[发明专利]一种基于图像识别的安防智能决策的方法与系统

权利要求书

1.一种基于图像识别的安防智能决策的方法，其特征在于，包括：

决策学习步骤：调取异常事件发生时刻的视频监控图像并存储至异常事件库内，同时获取监控人员操作过程并形成相应异常事件的应对决策而存储至决策库中；

决策矫正步骤：实时获取视频监控图像，分别计算当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像的对比相似度，进而实时查询出与所述异常事件库内视频监控图像相对应的异常事件，之后再调取决策库中相对应的决策并进行审核，若审核通过，则决策库不变；否则，矫正相应决策来优化决策库；

在所述决策矫正步骤中，还预设对比相似度阈值；若当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像的对比相似度大于预设对比相似度阈值，则当前视频监控图像中出现与所述异常事件库内视频监控图像相对应的异常事件；否则，当前视频监控图像中未出现与所述异常事件库内视频监控图像相对应的异常事件；

决策输出步骤：实时检测视频监控图像中与异常事件库内视频监控图像相对应的异常事件，调取优化后的决策库中与所述异常事件特征相对应的决策并直接输出相对应的决策；

计算当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像的对比相似度的具体过程，包括：

分别对当前视频监控图像及异常事件库内视频监控图像进行预分割，形成相应图像的像素块；

分别提取相应像素块中的特征点并计算特征点的灰度值；

分别计算当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像分割之后的像素块内特征点的灰度值之差，进而得到当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像的对比相似度；

其中，提取相应像素块中的特征点并计算特征点的灰度值，具体为：

在个采样点中任意选取一对采样点(P_i，P_j)，其平滑后的灰度值分别为I(P_i，σ_j)和I(P_i，σ_j)，则两点间的局部梯度为：

把所有采样点对构成的集合记为A，则

A＝{(P_i，P_j)∈R²×R²|iN且ji且i,j∈N}

那么短距离采样点对构成的集合S以及长距离采样点构成的集合L分别为：

其中，δmax＝9.75δ，δmin＝13.67δδ，δ为特征点的尺度；

在集合L中计算出特征点的特征模式方向为：

然后将采样模式围绕特征点旋转角度α＝arctan2(g_y，g_x)，对另一幅监控图像进行相同处理后，在旋转后的短距离采样点集合S内，对所有的特征点对(P_i^α，P_j^α)行像素灰度值比较，最终得到对比相似度；

在所述决策输出步骤中，通过计算当前视频监控图像与异常事件库内视频监控图像的对比相似度，实时检测视频监控图像中与异常事件库内视频监控图像相对应的异常事件。