[发明专利]基于智慧社区的人员徘徊预警方法及系统

说明书

本发明提供一种基于智慧社区的人员徘徊预警方法，包括：服务器周期性向监控网络获取监控图像，所述监控网络包括至少一个摄像头，所述摄像头设置在社区任意区域；所述服务器将所述监控图像输入第一分析网络，所述第一分析网络输出所述监控图像中候选人员的选定结果以及被选定为候选人员所对应的位置框体；所述服务器实时计算所述候选人员所对应的位置框体的位置信息变化，并周期性的判定所述位置信息变化的变化总量是否符合预置的徘徊人员的特征，若是，将所述候选人员定义为所述徘徊人员，并将所述徘徊人员所对应的位置信息和对应图像向预置的物业管理中心发送。本发明较于现有的徘徊人员识别技术方案识别精准度更高。

技术领域

本发明实施例涉及图像检测领域，尤其是基于智慧社区的人员徘徊预警方法、系统、计算机设备及存储介质。

背景技术

随着社会发展以及智慧城市的发展，智能视频监控系统受到越来越多人的重视。人民群众对生活环境的安全性要求也越来越强，智能视频监控系统就变成了安全保障和防卫系统的一种重要的工具和手段。

而现有的的智能视频监控系统只能对一些基础性的例如围墙翻越功能进行监控分析，而并不能对社区围墙外的部分徘徊人员进行鉴别，预警能力低下。

发明内容

为解决上述问题，本发明实施例提供了一种基于智慧社区的人员徘徊预警方法方法，包括以下步骤：

服务器周期性向监控网络获取监控图像，所述监控网络包括至少一个摄像头，所述摄像头设置在社区任意区域；

所述服务器将所述监控图像输入第一分析网络，所述第一分析网络由预置的卷积特征提取结构和全连接层连接形成，所述第一分析网络输出所述监控图像中候选人员的选定结果以及被选定为候选人员所对应的位置框体；

所述服务器实时计算所述候选人员所对应的位置框体的位置信息变化，并周期性的判定所述位置信息变化的变化总量是否符合预置的徘徊人员的特征，若是，将所述候选人员定义为所述徘徊人员，并将所述徘徊人员所对应的位置信息和对应图像向预置的物业管理中心发送。

优选的，所述卷积特征提取结构为由十五个卷积层与五个池化层交织形成，其中，卷积层所使用的卷积核为3*3的结构。

优选的，所述全连接层设置为二分类结构。

优选的，所述服务器将所述监控图像输入第一分析网络，所述第一分析网络由预置的卷积特征提取结构和全连接层连接形成，所述第一分析网络输出所述监控图像中候选人员的选定结果以及被选定为候选人员所对应的位置框体的步骤包括：

所述服务器根据所述监控图像的排列的像素点所对应的像素值形成像素值矩阵，输入至所述第一分析网络；

所述像素值矩阵首先输入至所述第一分析网络中的卷积特征提取结构，所述像素值矩阵与所述卷积核进行积和运算，生成第二矩阵，所述第二矩阵再经由池化层进行处理，形成第三矩阵，所述第三矩阵被所述卷积特征提取结构输出值所述全连接层；

所述全连接层对接收到所述第三矩阵后，将所述第三矩阵与预置的权重系数进行求和运算，得到所述最终得分，判断所述最终得分是否大于预设阈值，若是，则源输入图像中包含人体特征，并利用回归函数输出图像中被选定为人体的候选人员图像及其所对应的位置框体。

优选的，所述被选定为候选人员所对应的位置框体为矩形，其边角点为w,x,y,z，所述位置框体用所述边角点进行表征，所述位置框体坐标为(w,x,y,z)。

优选的，所述服务器实时计算所述候选人员所对应的位置框体的位置信息变化的步骤包括：

所述服务器实时计算位置框体的中心点B的坐标，得到中心点B坐标的数值数组，所述数值数组对应表征所述位置框体的位置信息变化。