[发明专利]一种危险目标识别报警方法

权利要求书

1.一种危险目标识别报警方法，其特征在于，它包括以下步骤：

1)通过数据采集模块检测出公共安全信息采集装置(1)采集到的图像；

2)经过图像处理模块处理，利用预先训练的训练器对步骤1)采集到的图像进行分类，确定所述采集到的是否是人脸图像，得到人脸图像集；

3)使用目标识别处理模块(3)，对预先储存在目标识别处理模块中的危险目标人物人脸头像库中的图像和步骤2)采集得到的人脸图像集进行人脸匹配，并将匹配得出的危险目标的具体信息封装成短信数据包；

4)接收所述步骤3)目标识别处理模块的识别结果，并根据识别结果控制报警模块(5)进行报警模块的启闭；用于接收人机操作的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；用于各模块的数据的接收，并发送到数据库进行存储；

5)根据所述步骤4)控制器发送的数据以及控制命令进行报警动作；

在步骤2)中，具体采用以下步骤：

1)使用基于Haar输入特征基的分类器：对矩形图像区域的和进行阈值化；

2)积分图像技术加速了矩形图像区域的45度旋转的值的计算，这个图像结构被用来加速类Haar输入特征的计算；

3)使用Adaboost来创建二分类问题的分类器节点；

4)把分类器节点组成筛选式级联，一个节点是Adaboost类型的一组分类器,筛选出图像集中的所有人脸图像。

2.根据权利要求1所述的危险目标识别报警方法，其特征在于，在步骤1)中，具体采用以下步骤：

1)在这城市的主要街区和关键路口设置信息采集装置(1)，并按一定的时空规则从中抽取某一时间段的某一地的图像信息；

2)针对上述步骤的结果，根据时间和地点，将主要街区和关键路口的所有信息采集装置(1)采集的图像信息按一定的时空规则组成图像集。

3.根据权利要求1所述的危险目标识别报警方法，其特征在于，在步骤3)中，具体包括以下步骤：

1)设置算法，设置人脸关键点，构建人脸识别模型函数；

2)在上述步骤基础上对预先储存在目标识别处理模块中的危险目标人物人脸头像库中的图像和所述步骤2)得到的人脸图像集进行关键点检测、描述子提取、基于距离的相似性计算，得到识别结果；

3)在上述步骤的基础上，使用机器学习算法统计、分析识别结果，并基于结果进行学习训练，如果相似度达到某个阈值，我们则认为所得人脸图像是否是危险目标人物，否则认为不是；

4)在上述步骤的基础上，并将危险目标的具体信息封装成短信数据包。

4.根据权利要求1或3所述的危险目标识别报警方法，其特征在于，在步骤4)中，具体包括以下步骤：

1)用于接收所述步骤3)的短信数据包，用于接收人机操作的各种控制命令，并按照预设的算法将这些命令发送到对应的模块；

2)在步骤3)基础上控制报警模块进行报警模块的启闭；

3)发送到数据库进行存储。

5.根据权利要求4所述的危险目标识别报警方法，其特征在于，在步骤5)中，具体包括以下步骤：

1)获取步骤4)对报警模块的指令。

2)如果是启动指令，则向“12110”发送短信数据包进行报警。

6.根据权利要求1所述的危险目标识别报警方法，其特征在于：包括信息采集装置(1)、控制器模块(2)、目标识别处理模块(3)、通讯模块(4)、报警模块(5)和电源模块(6)，信息采集装置(1)为电子眼，电子眼安装在待监控区域的监控点上，所述信息采集装置(1)的信号输出端与控制器模块(2)的第一信号输入端连接，目标识别处理模块(3)的信号输出端和控制器模块(2)的第二信号输入端连接；控制器模块(2)第一信号输出端连接报警模块(5)的信号输入端，报警模块(5)的信号输出端通过通讯模块(4)与警方通信，控制器模块(2)电力输入端连接电源模块(6)电力输出端。

7.根据权利要求6所述的危险目标识别报警方法，其特征在于：所述信息采集装置(1)为外置式拍照电子眼。

8.根据权利要求1所述的危险目标识别报警方法，其特征在于：所述训练器为Viola-Jones分类器。