[发明专利]基于深度学习的人工智能周界安防方法及服务端在审
| 申请号： | 201910777545.6 | 申请日： | 2019-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN110490146A | 公开（公告）日： | 2019-11-22 |
| 发明（设计）人： | 谢衍;余常春 | 申请（专利权）人： | 北博(厦门)智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 35214 福州市博深专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 唐燕玲<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 361000 福建省厦门市湖里区*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习的人工智能周界安防方法及服务端，将热源成像雷达采集的雷达图像与可见光系统采集的可见光图像进行融合，以得到周界图像，存储周界图像至图像大数据集，雷达图像为热源成像雷达探测到不同物体所发射的辐射温度信号而形成的图像；通过基于深度学习技术的周界入侵训练优化模型对实时监控的录像视频以不同颜色框图和中文标记的方式对目标进行报警和定位跟踪，颜色框图用于对不同类型目标进行区分，中文标记用于标出了报警总体类型，报警总体类型包括入侵物数量以及危险等级；本发明能在准确的获取到实时监控信息后，快速识别入侵目标并进行分类并及时进行预警，以满足高等级周界安防需求。 | ||
| 搜索关键词： | 成像雷达 雷达图像 周界安防 周界图像 报警 热源 图像 辐射温度信号 实时监控信息 采集 可见光图像 可见光系统 人工智能 定位跟踪 快速识别 录像视频 入侵目标 实时监控 优化模型 大数据 服务端 入侵物 中文 周界 存储 探测 预警 入侵 发射 学习 融合 分类 | ||
【主权项】：
1.基于深度学习的人工智能周界安防方法，其特征在于，包括步骤：/nS1、将热源成像雷达采集的雷达图像与可见光系统采集的可见光图像进行融合，以得到周界图像，存储所述周界图像至图像大数据集，所述雷达图像为所述热源成像雷达探测到不同物体所发射的辐射温度信号而形成的图像；/nS2、通过基于深度学习技术的周界入侵训练优化模型对实时监控的录像视频以不同颜色框图和中文标记的方式对目标进行报警和定位跟踪，所述颜色框图用于对不同类型目标进行区分，所述中文标记用于标出了报警总体类型，所述报警总体类型包括入侵物数量以及危险等级。/n
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