【技術實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術涉及入侵預警，具體為一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法及系統(tǒng)。
技術介紹
1、隨著現(xiàn)代安防技術的迅速發(fā)展，基于視頻圖像的區(qū)域監(jiān)控已廣泛應用于各類場景中，包括交通管理、公共場所安全、工業(yè)園區(qū)及住宅社區(qū)等。在這些領域中，通過安裝高分辨率攝像頭進行實時監(jiān)控，結合目標檢測與行為分析技術，已成為提高安保效率的重要手段。近年來，隨著深度學習和目標識別算法的進步，動態(tài)目標檢測的精度和速度顯著提升，軌跡分析和路徑預測等技術也日益成熟，這為實現(xiàn)更加精準的區(qū)域入侵預警提供了技術基礎。然而，傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)主要依賴簡單的運動檢測與靜態(tài)規(guī)則設定，缺乏對復雜場景下動態(tài)變化的智能分析能力，特別是在路徑預測與風險評估方面存在局限性。此外，在實時性要求較高的場景中，傳統(tǒng)系統(tǒng)難以平衡目標檢測的精度與計算效率，導致無法及時預警潛在威脅。
2、現(xiàn)有技術在應用中仍面臨多方面的不足：首先，傳統(tǒng)系統(tǒng)無法有效應對多目標動態(tài)環(huán)境，其在復雜場景中的表現(xiàn)依賴于人工設定規(guī)則，缺乏針對目標軌跡與區(qū)域特征的智能分析，難以生成準確的風險評估結果。其次，路徑預測方法多局限于簡單的直線或固定路線模型，忽略了目標運動速度、加速度等動態(tài)特性以及區(qū)域內場景特征的影響，導致預測路徑的實用性有限。最后，預警機制通常基于固定閾值觸發(fā)，靈敏度調整不夠靈活，難以根據(jù)實時路徑風險動態(tài)優(yōu)化監(jiān)控策略。這些技術瓶頸使得現(xiàn)有安保監(jiān)控系統(tǒng)難以在復雜動態(tài)場景下提供高效、精準的入侵預警服務。
技術實現(xiàn)思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于視頻圖像的
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：
3、一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，本方法包括以下步驟：步驟s1：通過分布在安保區(qū)域內的監(jiān)控攝像頭，實時采集視頻圖像數(shù)據(jù)，并對數(shù)據(jù)進行基礎格式化處理；步驟s2：利用預設的目標檢測算法，從視頻圖像中提取入侵目標，對入侵目標進行軌跡記錄，分析入侵目標的運動方向、速度變化及停留時間，生成動態(tài)運動軌跡；步驟s3：基于動態(tài)運動軌跡，結合區(qū)域內的場景布局，利用軌跡預測模型推測入侵路徑；對不同潛在路徑的危險等級進行評估，重點關注靠近核心區(qū)域或運動方向異常的路徑，按優(yōu)先級對路徑排序；步驟s4：根據(jù)路徑優(yōu)先級，實時調整監(jiān)控區(qū)域的預警靈敏度，例如對高危路徑增加檢測頻率或增強算法的檢測閾值。當路徑分析結果顯示目標可能接近高危區(qū)域時，觸發(fā)預警系統(tǒng)，發(fā)出警報信息，同時將路徑數(shù)據(jù)推送給安保人員。
4、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2的具體實施過程包括：
5、步驟s2.1：根據(jù)步驟s1的基礎格式化處理結果，利用分層目標檢測算法從視頻圖像中提取動態(tài)目標，區(qū)分背景靜態(tài)元素與目標動態(tài)特征，生成所述動態(tài)目標的初始檢測數(shù)據(jù)，具體如下：
6、
7、其中，表示目標i的初始檢測數(shù)據(jù)，表示第n個特征的權重，表示目標i在第n個特征上的數(shù)據(jù)值，表示目標特征的數(shù)量。
8、步驟s2.2：基于所述初始檢測數(shù)據(jù)，利用區(qū)域內多攝像頭的空間關聯(lián)性，匹配動態(tài)目標在不同視角中的位置變化，構建所述動態(tài)目標的多視角空間運動模型，具體如下：
9、
10、其中，為動態(tài)目標k的多視角空間運動模型，為目標k在第c個攝像頭中計算得到的初始檢測數(shù)據(jù)，為目標k在所有攝像頭中初始檢測數(shù)據(jù)的均值,c為攝像頭總數(shù)量。
11、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s2的具體實施過程還包括：
12、步驟s2.3：基于所述所述動態(tài)目標的多視角空間運動模型，記錄動態(tài)目標的實時位置，結合時間序列信息計算所述動態(tài)目標的速度變化、加速度和停留時間，生成所述動態(tài)目標的軌跡數(shù)據(jù)，具體如下：
13、
14、
15、其中，為目標k在時間t的速度，為目標k在時間t的加速度，為目標k在時間t的位置，為時間間隔，為目標k在時間的位置，為目標k在時間的速度。
16、步驟s2.4：基于所述軌跡數(shù)據(jù)，與安保區(qū)域的場景特征數(shù)據(jù)庫進行匹配，修正軌跡中的異常點，具體如下：
17、
18、其中，為目標k在時間t修正后的軌跡點，為動態(tài)目標k的多視角空間運動模型，為目標k在時間t的位置，和分別表示動態(tài)目標k的多視角空間運動模型和目標k在時間t的位置的權重系數(shù)。
