[发明专利]基于边缘计算的违法犯罪行为检测方法和装置

说明书

本申请提供了一种基于边缘计算的违法犯罪行为检测方法和装置，涉及互联网技术领域。该方法根据一个或多个监控摄像头的信息获取一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据；通过边缘计算对一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据进行检测分析，判断是否存在违法犯罪行为；若存在违法犯罪行为，则将存在违法犯罪行为的监控视频数据发送给后端服务器，由后端服务器进行识别处理。可以看到，本申请实施例通过边缘计算对图像以及视频进行预处理，筛选出可能存在违法犯罪行为的图片和视频发送给后端服务器，由后端服务器进行识别处理和判断，减轻了服务器的处理负担，增加了安防的效率，同时减少了服务器的部署成本，很多计算可以在边缘完成。

技术领域

本申请涉及互联网技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的违法犯罪行为检测方法和装置。

背景技术

边远地区目前还依靠传统监控摄像头或人力进行安防检查，服务器后端会有少量的AI(Artificial Intelligence，人工智能)模型进行分析处理和判断。人力的效率太低而且准确率并不能保证，后端的服务器会因为数据量过大而降低准确率，同时过长的处理时间会影响最佳的行动时间。因此，亟需解决这一技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的基于边缘计算的违法犯罪行为检测方法和装置，通过边缘计算对图像以及视频进行预处理，筛选出可能存在违法犯罪行为的图片和视频发送给后端服务器，由后端服务器进行识别处理和判断，减轻了服务器的处理负担，增加了安防的效率，同时减少了服务器的部署成本，很多计算可以在边缘完成。所述技术方案如下：

第一方面，提供了一种基于边缘计算的违法犯罪行为检测方法，包括：

获取用于边远山区违法犯罪行为检测的一个或多个监控摄像头的信息，并根据所述一个或多个监控摄像头的信息获取所述一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据；

通过边缘计算对所述一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据进行检测分析，判断是否存在违法犯罪行为；

若存在违法犯罪行为，则将存在违法犯罪行为的监控视频数据发送给后端服务器，由后端服务器进行识别处理。

在一种可能的实现方式中，根据所述一个或多个监控摄像头的信息获取所述一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据，包括：

布置一个或多个具备图像处理功能的边缘计算节点，并将所述一个或多个具备图像处理功能的边缘计算节点与所述一个或多个监控摄像头通信连接；

确定所述一个或多个具备图像处理功能的边缘计算节点中处于工作状态的边缘计算节点；

将所述一个或多个监控摄像头采集的监控视频数据实时发送给所述处于工作状态的边缘计算节点。

在一种可能的实现方式中，通过边缘计算对所述一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据进行检测分析，判断是否存在违法犯罪行为，包括：

通过边缘计算将所述一个或多个监控摄像头实时采集的监控视频数据中的每帧转化成对应的帧图像；

将各个帧图像输入预先训练的犯罪行为检测模型，利用所述犯罪行为检测模型对各个帧图像中是否存在违法犯罪行为进行预测，得到各个帧图像的预测结果；

根据所述各个帧图像的预测结果判断是否存在违法犯罪行为。

在一种可能的实现方式中，通过以下步骤训练犯罪行为检测模型：

构建初始的犯罪行为检测模型；

获取样本图像和所述样本图像对应的是否存在犯罪行为的样本标记；