[发明专利]一种异常行为智能识别预警方法

说明书

本发明公开了一种异常行为智能识别预警方法，涉及人体行为识别、目标跟踪以及人脸识别技术领域。本发明通过运用人工智能、物联网、大数据、5G移动互联等前沿信息技术，通过广阔覆盖目标区域的高空摄像机网络，建设边缘计算视觉感知平台，实时监测和精确定位学生异常行为发生地；通过视频AI智能识别与预警管理系统自动识别和定位异常行为人，系统在视频图像中识别和定位后自动发出告警信息。本发明通过采集学生异常行为事件数据，实现异常事件的自动声光预警、实时信息传送和数据的统计与挖掘，从而能对学生异常行为判别及快速预警响应的系统，最大程度的增强校园安全保障力度，提前预警，让悲剧事件的发生程度降低。

技术领域

本发明属于人体行为识别、目标跟踪以及人脸识别技术领域，特别是涉及一种异常行为智能识别预警方法。

背景技术

随着时代的不断发展，人们生活质量在不断提高，但伴随着的是家长对孩子的高要求，严管理，学生的心理压力不断增大，焦虑情绪不断被放大，导致校园悲剧事件不断频发；学校减少悲剧事件的发生，除了对学生进行心理方面的疏导，帮助孩子增强心理承受能力，培养健全的自我认识、对社会的了解之外，必要的预防措施也是校园安全管理重要的一环；当前的校园安全管理手段通常是通过校园监控系统，人工值守、人为查看学生行为，对于有可能发生的悲剧事件很难做到智能监管、提前预警，往往待悲剧事件发生后，查看监控记录只能作为追责的手段，但此时生命逝去，于事无补。

发明内容

本发明的目的在于提供一种异常行为智能识别预警方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种异常行为智能识别预警方法。

本方法的步骤如下：

S1：通过运用人工智能、物联网、大数据、5G移动互联等前沿信息技术，通过广阔覆盖目标区域的高空摄像机网络，建设边缘计算视觉感知平台，实时监测和精确定位学生异常行为发生地；

S2：通过视频AI智能识别与预警管理系统自动识别和定位异常行为人，系统在视频图像中识别和定位后自动发出告警信息，将信息实时发送到安全管理人员，从而实现通过系统自动发现学生异常行为的目标。

进一步地，包括由高空联网摄像头、边缘计算视觉感知平台—智能云盒、实现信息交互的服务器和实时快速的5G传输网络组成的硬件结构以及由目标跟踪、行人重识别、轨迹分析、人脸识别和姿态检测与识别组成的软件结构。

进一步地，所述S1和S2步骤中均通过边缘计算视频感知节点硬件模块、轻量级深度神经网络行人检测模块、多目标跟踪基础模块、行为识别基础模块、行人重识别模块和人脸识别模块进行实现；

所述边缘计算视频感知节点硬件模块用于在摄像头部署点加入边缘设备进行行为人的检测识别支持；通过无线网络连接方式进行摄像头、边缘设备、服务器之间的通信传输，从而达到实时监测预警目标；

所述轻量级深度神经网络行人检测模块用于通过增加相关特征加强模型的鲁棒性，增强各种复杂环境下行为人的识别率；

所述多目标跟踪基础模块用于在事先不知道目标数量的情况下，对视频中多个目标进行检测并赋予ID进行轨迹跟踪；不同的目标拥有不同的ID，以便实现后续的轨迹预测、精准查找等工作。

进一步地，所述行为识别基础模块用于对输入的学生行为视频经过一系列的卷积、池化、全连接操作来对行为进行分类判别；

所述行人重识别模块用于利用计算机视觉算法对跨设备的行人图像或视频进行匹配，即给定一个查询图像，在不同监控设备的图像库检索出同一个行人；

所述人脸识别模块用于快速通过人脸对身份进行验证。

进一步地，所述所述多目标跟踪基础模块的步骤如下：

a.给定视频的原始帧，运行检测器以获得边界框;

b.对于每个检测到的物体，计算出不同的特征，通常是视觉和运动特征