[發(fā)明專利]搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210032822.2
• 申請(qǐng)日: 2022-01-12
• 公開（公告）號(hào): CN114387720A
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 朱文俊;許煌志
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市春盛海科技有限公司
• 主分類號(hào): G07C9/38
• 分類號(hào): G07C9/38;G06V20/52;G06V10/50;G06V10/56;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市育科知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44509
• 代理人: 賈鵬

本發(fā)明涉及AI安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，且公開了搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法，所述鐵捲門上方對(duì)稱設(shè)置兩個(gè)攝像頭，一個(gè)所述攝像頭向鐵捲門外，另一個(gè)所述攝像頭向鐵捲門內(nèi)，攝像頭的影像數(shù)據(jù)傳送至SOC芯片。該搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法使用時(shí)，通過設(shè)置兩個(gè)攝像頭持續(xù)傳輸影像數(shù)據(jù)至SOC芯片，在SOC芯片內(nèi)置的AI算法通過模式識(shí)別和特征識(shí)別篩選后，根據(jù)影像情景通過控制模組控制伺服電機(jī)帶動(dòng)鐵捲門運(yùn)動(dòng)、停止或報(bào)警，安全系數(shù)高，避免了傳統(tǒng)鐵捲門安全採用偵測(cè)壓力方式判斷是否不正常壓到物體、如果壓到的物體比較脆弱會(huì)無效、或是反應(yīng)不及已經(jīng)造成傷害，從而導(dǎo)致了存在安全隱患的問題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及AI安全監(jiān)控技術(shù)領(lǐng)域，具體為搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法。

背景技術(shù)

因?yàn)榘雽?dǎo)體技術(shù)的進(jìn)步，讓CPU或GPU運(yùn)算速度快速進(jìn)步，複雜的演算法能在有限時(shí)間內(nèi)得到結(jié)果，各種人工智慧或影像辨識(shí)的應(yīng)用也成為可能，例如車牌辨識(shí)，人臉辨識(shí)，不過要將人工智慧和影像辨識(shí)應(yīng)用在生活上各個(gè)領(lǐng)域，還需更多專家投入發(fā)明。

常見的安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法在使用時(shí)，傳統(tǒng)鐵捲門安全採用偵測(cè)壓力方式判斷是否不正常壓到物體，如果壓到的物體比較脆弱會(huì)無效，或是反應(yīng)不及已經(jīng)造成傷害，因此仍然有很大的安全疑慮，不能滿足AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)的工作要求，為此提出搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問題

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法，解決了上述背景技術(shù)提出的技術(shù)問題。

(二)技術(shù)方案

為實(shí)現(xiàn)上述的目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法，包括如下步驟：

鐵捲門上方對(duì)稱設(shè)置兩個(gè)攝像頭，一個(gè)所述攝像頭向鐵捲門外，另一個(gè)所述攝像頭向鐵捲門內(nèi)；

攝像頭的影像數(shù)據(jù)傳送至SOC芯片；

通過SOC芯片內(nèi)的AI算法對(duì)影像辨識(shí)并判定影像情境；

根據(jù)AI對(duì)影像情景判定后，SOC芯片通過控制模組對(duì)鐵捲門的運(yùn)動(dòng)進(jìn)行控制。

優(yōu)選的，所述攝像頭對(duì)獲取影像信息進(jìn)行預(yù)處理后通過傳感器將光和聲音轉(zhuǎn)換為電信號(hào)發(fā)送至SOC芯片，所述影像信息預(yù)處理包括去噪、平滑、濾波和變換。

優(yōu)選的，所述AI算法通過對(duì)圖像特征抽取和篩選，所述圖像特征抽取依據(jù)的模式識(shí)別類型包括統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別、句法模式識(shí)別和模糊模式識(shí)別，所述圖像特征抽取和選擇依據(jù)AI算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。

優(yōu)選的，所述圖像特征抽取和篩選采用直方圖特征、顏色特征、模板特征、結(jié)構(gòu)特征及Haar特征的物體進(jìn)行定位追蹤，并提取追蹤到的物體的多個(gè)特征點(diǎn)，依據(jù)多個(gè)所述特征點(diǎn)和多個(gè)識(shí)別模式通過AI算法進(jìn)行篩選。

優(yōu)選的，所述鐵捲門下存在物體時(shí)，控制模組通過伺服電機(jī)使鐵捲門在接近時(shí)先停止，當(dāng)鐵捲門下降過程中有物體接近時(shí)，通過AI算法判定接近距離，當(dāng)距離較近時(shí)控制模組通過伺服電機(jī)使鐵捲門立即停止。

優(yōu)選的，所述鐵捲門在關(guān)門過程中有人或物體闖入時(shí)，控制模組通過伺服電機(jī)使鐵捲門立即停止，并啟動(dòng)報(bào)警器發(fā)出警告或通知，且鐵捲門無法正常啟動(dòng)時(shí)SOC芯片通過交互模組使報(bào)警器發(fā)出通知。

(三)有益效果

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供了搭配AI運(yùn)算的鐵捲門安全監(jiān)控影像辨識(shí)方法，具備以下有益效果：