[發(fā)明專利]一種基于圖像識別的異常事件防控方法

在審

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• 申請日: 2021-08-28
• 公開（公告）號: CN113920706A
• 公開（公告）日: 2022-01-11
• 發(fā)明（設計）人: 鄭新楠;賈熹濱;玄奇正;姚宇翔;王居川;劉子揚;武文琦
• 申請（專利權）人: 北京工業(yè)大學
• 主分類號: G08B31/00
• 分類號: G08B31/00;G08B25/00;G06V20/52;G06V10/75;G06K9/62
• 代理公司: 北京思海天達知識產權代理有限公司 11203
• 代理人: 劉萍

1.一種基于圖像識別的異常事件防控方法，其特征在于，包括：

步驟1、終端設備獲取監(jiān)控攝像頭采集的監(jiān)控場景的實時圖像數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)，并對圖像數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進行預處理，得到圖像數(shù)據(jù)的每一個預設關注物的每一個時間點對應的特征值；

步驟2、終端設備對每兩個相鄰時間點各自對應的預設關注物特征值進行分析處理，得到預設關注物的多個中間特征狀態(tài)；

步驟3、終端設備對時間上連續(xù)的多個中間特征值狀態(tài)進行整合處理，得到預設關注物的特征事件；

步驟4、終端設備根據(jù)特征事件匹配的預設制動策略進行事件防控。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預設關注物為存儲的預設物體模型。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中所述預設物體模型，其特征在于：根據(jù)SSD神經網絡模型和凍結網絡模型，進行人體、車輛和特征物體的識別。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述監(jiān)控場景包括多個監(jiān)控攝像頭，并且所述方法進一步包括，在每個監(jiān)控攝像頭處，檢測所述預設關注物并經由每個監(jiān)控攝像頭采集的實時圖像數(shù)據(jù)對所述特征事件的位置進行三角測量。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于：所述預設關注物特征值包括：由所述實時圖像數(shù)據(jù)得到的預設關注物的出現(xiàn)和消失，由所述GPS數(shù)據(jù)和三角測量數(shù)據(jù)得到的位置坐標和速度值；

所述終端設備對單個時間點的所述預設關注物特征值進行分析處理，得到預設關注物的狀態(tài)為如下中的一種：出現(xiàn)狀態(tài)或者消失狀態(tài)；

所述終端設備對每兩個相鄰時間點各自對應的所述預設物體模型進行分析處理，得到預設關注物的多個中間特征值狀態(tài)，包括：

所述終端設備對每兩個相鄰時間點各自對應的所述預設物體模型進行對比分析，得到預設關注物的多個中間特征狀態(tài)，各所述中間特征狀態(tài)具體為如下中的一種：速度增大狀態(tài)或者速度減小狀態(tài)；

所述終端設備對時間上連續(xù)的多個中間特征值狀態(tài)進行整合處理，得到預設關注物的特征事件，包括：

所述終端設備根據(jù)時間上的連續(xù)的多個所述中間特征狀態(tài)和其中一個所述的中間特征狀態(tài)對應的時間點的行駛方向上的加速度最大值和加速度最小值的差值，得到預設關注物的特征事件，各所述特征事件具體為如下中的一種：啟動、加速、減速、停止、急啟動、急加速、急減速或者急停止。