[发明专利]一种智能社区安防优化方法与系统

权利要求书

1.一种智能社区安防优化方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：采集智能社区安防视频段，并对所采集的视频段进行结构化处理，构建智能社区安防视频段层次化模型；

S2：基于视频段的动作语义层次构建动作语义特征识别模型，将结构化处理后的智能社区安防视频段输入到动作语义特征识别模型中，得到动作语义特征；

S3：基于视频段的行为语义层次构建行为语义识别模型，将动作语义特征输入到行为语义识别模型中，得到行为语义特征；

S4：构建基于语义加权的智能社区安防视频分析模型；

S5：将当前智能社区安防视频段的动作语义特征以及行为语义特征输入到智能社区安防视频分析模型，得到当前视频段的安全隐患概率，若该安全隐患概率大于指定阈值则进行警告，表示存在安全隐患。

2.如权利要求1所述的一种智能社区安防优化方法，其特征在于，所述S1步骤中采集智能社区安防视频段，并对所采集的视频段进行结构化处理，包括：

在智能社区部署监控摄像头，利用监控摄像头采集智能社区安防视频段，并对所采集的视频段进行结构化处理，所述视频段的结构化处理流程为：

S11：获取智能社区监控区域背景图像I₀，所述智能社区监控区域背景图像表示监控摄像头所监控区域的背景图像，其中背景图像中不含有运动物体；

S12：将所采集智能社区安防视频段处理为若干智能社区安防视频帧图像，所述智能社区安防视频帧图像集合为其中表示t_i时刻的智能社区安防视频帧图像，t₀表示智能社区安防视频段的采集时刻，t_L表示智能社区安防视频段的截止时刻，相邻视频帧图像的时间间隔为1/12秒；

S13：计算任意智能社区安防视频帧图像中像素与背景图像像素I₀(x，y)的像素值差值，其中(x，y)表示图像中第x行第j列的像素；

S14：以像素为中心，R为半径，在智能社区安防视频帧图像中创建像素的邻域像素区域，其中R为设置的半径；计算邻域像素区域与背景图像对应区域的像素值差值；

S15：统计邻域像素区域中像素值差值小于预设置阈值的数目，若该数目大于预设置阈值则表示像素与像素I₀(x，y)的吻合度较高，将像素标记为背景像素，并返回步骤S13，得到任意智能社区安防视频帧图像的背景像素区域；

当像素被标记为背景像素时，具有的概率将像素的邻域像素区域添加到背景图像中，即在计算像素值差值时会输出两个统计数目，并返回其中较大的值；

构建智能社区安防视频段层次化模型，所述智能社区安防视频段层次化模型的结构为帧图像-动作语义层次-行为语义层次，其中帧图像为智能社区安防视频段层次化模型中的最小层次结构，连续的帧图像构成了动作语义层次，连续的动作语义层次构成了行为语义层次。