[發(fā)明專利]一種監(jiān)控方法及系統

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011563815.2
• 申請日: 2020-12-25
• 公開（公告）號: CN113158724A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發(fā)明（設計）人: 于鵬;井焜;劉辰飛;高朋;劉明順;郭學英
• 申請（專利權）人: 神思電子技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;H04N7/18
• 代理公司: 濟南智本知識產權代理事務所(普通合伙) 37301
• 代理人: 張平平

1.一種監(jiān)控方法，其特征在于：包括如下步驟：

S1、設置跟蹤監(jiān)控區(qū)域；

S2、采集進入到跟蹤監(jiān)控區(qū)域工作人員的圖像信息；

S3、通過目標檢測框架對采集的圖像信息進行分析，獲得每個工作人員的人員特征信息；

S4、將目標檢測框架分析的人員特征信息導入到目標跟蹤模型中，對每個工作人員進行標注；

S5、在跟蹤監(jiān)控區(qū)域內進行跟蹤拍攝，獲取工作人員的屬性特征狀態(tài)；

S6、當工作人員目標離開跟蹤監(jiān)控區(qū)域時，對每個工作人員的屬性特征狀態(tài)進行綜合判定，當工作人員的屬性特征狀態(tài)滿足判定要求時，允許該工作人員進入工作監(jiān)控區(qū)域，當工作人員的屬性特征狀態(tài)不滿足判定要求時，不允許該工作人員進入工作監(jiān)控區(qū)域，并發(fā)出警報。

2.根據權利要求1所述的監(jiān)控方法，其特征在于：步驟S1中，所述跟蹤監(jiān)控區(qū)域設置在進入工作監(jiān)控區(qū)域前的一定長度的通道內，該通道內設置圖像采集模塊進行工作人員的圖像采集。

3.根據權利要求1所述的監(jiān)控方法，其特征在于：步驟S3中，所述目標檢測框架為訓練好的YOLOv4框架。

4.根據權利要求3所述的監(jiān)控方法，其特征在于：步驟S4中，所述目標跟蹤模型采用DeepSORT模型，DeepSORT模型會對導入的每個工作人員的人員特征信息分配人員ID進行標注。

5.根據權利要求4所述的監(jiān)控方法，其特征在于：步驟S5中，將上述屬性特征狀態(tài)標記到每個人員ID上，在屬性判定的過程中時，滿足判定條件為合格項，不滿足判定條件為不合格項，每個屬性特征狀態(tài)的合格項標記為1，不合格項標記為0。

6.根據權利要求5所述的監(jiān)控方法，其特征在于：步驟S6中，當因遮擋過程中，所檢測的工作人員的屬性特征狀態(tài)不滿足要求時，通過軌跡跟蹤與在前的檢測狀態(tài)進行對比，當在前的檢測狀態(tài)下的無遮擋狀態(tài)時的檢測狀態(tài)滿足判定條件，該過程不會報警。

7.一種監(jiān)控系統，其特征在于：包括圖像采集模塊、目標檢測框架和目標跟蹤模型，其中：

所述圖像采集模塊用于在跟蹤監(jiān)控區(qū)域內采集工作人員的圖像信息；

所述目標檢測框架用于對采集的工作人員的圖像信息進行特征分析，獲取每個工作人員的人員特征信息，并將分析的人員特征信息導入至目標跟蹤模型內；

所述目標跟蹤模型用于將根據導入的人員特征信息對工作人員進行跟蹤檢測，并在工作人員離開跟蹤監(jiān)控區(qū)域時，對工作人員的屬性特征狀態(tài)進行判定，滿足判定要求時，允許該工作人員進入到工作監(jiān)控區(qū)域，當不滿足判定要求時，不允許該工作人員進入到工作監(jiān)控區(qū)域內。

8.根據權利要求7所述的監(jiān)控系統，其特征在于：所述目標檢測框架采用YOLOv4框架。

9.根據權利要求8所述的監(jiān)控系統，其特征在于：所述目標跟蹤模型采用DeepSORT模型，DeepSORT模型會對導入的每個工作人員的人員特征信息分配人員ID進行標注。

10.根據權利要求9所述的監(jiān)控系統，其特征在于：上述屬性特征狀態(tài)標記到每個人員ID上，在屬性判定的過程中時，每個屬性特征狀態(tài)的合格項標記為1，不合格項標記為0。