一种生态园安防监控预警数据的采集方法及其系统与流程

本发明涉及安防，尤其涉及一种生态园安防监控预警数据的采集方法及其系统。

背景技术：

1、随着人们生活水平质量的不断提高，人们越会聚发性的聚集在一些公共场所，例如游乐场、商场或是生态园等，现阶段的游乐场和商场由于场地工作人员的数量较多且安防设备较为完善，因此现阶段的生态园园区成为了更多非法人员的聚集地，首先生态园地处位置较为偏僻，环境周边经济水平相对落后，治安问题相对突出，生态园的周边环境也存在较为散漫或松散的情况；再者生态园可能存在较大的诱因，例如某个特定的种植产品，某个知名景观等，这些都有可能吸引非法人员擅自进入生态园内采摘或破坏，其次生态园的安防设施可能没有得到完善安装，即使有安防系统也不能做到覆盖全面，或者安防人员缺乏经验不够敏捷，导致非法人员很容易就进入园区并行动，安防系统的效果被大大削弱，因此完整的安防系统在现阶段的生态园中部署难度较大，即使现有的生态园有较为完善生态安防系统，但是其功能设施较为落后，不能满足现阶段的用户需求，且现阶段的监控设备主要解决了对重要场所的现场监控视频录制与存档，系统未实现智能化，单纯监控录像储存，视频资源未能有效利用，一日发生事件，再进行事后查看大量相关视频，而且视频监控存储数据占用空间巨大，且大量无用信息，追查时需大量人力物力翻查，耗费大量的时间和精力，并且查案人员在浏览大量视频源时及易产品视觉疲劳，影响工作效率，即现阶段的生态园尚未建立一套完整的智能信息化的安防系统。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种生态园安防监控预警数据的采集方法及其系统，能够基于行人的服饰特征数据快速准确的锁定嫌疑人目标并进行监控跟踪获取嫌疑人的行动路径。

2、本发明所采用的第一技术方案是：一种生态园安防监控预警数据的采集方法，包括以下步骤：

3、融合生态园的监控设备参数信息与生态园的景区地图信息，构建生态园智能安防系统；

4、设定预警条件，基于生态园智能安防系统中的监控设备对生态园中的行人行为进行监控与判断，判断到行人行为是否满足预警条件，若满足预警条件对该行人进行标记处理，获取嫌疑行人特征数据；

