[发明专利]一种基于深度学习的监狱视频监控方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的监狱视频监控方法，能够实现的功能一是从监狱内所有监控中筛选出存在潜在危险的目标监控，方便监狱工作人员查看；二是自动保存监狱监控中出现罪犯违纪违规的图片。具体方法是通过标注监狱监控图片数据集训练基于深度学习的目标检测网络模型；对监狱视频监控进行分组，对每一组循环读取当前帧进行检测；设置相应规则判断是否有潜在危险和罪犯违纪违规。综合考虑检测精度、速度和判断规则的实用性，本发明能够为现有监狱视频监控系统提供一种经济、高效的调度和监控方法。

主权项

1.一种基于深度学习的监狱视频监控方法，通过计算机视觉技术中的目标检测算法从海量的监狱视频监控数据中筛选值得重点关注的监控和帧，其特征在于包括以下步骤，步骤一：利用基于深度学习的目标检测模型对监狱监控视频中的当前帧进行检测；步骤二：根据检测结果和设置相应规则判断是否存在潜在危险和罪犯违纪违规行为；步骤三：将存在潜在危险的目标监控显示在监区监控室和监狱指挥中心（监控中心），将存在罪犯违纪违规行为的帧自动保存作为视频督查通报的依据。