[发明专利]基于行为分析的智能小区巡检系统及其控制方法有效
| 申请号: | 201410357132.X | 申请日: | 2014-07-25 |
| 公开(公告)号: | CN104239851B | 公开(公告)日: | 2018-05-01 |
| 发明(设计)人: | 易军;廖银伟;聂兴勇;李太福;周伟;黄迪 | 申请(专利权)人: | 重庆科技学院 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G07C1/20;G07C9/00 |
| 代理公司: | 重庆为信知识产权代理事务所(普通合伙)50216 | 代理人: | 余锦曦 |
| 地址: | 401331 重*** | 国省代码: | 重庆;85 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 行为 分析 智能 小区 巡检 系统 及其 控制 方法 | ||
技术领域
本发明涉及智能监控技术,更具体的说,是一种基于行为分析的智能小区巡检系统及其控制方法。
背景技术
随着社会的不断发展,生活水平的不断提高,人们对居家的概念已从最初满足简单的居住功能发展到注重对住宅的人性化需求。为了保障小区内的财产和居民的安全,必然将运用各种高新信息技术,预防和解决家居园区的入室盗窃及抢劫作案犯罪、家庭各种灾害及意外事故等的发生。
目前的小区安防系统存在的安全隐患比较多,比如使用IC卡或者钥匙开门这种单方面的认证安全性不高;在比较大的小区中,保安人员在进行巡检时没有可靠的技术手段对可疑人员进行甄别;小区的视频监控往往采取人工判别的方式,人力财力耗费较大,并且易受到干扰,没有充分利用到监控视频中的信息,其作用往往是事后调查取证之用。
综上所述,现有技术存在的缺陷是:
传统的监控系统需要工作人员不间断的对监控图像进行人工判别,工作量大、容易疲劳、费时费力且容易受到人为因素干扰而产生漏检和误检的情况,并且现今的视频监控数据量越来越大,很难实现人工全面覆盖,很多情况下都是一个人面对十几个监控画面,光是看完监控画面都比较困难,更别说分析监控画面是否正常。因此,系统智能化程度低,安全性不强。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种基于行为分析的的智能小区巡检系统及其控制方法,系统将智能视频监控技术运用于小区安防中,不仅能降低系统运行的人力成本,而且可以大大增加监控范围,在降低资源消耗的同时提高小区安全防范能力。
为了实现上述目的,本发明所采用的具体技术方案如下:
本发明首先提供一种基于行为分析的智能小区巡检系统,其关键在于:由服务器、移动巡检终端、小区摄像头以及智能门禁系统组成,所述移动巡检终端用于获取小区可疑人物的人脸图像信息;所述小区摄像头用于实时获取小区视频信息或/和图像信息;所述智能门禁系统用于实现IC卡和人脸图像信息的双重认证;所述服务器用于实现视频监控以及视频图像处理,所述视频图像处理包括行为分析和身份认证。
基于上述系统,用户在进入小区或者进入某一栋楼时,需要通过IC卡和人脸图像信息的双重认证,只有同时通过IC卡和人脸识别认证的才能进入,在服务器的数据库中存储有小区内部各个用户的注册信息,包括每个人的人脸图像,小区巡检人员发现可疑人员时,可以通过移动巡检终端获取可疑人员的人脸图像信息,请求服务器进行对比,服务器利用人脸识别技术进行嫌疑人甄别,如果可疑人员不属于系统注册用户,则向移动巡检终端发出警示信息,提醒巡逻人员注意提前防护,服务器还可以根据小区摄像头所获取的视频信息或/和图像信息进行行为分析和身份认证。
作为进一步描述,所述服务器中的行为分析包括多人打斗检测、单人异常动作检测、徘徊检测、重要区域入侵检测、人群密集度检测;所述服务器中的身份认证包括对智能门禁系统进行人脸识别认证以及对移动巡检终端上传图像的嫌疑人甄别。
为了便于实施,所述移动巡检终端为智能手机。
结合上述系统,本发明还提供了一种基于行为分析的智能小区巡检系统的控制方法,主要包括以下步骤:
A、用于实现嫌疑人甄别的步骤:
当巡检人员发现可疑人员时,通过移动巡检终端获取可疑人员的人脸图像并上传至服务器,服务器将接收的人脸图像与数据库中预存的用户信息进行对比,并将对比结果发送给所述移动巡检终端;
B、用于实现智能门禁系统双重认证的步骤:
用户开门时,先进行IC卡认证,如果IC卡认证成功,门禁系统将获取的人脸图像上传至服务器请求人脸识别认证;否则,给出IC卡认证失败信息;
当服务器收到门禁系统的人脸识别认证请求后,通过人脸识别判定所获取的人脸图像是否与小区住户信息相匹配,如果是,则发出人脸识别认证成功信息,门禁打开,否则给出人脸识别认证失败信息;
C、用于实现异常行为分析的步骤:
服务器按照预设的时间间隔提取一帧视频图像,分别对该视频图像进行多人打斗检测、单人异常动作检测、徘徊检测、重要区域入侵检测以及人群密集度检测,其中任何一种算法检测出异常状态,服务器给出报警信息。
再进一步描述,所述单人异常动作检测中将人体动作分为正常行走、出拳、踢腿和跌倒,所选择的检测指标为人体质心、人体外接矩形宽高比、人体倾斜角度以及人体外接矩形中人体所占比例。
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