[發明專利]一種人工智能港口碼頭監控方法

在審

• 申請號: 202110543771.5
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113378648A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 陳志
• 申請（專利權）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

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種人工智能港口碼頭監控方法；通過高清攝像頭獲取碼頭油庫監控視頻，并對碼頭油庫監控視頻進行預處理，減少光照和背景的影響；提取預處理視頻中的前景目標區域，并進行預處理，減少干擾，獲得危險行為圖像；再提取危險行為圖像中的危險特征，便于后期識別和分類；將預先制作的危險特征樣本輸入分類器中，再將實際提取的危險特征輸入分類器中，進行危險行為的識別和分類，得到危險行為結論，并將結論上傳至管理人員，便于管理人員及時對危險行為進行防范，保障安全，采用人工智能進行監控、識別和提醒，有利于提高監控效率。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，尤其涉及一種人工智能港口碼頭監控方法。

背景技術

目前，港口貿易活動愈加頻繁，且取得良好發展成果，但是其中還存在著一定安全隱患，特別是港口石油化工碼頭方面，經常會存放或者運輸石油等危險品，容易燃燒、爆炸，在實際存儲罐裝油時，如果沒有做好充分有效的監控工作，例如禁火監控，將會導致其中存在安全隱患，無法切實保障碼頭的安全。

現有技術中，港口石油化工碼頭油庫的安全監控基本上都由人員到現場巡視、抽查，或人工查看監控視頻等方式進行，監控的時間和空間非常有限，導致效率較低。

發明內容

本發明的目的在于提供一種人工智能港口碼頭監控方法，旨在解決現有技術中的港口石油化工碼頭油庫的安全監控基本上都由人員到現場巡視、抽查，或人工查看監控視頻等方式進行，監控的時間和空間非常有限，導致效率較低的技術問題。

為實現上述目的，本發明采用的一種人工智能港口碼頭監控方法，包括以下步驟：

獲取碼頭油庫監控視頻，并對所述碼頭油庫監控視頻進行預處理，獲得預處理視頻；

對所述預處理視頻進行前景目標區域提取，并對所述前景目標區域進行預處理，獲得危險行為圖像；

對所述危險行為圖像進行分析和提取，獲得危險特征；

將預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，并將危險行為結論傳送至管理人員。

對獲取的碼頭油庫監控視頻進行處理，提取出前景目標區域，再提取出危險行為圖像，最后提取出危險行為圖像中的危險特征；提前在分類器中輸入危險特征樣本，將實際提取出的危險特征輸入分類器中進行分類和識別，最后將危險行為識別結果上傳至管理人員，便于管理人員發現危險行為，進而能及時做出防范，保護碼頭安全，并提高監控效率。

其中，獲取碼頭油庫監控視頻，并對所述碼頭油庫監控視頻進行預處理，獲得預處理視頻，所述方法還包括：

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

利用YUV空間顏色模型將圖像序列轉化為灰度，減少光照和復雜顏色背景的影響，提高檢測精準度。

其中，對所述預處理視頻進行前景目標區域提取，并對所述前景目標區域進行預處理，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，將所述預處理視頻中前景目標區域分離出來，再結合背景減除法提取出疑似危險行為區域，獲得疑似危險行為區域圖像。

將ViBe算法和背景減除法相結合，可以對圖像序列實時處理，并減少干擾，提高檢測效率。

其中，對所述預處理視頻進行前景目標區域提取，并對所述前景目標區域進行預處理，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域圖像進行圖像去噪和形態學處理，獲得所述危險行為圖像。

降低環境和光照的影響，優化疑似危險行為區域的二值圖像，為后續的特征提取做好基礎。