[发明专利]一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法及系统在审
申请号: | 202110698603.3 | 申请日: | 2021-06-23 |
公开(公告)号: | CN113657142A | 公开(公告)日: | 2021-11-16 |
发明(设计)人: | 吴文杰;石慧冰 | 申请(专利权)人: | 广州泽衡信息科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;G06F16/532;G06F16/55;H04N7/18 |
代理公司: | 广州微斗专利代理有限公司 44390 | 代理人: | 张鹤 |
地址: | 510000 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 智慧 社区 异常 行为 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,包括以下步骤:
智慧杆采集行人的面部信息和行走姿势信息;
将行人的面部信息和行走姿势信息与标准数据比对;
针对比对分析的结果判断是否存在异常数据;
对异常结果进行输出。
2.根据权利要求1所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,所述面部信息包括面部静态信息和面部动态信息;
所述行走姿势信息包括行人行走速度、摔倒和蹲下的状态信息以及行人行走时腿部和手部摆动的位置信息;
所述标准数据包括社区人脸信息、近期存储信息、标准面部动态信息和标准行走姿势信息。
3.根据权利要求2所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,将行人的面部信息和行走姿势信息与标准数据比对包括以下步骤:
将获取的行人的面部静态信息与所述社区人脸信息进行比对,判断行人是否属于本社区;
将获取的行人的面部表情和行走姿势与近期存储信息进行比对,判断行人是否有异常;
将获取的行人的面部动态信息与所述标准面部动态信息进行比对,判断行人面部表情是否有异常;
将获取的行人的行走姿势信息与所述标准行走姿势进行比对,判断行人行走姿势是否有异常。
4.根据权利要求2所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,针对比对分析的结果判断是否存在异常数据,包括以下步骤:
将行人的面部静态信息与所述社区人脸信息进行比对;
如果行人的人脸信息与所述社区人脸信息匹配,则判断行人是否摔倒;
如果行人已摔倒,则将行人的位置信息以及摔倒情况通知后台;
如果行人未摔倒,则将行人的面部表情信息和行走姿势信息与所述近期储存信息、面部动态信息和行走姿势信息分别进行比对,判断行人面部表情或行走姿势是否异常;
如果行人面部表情或行走姿势异常,则判断行人所患疾病类型,并将行人所在位置以及所患疾病类型通知后台;
如果行人面部表情与行走姿势都无异常,则认定行人身体健康,结束本次系统的运行;
如果行人的人脸信息不存在于社区的数据库人脸信息中,则持续跟踪该行人,并及时将相关信息通知后台。
5.根据权利要求1所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,所述智慧杆包括杆本体和控制器,所述控制器固定在所述杆本体上,所述控制器包括数据采集单元、数据存储单元和数据传输单元;
所述数据采集单元用以采集行人的面部信息和行走姿势信息,并对行人的人脸信息和行走姿势信息分类;
所述数据存储单元用以存储采集到的行人的面部信息和行走姿势信息;
所述数据传输单元,用以将信息发送给后台并接收后台发出的控制指令。
6.根据权利要求5所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,所述数据采集单元包括,图像获取模块、信息采集模块;
所述图像获取模块用以在预设识别距离内获取行人的面部信息和行走姿势的图像信息;
所述信息采集模块用以采集行人的面部信息特征和行走姿势的信息特征。
7.根据权利要求5所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,所述数据存储单元包括数据压缩模块、数据缓存模块;
所述数据压缩模块,用以对获取的行人的图像数据和特征数据进行压缩,降低数据所占用的存储空间;
所述数据缓存模块,用以将压缩后的行人的图像数据和特征数据存储起来。
8.根据权利要求5所述的基于智慧杆的社区内异常行为检测方法,其特征在于,所述数据传输单元包括发送模块和接收模块;
所述发送模块,用以将编码后的行人异常数据发送给后台,便于后台实施相应调度策略;
所述接收模块,用以接收后台发送来的控制指令和数据更新信息。
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