[发明专利]一种游艇码头监控报警方法和系统

说明书

本发明涉及码头管理技术领域，具体涉及一种游艇码头监控报警方法和系统。该方法包括获取目标区域的至少一组监控视频；将所述监控视频输入到预训练的神经网络模型，输出获得所述监控视频的区别特征画面；提取所述区别特征画面中目标物的轮廓信息，基于所述轮廓信息遍历物体轮廓模型数据库，确定所述目标物的类型；当所述目标物的类型属于预设的预警类型时，发出携带所述目标物区别特征画面及类型的报警信息。可以对游艇码头重点区域进行实时监控，提取停泊区域以及停靠的船舶区域拍摄的区别特征画面，对区别特征画面中的目标物识别，在非允许的目标物进入重点区域的第一时间报警，提高游艇码头管理的可靠性。

技术领域

本发明涉及码头管理技术领域，尤其涉及一种游艇码头监控报警方法和系统。

背景技术

游艇码头通常设置水域沿岸，为了保证游艇等船舶的停靠，在游艇码头的停泊区域通常要求具备一定的深度。而在游艇码头的管理中，游艇码头的停泊区域以及停靠的船舶为需要重点监控的区域。

在船舶的航行时段，有码头工作人员的维护管理下，杜绝了绝大多数的安全隐患。而在船舶停靠修整时段，由于船舶的驾驶人员以及游艇码头的大部分工作人员已不在码头工作区域，作为重点区域，缺乏相应的监控报警系统对游艇码头的停泊区域以及停靠的船舶进行实时监控，无法在现场发生警情的第一时间向码头管理中心或相关部门报警，以便游艇码头的工作人员及时处理。

发明内容

为解决游艇码头缺乏对重点区域的游艇码头的停泊区域以及停靠的船舶实时监控，无法在现场发生警情的第一时间报警的问题，本发明提供了一种游艇码头监控报警方法和系统，通过对游艇码头实时监控报警，提高游艇码头管理的可靠性。

为实现上述目的，本发明实施例提供了如下的技术方案：

第一方面，在本发明提供的一个实施例中，提供了一种游艇码头监控报警方法，该方法包括：

获取目标区域的至少一组监控视频；

将所述监控视频输入到预训练的神经网络模型，输出获得所述监控视频的区别特征画面；

提取所述区别特征画面中目标物的轮廓信息，基于所述轮廓信息遍历物体轮廓模型数据库，确定所述目标物的类型；

当所述目标物的类型属于预设的预警类型时，发出携带所述目标物区别特征画面及类型的报警信息。

可选的，所述监控视频为覆盖游艇码头目标区域的监控设备发送的监控画面。

可选的，所述预训练的神经网络模型用于对所述监控视频进行检测，学习并保存有输入的监控视频和输出的区别特征画面的对应关系。

可选的，预训练的神经网络模型的训练方法，包括：

获取训练数据，所述训练数据为记录的历史监控视频；

基于所述训练数据的区别画面信息产生训练样本的特征，并将训练数据标记为训练样本；

利用所述训练样本的集合来训练神经网络模型。

可选的，预训练的神经网络模型的训练方法，还包括：

输入任意一组监控视频，训练的神经网络模型输出所述监控视频中标记的区别特征画面。

可选的，所述游艇码头监控报警方法，还包括：

确定所述目标物的类型，当所述目标物的类型为人类时；

获取所述区别特征画面，并提取所述区别特征画面中的人脸图像特征；

将所述人脸图像特征与存储的人脸数据库中的人脸特征进行相似度比较；

当人脸图像特征与所述人脸特征的相似度均小于预设阈值时，产生报警信息。

可选的，当人脸图像特征与所述人脸特征的相似度大于预设阈值时，获取所述人脸数据库的人脸特征对应的目标人物信息，判断所述目标人物在当前时间段的权限，当所述目标人物不在当前时间段的权限时，产生报警信息。