專利代理有限公司 31002
• 代理人: 王潔;鄭暄

1.一種實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)包括：

視頻接入層，包含流媒體服務(wù)，用于實(shí)現(xiàn)視頻碼流的穩(wěn)定接入，通過實(shí)時通信技術(shù)實(shí)現(xiàn)視頻編解碼、網(wǎng)絡(luò)傳輸及展示；

調(diào)度層，與所述的視頻接入層相連接，用于實(shí)現(xiàn)多線程并發(fā)計(jì)算及GPU并行計(jì)算，根據(jù)任務(wù)特性合理分配計(jì)算任務(wù)；

圖像解析層，與所述的視頻接入層和調(diào)度層相連接，用于對視頻進(jìn)行分析，進(jìn)行環(huán)境異常檢測、穿戴異常檢測、人員與叉車關(guān)系檢測、叉車違規(guī)檢測或行為異常檢測；

業(yè)務(wù)邏輯層，與所述的視頻接入層、調(diào)度層和圖像解析層相連接，用于實(shí)現(xiàn)任務(wù)配置、實(shí)時報警、證據(jù)歸檔、檢索排查和統(tǒng)計(jì)分析的功能。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)，其特征在于，所述的業(yè)務(wù)邏輯層包括：

任務(wù)配置模塊，用于為監(jiān)控?cái)z像機(jī)配置算法任務(wù)，并依據(jù)過濾條件查找符合條件的攝像機(jī)；

實(shí)時報警模塊，用于主動推送報警信息，展示報警圖片，按照時間順序排列事件，根據(jù)攝像機(jī)所屬區(qū)域、點(diǎn)位、算法類型和時間范圍組合過濾報警信息；

證據(jù)歸檔模塊，用于確認(rèn)違章或確認(rèn)報警后，將數(shù)據(jù)記錄至此頁面進(jìn)行歸檔；

檢索排查模塊，用于根據(jù)攝像機(jī)所屬區(qū)域、點(diǎn)位、算法類型和時間范圍組合檢索報警信息；

統(tǒng)計(jì)分析模塊，用于按照區(qū)片統(tǒng)計(jì)違章數(shù)量，按照違章類型進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)，其特征在于，所述的任務(wù)配置模塊包括：

任務(wù)配置列表單元，用于根據(jù)實(shí)際需求、關(guān)注場景和事件的差異，給每個攝像機(jī)分配不同的智能識別算法，根據(jù)攝像機(jī)所屬區(qū)域、任務(wù)狀態(tài)和算法類型組合過濾攝像機(jī)點(diǎn)位；

算法任務(wù)配置單元，用于預(yù)覽每個監(jiān)控?cái)z像機(jī)畫面，并配置檢測區(qū)域、排除區(qū)域和算法類型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)采用分布式計(jì)算，支持實(shí)現(xiàn)多計(jì)算節(jié)點(diǎn)平滑擴(kuò)容。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)與IP廣播系統(tǒng)相連接，用于在檢測到違章事件時調(diào)用相應(yīng)區(qū)域的擴(kuò)音器，播報違章行為及類型。

6.一種基于權(quán)利要求1所述的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警方法，其特征在于，所述的方法包括以下步驟：

(1)接入視頻流，間隔若干幀獲取圖像；

(2)將圖像送入預(yù)先訓(xùn)練的檢測模型；

(3)通過檢測模型進(jìn)行關(guān)注目標(biāo)(人員、叉車)及環(huán)境異常檢測；

(4)采用多目標(biāo)跟蹤算法串聯(lián)關(guān)注目標(biāo)及環(huán)境異常的截圖序列形成軌跡，減少重復(fù)報警；

(5)采用預(yù)先訓(xùn)練的識別模型識別穿戴異常、行為異常；

(6)判斷人員與叉車位置關(guān)系、判斷叉車違規(guī)事件；

(7)對檢測結(jié)果進(jìn)行安全預(yù)警。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警方法，其特征在于，所述的步驟(3)的環(huán)境異常檢測具體包括以下步驟：

(1-3.1)通過檢測模型進(jìn)行明火檢測、煙霧檢測或泄露檢測；

(1-3.2)采用多目標(biāo)跟蹤算法串聯(lián)每個異常事件的截圖序列形成軌跡；

(1-3.3)在第10秒或事件結(jié)尾輸出報警圖片。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的實(shí)現(xiàn)安全管理的視頻智能分析及報警方法，其特征在于，所述的步驟(3)的穿戴異常檢測具體包括以下步驟：

(2-3.1)通過檢測模型檢測行人；

(2-3.2)采用多目標(biāo)跟蹤算法串聯(lián)每個行人的截圖序列形成軌跡；

(2-3.3)選取每個行人截圖序列中可選面積最大的行人截圖；

(2-3.4)將行人截圖送入預(yù)先訓(xùn)練的分類模型識別穿戴屬性。