[发明专利]智能监控实时处理的方法、装置、设备及存储介质

摘要

本发明公开了一种智能监控实时处理的方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：通过接收监控端发送的实时视频流，并从实时视频流中提取预设数量视频帧图像，作为采样数据，避免直接使用数据量大的实时视频流造成网络堵塞，提高了异常行为监控的稳定性和及时性，进而对采样数据进行预处理，并提取RGB特征、光流特征和人体姿态特征，再将这三种特征输入到卷积神经网络模型中进行识别，将识别结果与预设的异常行为类别进行对比，判断该视频采样数据中是否包含异常行为，使用这三种特征能够更准确的预测视频图像中行为人的动作，提高了异常行为预测的准确率，使用卷积神经网络模型自动识别采样数据中的异常行为，实现对异常行为进行实时监控。

主权项

1.一种智能监控实时处理的方法，其特征在于，所述智能监控实时处理的方法包括：接收监控端发送的实时视频流；按照预设的频率，从所述实时视频流中提取预设数量的视频帧图像，作为视频采样数据；对所述视频采样数据进行预处理，得到包含所述预设数量的目标图像的目标图像集；从所述目标图像集中对每个所述目标图像进行图像颜色特征提取，得到RGB特征；使用TVL1光流算法从所述目标图像集中相邻的所述目标图像中提取光流特征；采用姿态估计算法对所述目标图像集中的每个所述目标图像进行姿态分析，得到人体姿态特征；将所述RGB特征、所述光流特征和所述人体姿态特征输入到训练好的卷积神经网络模型中进行识别，得到所述目标图像集对应的行为预测结果；若所述行为预测结果为预设的异常行为类别中的一种类别，则判定所述视频采样数据中存在异常行为。