技术特征：
1.基于多态拟合的协同智能安防方法，其特征在于，所述方法执行以下步骤：步骤1：采集目标场景的视频图像信息，将视频图像信息中的第一帧作为起始图像信息；提取起始图像信息中所有的物体区域；步骤2：对所有的物体区域进行第一次轮廓拟合，得到所有物体的拟合轮廓；步骤3：对拟合轮廓进行识别，找到所有的拟合轮廓中的人体拟合轮廓；通过找到的人体拟合轮廓，找到物体区域中的人体区域；步骤4：基于找到的人体区域进行人脸识别，得到人脸识别结果；步骤5：以起始图像信息中的人体区域所在的位置作为起始点，记录人体区域在视频图像信息中其他的视频帧中的位置，作为中间点，按照视频帧的时序先后顺序，从起始点开始连接所有的中间点，得到运动路径的原轮廓；步骤6：在运动路径的原轮廓中设置多个拟合节点；按照设定值，设定拟合节点的数量；拟合节点的数量至少有5个；步骤7：基于运动路径和运动路径上设置的拟合节点，对运动路径进行第二次轮廓拟合，得到运动路径的拟合轮廓；步骤8：基于得到的运动路径的拟合轮廓进行运动路径识别，得到运动路径识别结果；步骤9：基于得到的运动路径识别结果和人脸识别结果，判断是否进行预警。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中提取起始图像信息中所有的物体区域的方法包括：使用如下公式计算得到的分割阈值，对起始图像信息进行分割：其中，h为计算得到的分割阈值，n为起始图像信息的像素数量，c
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为像素对应的像素值，α为调整系数，取值范围为200～500；根据分割结果确定背景颜色；创建多通道图像，将背景颜色对应区域的多通道图像赋值为第一值，对背景颜色对应区域以外的多通道图像赋值为第二值，得到所述起始图像信息的二值图像；根据二值图像，述起始图像信息中确定背景区域和物体区域。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2中对所有的物体区域进行第一次轮廓拟合，得到所有物体的拟合轮廓的方法包括：进行边缘检测，找到物体区域的边缘，作为待拟合图形；在待拟合图形上设置多个拟合节点，基于待拟合图形的几何特征和设置的多个拟合节点对所述待拟合图形进行有序离散点的生成；基于所述有序离散点对所述待拟合图形进行拟合，得到拟合轮廓。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述进行边缘检测，找到物体区域的边缘的方法包括：根据边缘检测算子的各预设方向上的模板及物体区域的邻域中的各像素点的取对数运算后的灰度值，对所述物体区域进行卷积运算，得到所述物体区域在所述各预设方向上的色阶固定值；根据所述物体区域在所述各预设方向上的色阶固定值，得到所述物体区域的边缘显著值；将所述物体区域的边缘显著值与边缘显著值阈值进行比较，将边缘显著值大于或等于所述边缘显著值阈值的物体区域作为边缘点；根据得到的所述边缘点，提取所述物体区域的边缘。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述物体区域在所述各预设方向上的色阶固定值，得到所述物体区域的边缘显著值的方法包括：使用如下公式，计算得到物体区域的边缘显著值：其中，r、g和b为物体区域中的像素的rgb值，λ为调整系数，取值范围为：1～5；a、b和c为各预设方向上的色阶固定值。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤7中基于运动路径和运动路径上设置的拟合节点，对运动路径进行第二次轮廓拟合，得到运动路径的拟合轮廓的方法包括：基于运动路径和运动路径上设置的拟合节点对运动路径进行有序离散点的生成；基于所述有序离散点对所述待拟合图形进行拟合，得到运动路径的拟合轮廓。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤4中基于找到的人体区域进行人脸识别，得到人脸识别结果的方法包括：获取人体区域对应的在视频图像信息中所有的人脸图像信息；分别从所有的人脸图像信息中提取人脸特征信息，得到所述人体区域对应的人脸特征信息组；基于所述人脸特征信息组对所述待识别对象的人脸进行识别，得到识别结果。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征信息组对所述待识别对象的人脸进行识别，得到识别结果，包括：将所述人脸特征信息组中的人脸特征信息进行融合，得到融合特征信息；计算所述融合特征信息与预设第一数据库中的人脸特征信息的相似度；在所述第一数据库中选择相似度最高的人脸特征信息作为识别结果。9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述将所述人脸特征信息组中的人脸特征信息进行融合，得到融合特征信息的方法包括：使用如下公式，将人脸特征信息进行融合计算，得到融合特征信息：算，得到融合特征信息：其中，m为融合特征信息；l为人脸特征信息的数量；p为人脸特征信息；t为人脸特征信息的融合组值，所述融合组值定义为随机生成的融合值数组。10.用于实现权利要求1至9之一所述方法的基于多态拟合的协同智能安防装置。
技术总结
本发明属于智能安防技术领域，具体涉及基于多态拟合的协同智能安防方法及装置。所述方法执行以下步骤：步骤1：采集目标场景的视频图像信息，将视频图像信息中的第一帧作为起始图像信息；提取起始图像信息中所有的物体区域。其通过进行两次拟合，分别获得人体的图像认证信息和人体的运动轨迹信息，以进行安防预警，通过第一次拟合，可以通过较为有效率的方法得到图像信息中的人体部分，提升效率，且通过拟合得到的结果将更能排除背景因素的干扰，得到目标区域，提升准确率，同时由于使用了两次拟合的结果进行预警判断，提升了预警判断的准确率。率。率。
技术研发人员：刘小青 罗芳 刘幼聪
受保护的技术使用者：深圳中智明科智能科技有限公司
技术研发日：2021.07.06
技术公布日：2021/9/28