5、基于云端特征信息共享策略，将嫌疑行人特征数据进行上云并进行特征数据关联，得到嫌疑行人关联数据；

6、根据嫌疑行人关联数据进行生态园智能安防系统中的不同监控设备进行关联处理，并结合生态园的监控设备参数信息获取对应的生态园位置信息；

7、结合嫌疑行人特征数据与生态园位置信息，生成嫌疑行人行动轨迹并进行实时监控预警。

8、进一步，所述融合生态园的监控设备参数信息与生态园的景区地图信息，构建生态园智能安防系统这一步骤，其具体包括：

9、获取生态园的景区地图信息与生态园的监控参数信息，所述生态园的监控参数信息包括监控设备对应的ip地址；

10、通过gis地图功能将生态园的景区地图信息加载至初步的生态园智能安防系统；

11、对生态园的监控参数信息进行标注处理，并通过数据上云方式将标注后的生态园的监控参数信息传输至初步的生态园智能安防系统；

12、基于初步的生态园智能安防系统，将标注后的生态园的监控参数信息与生态园的景区地图信息进行一一对应构建连接关系，生成信息关系网络，构建生态园智能安防系统。

13、进一步，所述信息关系网络用于对输入生态园监控的ip地址信息进行匹配处理，输出所述生态园监控的ip地址信息对应的生态园位置信息。

14、进一步，所述设定预警条件其具体包括：

15、设置同一监控区域监测行人出现的阈值次数，若所述监测行人在同一监控区域出现的次数达到预设阈值，对所述监测行人进行第一次标记处理；

16、设置同一监控区域监测行人滞留的阈值时间，若所述监测行人在同一监控区域滞留的时间达到预设阈值，对所述监测行人进行第二次标记处理；

17、设置不同监控区域监测行人的触发预警，若所述监测行人至少出现在两个监控区域且所述滞留时间超过预设阈值，对所述监测行人进行第三次标记处理；

18、对三次标记处理的监测行人，确定所述监测行人为嫌疑行人。

19、进一步，所述对该行人进行标记处理，获取嫌疑行人特征数据这一步骤，其具体包括：

20、基于生态园智能安防系统中的监控设备获取嫌疑行人图片，所述嫌疑行人图片包括监控拍摄的时间信息与嫌疑行人的人体特征信息；

21、通过sobel算子对嫌疑行人图片进行检测处理，获取嫌疑人的边缘轮廓图片；

22、通过区域成长算法对嫌疑人的边缘轮廓图片中的服饰进行区域识别分割处理，得到嫌疑人服饰区域；

23、将嫌疑人服饰区域的rgb颜色空间转换为hsv颜色空间，对转换后的嫌疑人服饰区域进行颜色亮度与色调分离，获取嫌疑人服饰颜色特征；

24、整合嫌疑人服饰颜色特征与监控拍摄的时间信息，构建嫌疑行人特征数据。

25、进一步，所述通过sobel算子对嫌疑行人图片进行检测处理，获取嫌疑人的边缘轮廓图片这一步骤，其具体包括：

26、对嫌疑行人图片进行灰度转换处理，获取嫌疑行人的单通道图像；

27、通过sobel算子计算嫌疑行人的单通道图像的水平和竖直方向的梯度值，得到嫌疑行人单通道图像的梯度值；

28、根据嫌疑行人单通道图像的梯度值，结合勾股定理，计算对应的梯度大小与方向；

29、基于自适应阈值分割方法，根据计算得到的梯度大小与方向对嫌疑行人单通道图像进行阈值分割处理，得到初步的嫌疑人边缘轮廓图片；

30、通过非最大值抑制法对初步的嫌疑人边缘轮廓图片进行过滤处理，得到过滤后的嫌疑人边缘轮廓图片；

31、通过边缘追踪算法对过滤后的嫌疑人边缘轮廓图片的边缘进行获取，得到嫌疑人的边缘轮廓图片。

32、进一步，所述基于云端特征信息共享策略，将嫌疑行人特征数据进行上云并进行特征数据关联，得到嫌疑行人关联数据这一步骤，其具体包括：

33、将每个生态园的监控获取到的嫌疑行人特征数据就进行上云；

34、基于上云后的嫌疑行人特征数据中的嫌疑人服饰颜色特征进行匹配处理，将具有相同服饰颜色特征的嫌疑行人特征数据进行关联处理，得到嫌疑行人关联数据。

35、进一步，所述根据嫌疑行人关联数据进行生态园智能安防系统中的不同监控设备进行关联处理，并结合生态园的监控设备参数信息获取对应的生态园位置信息这一步骤，其具体包括：

36、基于嫌疑行人关联数据，获取每个嫌疑行人特征数据对应的监控设备的ip地址；

37、根据监控设备的ip地址，获取所述监控设备在所述生态园的景区地图中的位置信息。

38、所述结合嫌疑行人特征数据与生态园位置信息，生成嫌疑行人行动轨迹并进行实时监控预警这一步骤，其具体包括：

39、基于嫌疑行人特征数据中的监控拍摄的时间信息；

40、对监控拍摄的时间信息根据先后的时间逻辑概念进行排序处理，得到正向排序的监控时间信息；

41、将所述监控设备在所述生态园的景区地图中的位置信息根据所述正向排序的监控时间信息进行排序处理，得到排序后的监控设备位置信息；

42、对排序后的监控设备位置信息进行按顺序连接处理，生成嫌疑行人行动轨迹并进行实时监控预警。

43、本发明所采用的第二技术方案是：一种生态园安防监控预警数据的采集系统，包括：

44、融合模块，用于融合生态园的监控设备参数信息与生态园的景区地图信息，构建生态园智能安防系统；

45、标记模块，用于设定预警条件，基于生态园智能安防系统中的监控设备对生态园中的行人行为进行监控与判断，判断到行人行为是否满足预警条件，若满足预警条件对该行人进行标记处理，获取嫌疑行人特征数据；

46、行人关联模块，基于云端特征信息共享策略，将嫌疑行人特征数据进行上云并进行特征数据关联，得到嫌疑行人关联数据；

47、监控关联模块，用于根据嫌疑行人关联数据进行生态园智能安防系统中的不同监控设备进行关联处理，并结合生态园的监控设备参数信息获取对应的生态园位置信息；

48、预警模块，用于结合嫌疑行人特征数据与生态园位置信息，生成嫌疑行人行动轨迹并进行实时监控预警。

49、本发明方法及系统的有益效果是：本发明通过构建一个生态园智能安防系统对生态园内的行人进行监测，进一步设置一个预警条件，基于所述预警条件能够更快更准确的判定异常行人并将列为嫌疑人名单，不需要预先构建一个黑名单进行数据对比分析，能够更加快速的锁定嫌疑人目标，进一步通过获取嫌疑人的服装特征，本发明无需通过复杂大量的算法获取嫌疑人的人脸数据特征，通过短时间内的获取行人服饰颜色特征可以适应更多的场景下进行捕捉获取，避免嫌疑人故意遮挡脸部等措施加大捕获嫌疑人特征数据的难度，进一步将多个摄像头获取到嫌疑人的特征数据进行上云共享，对具备相同的特征数据的关联，根据关联信息进一步获取对应的摄像头监控，并结合监控拍摄时间的前后对对应的摄像头监控进行排序，再结合生态园的景观地图，生成嫌疑人的运动路径。