19、基于修正后的軌跡數(shù)據(jù)，生成動態(tài)運動軌跡數(shù)據(jù)集，并將所述軌跡數(shù)據(jù)集作為輸入傳遞至步驟s3。
20、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s3的具體實施過程包括：
21、步驟s3.1：基于動態(tài)運動軌跡數(shù)據(jù)，結合安保區(qū)域的場景布局數(shù)據(jù)，計算目標路徑通過不同區(qū)域的累積風險值，得到初步路徑風險分布數(shù)據(jù)，具體如下：
22、
23、其中，為路徑段m→n的初步風險值，為路徑段m→n在特征p上的場景特征值，為路徑段m→n的長度，為特征p的權重，為特征p的歸一化系數(shù)，為場景特征的數(shù)量。
24、步驟s3.2：將初步路徑風險分布數(shù)據(jù)與區(qū)域重點監(jiān)控特征進行融合，修正潛在路徑的風險權重，生成路徑段m→n的綜合風險值，具體如下：
25、
26、其中，為修正后的路徑段m→n綜合風險值，為重點監(jiān)控區(qū)域權重系數(shù)，為路徑段m→n的重點監(jiān)控特征值。
27、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s3的具體實施過程還包括：
28、步驟s3.3：利用路徑預測模型，從區(qū)域風險矩陣中識別出最可能的入侵路徑，同時結合目標運動的實時方向和速度變化，動態(tài)調整路徑預測優(yōu)先級，具體如下：
29、
30、其中，為路徑段m→n的優(yōu)先級，為目標在路徑段起點節(jié)點m的速度，為路徑段m→n的直線距離。
31、步驟s3.4：對所有潛在路徑進行優(yōu)先級排序，重點關注靠近高危區(qū)域或目標行為異常的路徑，并輸出路徑排序數(shù)據(jù)。
32、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的一種優(yōu)選方案，所述步驟s4的具體實施過程包括：
33、步驟s4.1：根據(jù)預測路徑的優(yōu)先級數(shù)據(jù)，對安保區(qū)域的監(jiān)控靈敏度進行動態(tài)調整，具體如下：
34、
35、其中，為動態(tài)調整后的監(jiān)控靈敏度，為基礎監(jiān)控靈敏度，為靈敏度調整系數(shù)，為路徑段m→n的優(yōu)先級，為所有路徑優(yōu)先級的最大值。
36、步驟s4.2：對高優(yōu)先級路徑段，增加圖像處理算法的精度，通過進一步分析目標的細微特征（如姿態(tài)變化、速度波動），實時更新路徑優(yōu)先級，具體如下：
37、
38、其中，為目標特征的更新權重，為目標的實時速度波動值，為目標姿態(tài)變化率，為速度波動權重系數(shù)，為姿態(tài)變化權重系數(shù)。
39、作為本專利技術所述一種基于視頻圖像的安保區(qū)域本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術保護點】
1.一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S2的具體實施過程包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S2的具體實施過程還包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S3的具體實施過程包括：
5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S3的具體實施過程還包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S4的具體實施過程包括：
7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟S4的具體實施過程還包括：
8.一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警系統(tǒng)，基于權利要求1~7任一所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于：還包括：
9.一種計算機設備，
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權利要求1~7任一所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：
2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟s2的具體實施過程包括：
3.根據(jù)權利要求2所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟s2的具體實施過程還包括：
4.根據(jù)權利要求3所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟s3的具體實施過程包括：
5.根據(jù)權利要求4所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟s3的具體實施過程還包括：
6.根據(jù)權利要求5所述的一種基于視頻圖像的安保區(qū)域入侵預警方法，其特征在于，所述步驟s4...
【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：李海朋，
申請(專利權)人：北京金藍盾保安服務有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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