智能视频分析系统的制作方法

文档序号:17430646发布日期:2019-04-17 03:27阅读:145来源:国知局

本发明属于监控系统技术领域,尤其是涉及一种智能监控视频分析系统。



背景技术:

目前,在为了提高校园、社区及机关系统等区域的安全性,在这些区域的附近大多会安装监控系统,以能将一些安全隐患在其发生之前进行排出;但是,随着监控点的不断增加,其规模变得越来越庞大,这给监控人员的工作带来了巨大的压力,监控人员往往要兼顾成百上千路的监控画面,很难在第一时间对视频画面中潜在的异常事件作出响应,也很难从海量的视频数据中快速搜索到想要找的内容;这种通过人眼辨别危险因素的方式其不但工作强度大,而且盲区也较大。



技术实现要素:

本发明提供一种智能监控视频分析系统,它具有能自行检测监控中的不安因素及人流信息,使得安全性得到提高且节约人力的特点。

为了实现上述目的,本发明所采用的技术方案是:一种智能监控视频分析系统,其包括视频检索模块、脱岗检测模块、人脸识别模块、人数统计模块、年龄性别检测模块、入侵检测模块、危险物识别模块、遗留物检测模块及视频诊断模块,所述视频检索模块用以检索视频内出现的多个人/物状态信息;所述脱岗检测模块用以检测门禁管理人员的脱岗状况;所述人脸识别模块用以对人物动态头像进行识别;所述人数统计模块用以检测监控中出现的人物数量;所述年龄性别检测模块用以检测监控中出现的人物性别及年龄;所述入侵检测模块用以检测边缘地带或禁止区域内是否出现可疑人物;所述危险物识别模块用以识别视频中出现的危险物品;所述遗留物检测模块用于监控区域内物品的遗留状况;所述视频诊断模块用以对视频的质量进行在线检测。

进一步的,还包括报警模块,所述报警模块分别与脱岗检测模块、人脸识别模块、人数统计模块、年龄性别检测模块、入侵检测模块、危险物识别模块、遗留物检测模块及视频诊断模块连接配合。

本发明和现有技术相比所具有的优点是:本发明上所集成的模块能够对潜在的不利因素自动检测;这样不但能够大大减低工作人员的工作强度,而且其识别率高、避免了危险的遗漏,大大提高安全性。

具体实施方式

以下所述仅为本发明的较佳实施例,并不因此而限定本发明的保护范围。

实施例:一种智能监控视频分析系统,其包括视频检索模块、脱岗检测模块、人脸识别模块、人数统计模块、年龄性别检测模块、入侵检测模块、危险物识别模块、遗留物检测模块、视频诊断模块及报警模块,报警模块分别与脱岗检测模块、人脸识别模块、人数统计模块、年龄性别检测模块、入侵检测模块、危险物识别模块、遗留物检测模块及视频诊断模块连接配合,在上述的模块检测到不安因素后其即能进行警报以提醒监控人员进行及时处理。视频检索模块用以检索视频内出现的多个人/物状态信息,并根据该状态信息与内置的规则算法进行比对,以判断是否是潜在的不安因素。脱岗检测模块用以检测门禁管理人员的脱岗状况,其内部内置的规则算法根据人员车辆到达门禁前的行动状态及是否有管理人员出现在门禁前,来进行判断管理人员是否在岗,未在岗则报警模块会发出警报。人脸识别模块用以对人物动态头像进行识别,其在抓拍识别后能与系统中的记录进行比对以确认是否有可疑人物,当出现可疑人物时报警模块会发出警报。人数统计模块用以检测监控中出现的人物数量,在某些特定的场合,如学校操场、超市等密集区域,到人数超过所设定的最高值时,则报警模块会发出警报,以让管理人员进行处理。年龄性别检测模块用以检测监控中出现的人物性别及年龄,在一些商场区域内,可疑根据该模块所统计的数据进行相应的营销策略。入侵检测模块用以检测边缘地带或禁止区域内是否出现可疑人物,当出现时报警模块会发出警报,从而保证事态的进一步升级。危险物识别模块用以识别视频中出现的危险物品,危险物品可疑在模块中预先植入信息,如刀具、枪支,当检测到该危险物品时,则通过报警模块发出警报。遗留物检测模块用于监控区域内物品的遗留状况,如在某原本空旷区域内长时间有物品留置,则视为有遗留物,并及时发出警报。视频诊断模块用以对视频的质量进行在线检测,这样能够防止视频的质量长时间出现问题。



技术特征:

技术总结
本发明公开了一种智能监控视频分析系统,其包括视频检索模块、脱岗检测模块、人脸识别模块、人数统计模块、年龄性别检测模块、入侵检测模块、危险物识别模块、遗留物检测模块及视频诊断模块,视频检索模块用以检索视频的多个人/物状态信息;脱岗检测模块用以检测管理人员的脱岗状况;人脸识别模块用以对人物动态头像识别;人数统计模块用以检测人物数量;年龄性别检测模块用以检测监人物性别及年龄;入侵检测模块用以检测是否出现可疑人物;危险物识别模块用以识别危险物品;遗留物检测模块用于监控区域内的遗留物品;视频诊断模块用以对视频的质量检测。优点是:本发明自行检测监控中的不安因素及人流信息,使得安全性得到提高且节约人力。

技术研发人员:郝磊
受保护的技术使用者:台州三石量子科技有限公司
技术研发日:2018.12.17
技术公布日:2019.04.16
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