[发明专利]一种基于动态三维模型的监控预警方法、系统及存储介质

权利要求书

1.一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于包含下列步骤：

S1将复杂场景划分为多个区域，通过图像采集模块获得每个区域的多组静态图像及视频流；

S2针对所述每个区域分别进行三维建模，获得所述每个区域的静态三维模型；

S3将各区域的视频流与所述各区域的静态三维模型进行配准拼接，形成各区域的动态三维模型；

S4针对所述各区域的动态三维模型进行异常事件判断识别；

S5当检测到异常事件，则启动预警以及记录所述异常事件的发生信息；

S6将所述异常事件发生信息发送至监控服务器；

所述步骤S2进一步包含：

S21对所述图像采集模块进行标定及对采集的多组静态图像进行预处理；

S22将经预处理后的多组静态图像输入三维深度估计模型进行训练；

S23利用损失函数对所述三维深度估计模型进行优化；

S24基于所述三维深度估计模型结合相机位姿优化算法建立各区域对应的静态三维模型；

S24具体方法为：

S241利用三维深度估计模型生成第一区域对应的稠密点云；

S242计算相机精确位姿以及对不同空间点云进行位置分布；

S243对稠密点云进行标记；

S244利用稠密点云生成可视空间；

S245生成复杂场景中第一区域的三维模型；

S246重复上述步骤至完成复杂场中多个区域的三维建模，最终得到多个区域的静态三维模型；

所述步骤S3中将所述视频流与所述静态三维模型进行配准拼接，还包括：将所述各区域的视频流进行预处理，通过所述图像采集模块内置的视频定位模块与各区域所述静态三维模型配准拼接，形成所述动态三维模型；

所述步骤S4中对异常事件判断识别包含通过构建异常事件识别算法对各区域所述动态三维模型的视频流进行异常事件识别；

所述步骤S4进一步包含：

S41获取任一区域视频流，并进行解码及提取关键帧；

S42构建关键帧掩膜模板，结合特征提取算法计算得到目标特征矢量集；

S43利用多源动态信息融合算法，结合所述目标特征矢量集，计算目标特征参数及构建异常事件识别判据；

S44利用所述目标特征参数，结合异常事件识别判据，训练异常事件识别模型，使所述异常事件识别模型针对所监控的各动态三维模型中出现的异常事件进行分类识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于：所述步骤S23中，利用所述三维深度估计模型基于二维图像估计生成对应深度信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态三维模型的监控预警方法，其特征在于，所述步骤S3中将所述视频流与所述静态三维模型进行配准拼接，还包括：将所述各区域视频流进行预处理，通过构建关键帧空间定位算法对经预处理后的各区域所述视频流与各区域所述静态三维模型进行配准，利用动态拼接算法将配准后的各区域所述视频流与各区域所述静态三维模型进行拼接融合，形成所述动态三维模型；

所述步骤S3还包括对所述动态三维模型中遮挡区域进行优化处理。

4.一种基于动态三维模型的监控预警系统，应用到权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，包括图像获取及划分模块、区域三维重构模快、异常事件识别模块、预警及信息回溯模块、显示模块及通信模块；

所述图像获取及划分模块，用于对复杂场景进行区域划分，以及获取及存储所述各区域的静态图像及视频流；

所述区域三维重构模块包括：

预处理模块，用于对图像获取及划分模块进行参数标定，以及对静态图像及视频流进行图像处理；

三维建模模块，用于建立各区域静态三维模型；

视频流拼接模块，用于对各区域所述视频流与各区域所述静态三维模型配准拼接，以形成所述动态三维模型；

所述异常事件识别模块，用于对所述各区域的动态三维模型中，是否出现异常事件进行判别；

所述预警及信息回溯模块，用于对异常事件发生时，启动预警机制，以及将异常事件信息回传至监控中心；

所述显示模块，用于对所述各区域动态三维模型用网格化排布及终端显示，或者用于对所述各区域动态三维模型采用单点排布及终端显示；

所述通信模块，用于所述各模块间的通信连接。