[發(fā)明專利]一種人工智能港口碼頭監(jiān)控方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110543771.5
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113378648A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 陳志
• 申請（專利權(quán)）人: 上海可深信息科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/60;G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取碼頭油庫監(jiān)控視頻，并對所述碼頭油庫監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理視頻；

對所述預(yù)處理視頻進(jìn)行前景目標(biāo)區(qū)域提取，并對所述前景目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，獲得危險行為圖像；

對所述危險行為圖像進(jìn)行分析和提取，獲得危險特征；

將預(yù)先獲取的危險特征樣本輸入分類器中，同時將所述危險特征輸入所述分類器中，完成危險行為的識別和分類，并將危險行為結(jié)論傳送至管理人員。

2.如權(quán)利要求1所述的人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，獲取碼頭油庫監(jiān)控視頻，并對所述碼頭油庫監(jiān)控視頻進(jìn)行預(yù)處理，獲得預(yù)處理視頻，所述方法還包括：

采用YUV空間顏色模型將所述碼頭油庫監(jiān)控視頻的圖像序列轉(zhuǎn)化為灰度，獲得所述預(yù)處理視頻。

3.如權(quán)利要求2所述的人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，對所述預(yù)處理視頻進(jìn)行前景目標(biāo)區(qū)域提取，并對所述前景目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，獲得危險行為圖像，所述方法還包括：

基于ViBe算法建立背景模型，將所述預(yù)處理視頻中前景目標(biāo)區(qū)域分離出來，再結(jié)合背景減除法提取出疑似危險行為區(qū)域，獲得疑似危險行為區(qū)域圖像。

4.如權(quán)利要求3所述的人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，對所述預(yù)處理視頻進(jìn)行前景目標(biāo)區(qū)域提取，并對所述前景目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，獲得危險行為圖像，所述方法還包括：

對所述疑似危險行為區(qū)域圖像進(jìn)行圖像去噪和形態(tài)學(xué)處理，獲得所述危險行為圖像。

5.如權(quán)利要求4所述的人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，對所述危險行為圖像進(jìn)行分析和提取，獲得危險特征，所述方法還包括：

提取所述危險行為圖像的HOG特征和LBP紋理特征，并利用串行融合算法將所述HOG特征和所述LBP紋理特征進(jìn)行融合，獲得危險特征。

6.如權(quán)利要求1所述的人工智能港口碼頭監(jiān)控方法，其特征在于，將預(yù)先獲取的危險特征樣本輸入分類器中，同時將所述危險特征輸入所述分類器中，完成危險行為的識別和分類，并將危險行為結(jié)論傳送至管理人員，所述方法還包括：

選用支持向量機(jī)作為危險行為識別的分類器。