[发明专利]智能型基于用户行为识别的视频监控方法及系统

摘要

一种智能型基于用户行为识别的视频监控方法，其包括如下步骤S1、预先获取各个家庭用户的视频数据；将家庭用户的视频数据作为视频监控中的白名单信息数据；S2、从获取的家庭用户的视频数据中进行人脸识别以及姿势动作信息识别得到人脸数据以及姿态数据；S3、构建基于深度神经算法的人脸识别模型以及姿态识别模型；并且建立人脸识别模型与姿态识别模型的对应关系；S4、将家庭用户的视频数据作为视频监控中的白名单信息数据、基于深度神经算法的人脸识别模型以及姿态识别模型、人脸识别模型与姿态识别模型的对应关系构成用户监控识别组件，并存储于中心服务器中；S5、在服务器中配置视频监控中的白名单中对应家庭用户的第一视频角度控制范围信息。

主权项

一种智能型基于用户行为识别的视频监控方法，其特征在于，其包括如下步骤：S1、预先获取各个家庭用户的视频数据；将家庭用户的视频数据作为视频监控中的白名单信息数据；S2、从获取的家庭用户的视频数据中进行人脸识别以及姿势动作信息识别得到人脸数据以及姿态数据；S3、构建基于深度神经算法的人脸识别模型以及姿态识别模型；并且建立人脸识别模型与姿态识别模型的对应关系；S4、将家庭用户的视频数据作为视频监控中的白名单信息数据、基于深度神经算法的人脸识别模型以及姿态识别模型、人脸识别模型与姿态识别模型的对应关系构成用户监控识别组件，并存储于中心服务器中；S5、在服务器中配置视频监控中的白名单中对应家庭用户的第一视频角度控制范围信息以及视频监控中在白名单之外对应用户的第二视频角度控制范围信息；S6、在服务器中配置家居范围内各个视频监控摄像头的初始监控位置信息；S7、在服务器中配置家居范围内各个视频监控摄像头的相互关联关系；S8、通过视频监控摄像头对家居范围内进行监控；在出现视频监控中出现人物影像数据时，通过基于深度神经算法的人脸识别模型以及姿态识别模型对人物影像数据进行识别；根据识别结果判断人物是否属于视频监控中白名单，如果是则跳转到步骤S9；否则跳转到步骤S10；S9、根据服务器中配置视频监控中的白名单中对应家庭用户的第一视频角度控制范围信息对视频监控摄像头的监控范围信息进行调整；S10、根据服务器中配置视频监控中在白名单之外对应用户的第二视频角度控制范围信息对视频监控摄像头的监控范围信息进行调整，并跳转到步骤S11；S11、根据步骤S7中服务器中配置家居范围内各个视频监控摄像头的相互关联关系，激活与监控到人物影像数据摄像头均有关联关系的摄像头进行监控。