[发明专利]一种基于路由器的智能视频监控方法及智能路由器

权利要求书

1.一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，包括步骤：

S100摄像装置采集视频数据并传送给路由器；

S200所述路由器检测接收的所述视频数据，判断所述视频数据中是否存在隐私部分，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400；

S300所述路由器将所述视频数据中检测到的所述隐私部分进行模糊处理操作，进入步骤S400；

S400所述路由器将所述视频数据传播到网络中。

2.根据权利要求1所述的一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S200包括：

S210所述路由器接收到所述视频数据后将所述视频数据进行存储；

S220所述路由器检测所述视频数据中是否有人的存在；

S230当检测到所述视频数据中有人存在时，则进一步对所述视频数据进行身体裸露检测，

S240判断所述身体裸露部分是否存在隐私部分，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400。

3.根据权利要求2所述的一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S230中，对所述视频数据进行身体裸露检测是采用训练过的卷积神经网络模型来对所述视频数据进行检测，具体包括：

S231将采样的视频数据作为卷积神经网络的输入；

S232通过n个可训练的滤波器对输入的视频数据进行卷积，卷积后在卷积层C1获得n个不同的特征映射图，n为正整数；每个特征映射图中的每一个神经元与标准化输入数据的一个局部感受野相连，用于提取相应的局部特征，每个特征映射图中的所有神经元获得的相应的局部特征综合后获得一个全局信息，将该全局信息作为一个特征映射图中的数据特征；

S233将每个特征映射图中每组m×m个像素进行求和，加权值，加偏置，通过Sigmoid函数得到n个抽样层S2的特征映射图；m为正整数；

S234将所述抽样层的特征映射图进行滤波得到卷积层C3的特征映射图，；

S235再将卷积层C3层的特征映射图按照步骤S233的方法获得抽样层S4层的特征映射图，根据设定的卷积层数，重复多次滤波映射后，将所得的抽样层的特征映射图的像素值通过光栅化处理，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，输出特征结果。

4.根据权利要求2所述的一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，

所述步骤S100包括：

S110摄像装置捕捉视频影像并将所述视频影像转换为数字信号，形成视频数据；

S120所述摄像装置将所述视频数据进行压缩打包，并添加摄像头视频标签；

S130所述摄像头装置将所述视频数据发送给路由器进行传播；

所述步骤S210包括：

S211所述路由器检测到带有摄像头视频标签的数据后进行拦截，在所述路由器的外接存储设备中进行缓存；

S212所述路由器将拦截的视频数据保存到路由器数据库中。

5.根据权利要求4所述的一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，

所述步骤S120中，所述摄像装置采用Open-NI驱动程序将所述视频数据进行压缩打包；

所述步骤S212中，所述路由器通过工具OpenCV将拦截的视频数据保存到路由器数据库中；

所述步骤S220中，所述路由器采用另一训练过的卷积神经网络模型，利用InceptionV3检测所述视频数据中是否有人的存在；

所述步骤S300中，所述路由器使用视频编辑器对所述视频数据中检测到的所述隐私部分进行模糊处理操作。

6.根据权利要求3所述的一种基于路由器的智能视频监控方法，其特征在于，所述步骤S240包括：

S241判断所述通过训练的卷积神经网络模型获得的特征结果中，是否含有所述卷积神经网络训练学习的隐私特征部分，若是，则进入步骤S300，否则进入步骤S400。