[發明專利]一種新型智能安防系統中的軌跡分析方法及系統

在審

• 申請號: 202110355459.3
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN113191196A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 陸倩雯;羅鑫
• 申請（專利權）人: 北京睿芯高通量科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京科龍寰宇知識產權代理有限責任公司 11139
• 代理人: 孫皓晨

本發明公開一種新型智能安防系統中的軌跡分析方法及系統，該方法包括如下步驟：步驟S1：獲取實時視頻流；步驟S2：解碼視頻流；步驟S3：比對分析，獲取監控經緯度位置信息；步驟S4：將經緯度位置信息送入由大量訓練集經過學習算法反復訓練得出的假設函數中，得到無限接近于真實軌跡的預測軌跡。本發明解決了城市安防系統中軌跡預測準確性差，可靠性低，實時性弱的問題，減少了人工干預及計算開銷，提高了系統可用性及預測效果。

技術領域

本發明涉及安全防控領域，特別涉及一種新型智能安防系統中的軌跡分析方法及系統，該方法用于應用于“金瞳”城市系統中。

背景技術

“金瞳”城市安防系統是面向平安社區領域進行建設的，實現安放管控大聯勤的智能，聯網，全面覆蓋的智慧社區系統。具備網格化管理，實時預警，溯源記錄，數據分析，高清覆蓋等功能。

“金瞳”城市安防系統采用端-管-云的架構模式，通過網絡協議傳輸，可針對陌生人、陌生車輛、目標行人、目標車輛等安防事件進行軌跡追蹤及分析，通過在邊緣端采集數據信息，經由高速網絡傳輸到高通量數據中心，并完成人體識別、人臉識別，車輛識別，布防預警等，對保障社區安全具有十分重大特殊的意義。

常用的安防領域的軌跡追蹤方法有如基于梯度直方圖(HOG)特征微量的追蹤方法，基于加權顏色直方圖模型的粒子濾波追蹤方法等，這些方法存在定位難、定位準確率低、計算開銷大等問題。不能滿足“金瞳”城市安防系統的高實時，強提醒，可溯源，準確性的需求。

因此，如何將上述技術問題加以解決，即為本領域技術人員的研究方向所在。

發明內容

發明所要解決的問題

為了解決上述問題，針對“金瞳”城市安防系統的特點，本發明提出一種新型智能安防系統中的軌跡分析方法及系統，解決了城市安防系統中軌跡預測準確性差，可靠性低，實時性弱的問題，來滿足“金瞳”城市安防系統在實時性及準確性方面的需求。

用于解決問題的方案

為了達到上述目的，本發明的一方式是一種新型智能安防系統中的軌跡分析方法，包括如下步驟：

步驟S1：獲取實時視頻流；

步驟S2：解碼視頻流；

步驟S3：比對分析，獲取監控經緯度位置信息；

步驟S4：將經緯度位置信息送入由大量訓練集經過學習算法反復訓練得出的假設函數中，得到無限接近于真實軌跡的預測軌跡。

優選地，在步驟S1中，部署監控設備，通過IP地址無線獲取實時視頻流。

優選地，在步驟S2中，對獲取的視頻流進行解碼，分解成視頻圖片幀。

優選地，在步驟S3中，將視頻圖片幀送入人臉識別比對模塊，輸出人臉識別結果，圖片信息、相應的監控設備編號、經緯度位置信息。

優選地，在步驟S3中，包括如下子步驟：

步驟S31：對圖片進行人臉檢測；

步驟S32：進行人臉跟蹤；

步驟S33：提取人臉特征后再與人臉數據庫進行比對，最后輸出比對結果。

優選地，在步驟S4中，將監控經緯度位置信息送入假設函數中，假設函數是由大量真實行人或車輛軌跡，提供給學習算法，算法生成一個輸出函數即為假設函數h。

優選地，將步驟S3中的經緯度位置信息送入如下述的特征矩陣X中，利用梯度下降算法，不斷更新θ值，得到最優解θ，即能夠畫出數據分析下目標人臉軌跡或目標車牌軌跡