[发明专利]一种基于神经网络的智慧安防方法、系统和可读存储介质

说明书

本发明提供一种基于神经网络的智慧安防方法、系统和可读存储介质，所述方法包括：由多个红外线热像仪实时监测安防区的热源状态，并采用多个安防摄像头实时采集安防区的原始视频数据；当某红外线热像仪监测到有人或动物进入安防区时，触发对应的安防摄像头开始将此刻摄取的原始视频数据上报给智慧安防平台；由智慧安防平台分别接收多个安防摄像头上报的原始视频数据，并进行预处理，通过图像提取模型从预处理后的原始视频数据中提取一系列典型图像；由智慧安防平台的神经网络安防模型对每一典型图像进行图像识别，得到安防识别结果，并判定是否启动安防报警动作。本发明有利于提升安防人员的工作效率，预防事故的发生，节省人力成本。

技术领域

本发明涉及智慧安防技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的智慧安防方法、系统和可读存储介质。

背景技术

现阶段的视频监控主要依赖人力，主要作用仍然是在事故发生后用于还原事故现场和寻找线索。当事故发生以后，需要安保人员对大量的监控视频进行查阅和分析，这使得许多异常事件无法在短时间内得到妥善处置，从而带来重大的经济损失。如果在事故发生之前能够进行及时干预和防范，不但能够避免损失的发生，也能够减少处理事故的成本。近年来，随着人工智能技术的快速发展，人们逐步将人工智能技术运用于安防领域，然而当前的人工智能技术多停留在人脸识别技术层次上，对于人员的行为或姿态却无法识别确认，进而难以实现准确预防安全事故的发生。

发明内容

为了解决上述至少一个技术问题，本发明提出了一种基于神经网络的智慧安防方法、系统和可读存储介质，能够实现对安防相关的视频图像进行人工智能分析处理，有效预防安全事故的发生。

本发明第一方面提出了一种基于神经网络的智慧安防方法，所述方法包括：

预设一个安防区，以及装设在所述安防区的多个红外线热像仪和多个安防摄像头，且多个红外线热像仪与多个安防摄像头一一对应；

由多个红外线热像仪实时监测所述安防区的热源状态，并采用多个安防摄像头实时采集所述安防区的原始视频数据；

当某红外线热像仪监测到有人或动物进入所述安防区时，触发对应的安防摄像头开始将此刻摄取的原始视频数据上报给智慧安防平台，直至人或动物离开所述安防区，则停止上报原始视频数据；

由智慧安防平台分别接收多个安防摄像头上报的原始视频数据，并对其进行预处理，通过智慧安防平台的图像提取模型从预处理后的原始视频数据中提取一系列典型图像；

由智慧安防平台的神经网络安防模型对每一典型图像进行图像识别，并得到安防识别结果，根据所述安防识别结果判定是否启动安防报警动作；

由智慧安防平台分别接收多个安防摄像头上报的原始视频数据，并对其进行预处理，通过智慧安防平台的图像提取模型从预处理后的原始视频数据中提取一系列典型图像，具体包括：

由智慧安防平台对多个安防摄像头上报的原始视频数据基于时序关系进行分帧处理，得到一系列原始视频图像；

基于人或动物行为相似度对一系列原始视频图像进行分组处理，然后从每组原始视频图像中根据预设的筛选规则选定对应的典型图像。

本方案中，由智慧安防平台的神经网络安防模型对每一典型图像进行图像识别，并得到安防识别结果，根据所述安防识别结果判定是否启动安防报警动作，具体包括：

由所述神经网络安防模型分别对每组的典型图像进行特征提取，得到每组典型图像对应人或动物的特征集；

将每组典型图像对应人或动物的特征集分别与预设的物种特征样本进行逐一比对；

当某组典型图像对应人或动物的特征集与某物种特征样本的匹配度达到第一预设阈值时，则判定该组典型图像对应人或动物为该物种；