基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)及其控制方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)及其控制方法，系統(tǒng)由服務(wù)器、移動(dòng)巡檢終端、小區(qū)攝像頭以及智能門(mén)禁系統(tǒng)組成，所述移動(dòng)巡檢終端用于獲取小區(qū)可疑人物的人臉圖像信息；所述小區(qū)攝像頭用于實(shí)時(shí)獲取小區(qū)視頻信息或/和圖像信息；所述智能門(mén)禁系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)IC卡和人臉圖像信息的雙重認(rèn)證；所述服務(wù)器用于實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控以及視頻圖像處理，所述視頻圖像處理包括行為分析和身份認(rèn)證。其效果是：通過(guò)增加移動(dòng)巡檢終端實(shí)現(xiàn)可疑人員的實(shí)時(shí)甄別，充分運(yùn)用智能視頻技術(shù)，一方面通過(guò)構(gòu)建雙重認(rèn)證的門(mén)禁系統(tǒng)提高小區(qū)安全防范能力，另一方面通過(guò)采用多種人體行為識(shí)別算法，可以做到各種突發(fā)事件的應(yīng)急響應(yīng)，提高突發(fā)事件處理效率。
【專(zhuān)利說(shuō)明】基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)及其控制方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及智能監(jiān)控技術(shù)，更具體的說(shuō)，是一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系 統(tǒng)及其控制方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，生活水平的不斷提高，人們對(duì)居家的概念已從最初滿(mǎn)足簡(jiǎn) 單的居住功能發(fā)展到注重對(duì)住宅的人性化需求。為了保障小區(qū)內(nèi)的財(cái)產(chǎn)和居民的安全，必 然將運(yùn)用各種高新信息技術(shù)，預(yù)防和解決家居園區(qū)的入室盜竊及搶劫作案犯罪、家庭各種 災(zāi)害及意外事故等的發(fā)生。
[0003] 目前的小區(qū)安防系統(tǒng)存在的安全隱患比較多，比如使用IC卡或者鑰匙開(kāi)門(mén)這種 單方面的認(rèn)證安全性不高；在比較大的小區(qū)中，保安人員在進(jìn)行巡檢時(shí)沒(méi)有可靠的技術(shù)手 段對(duì)可疑人員進(jìn)行甄別；小區(qū)的視頻監(jiān)控往往采取人工判別的方式，人力財(cái)力耗費(fèi)較大，并 且易受到干擾，沒(méi)有充分利用到監(jiān)控視頻中的信息，其作用往往是事后調(diào)查取證之用。
[0004] 綜上所述，現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷是：
[0005] 傳統(tǒng)的監(jiān)控系統(tǒng)需要工作人員不間斷的對(duì)監(jiān)控圖像進(jìn)行人工判別，工作量大、容 易疲勞、費(fèi)時(shí)費(fèi)力且容易受到人為因素干擾而產(chǎn)生漏檢和誤檢的情況，并且現(xiàn)今的視頻監(jiān) 控?cái)?shù)據(jù)量越來(lái)越大，很難實(shí)現(xiàn)人工全面覆蓋，很多情況下都是一個(gè)人面對(duì)十幾個(gè)監(jiān)控畫(huà)面， 光是看完監(jiān)控畫(huà)面都比較困難，更別說(shuō)分析監(jiān)控畫(huà)面是否正常。因此，系統(tǒng)智能化程度低， 安全性不強(qiáng)。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明的目的是提供一種基于行為分析的的智能小區(qū)巡檢 系統(tǒng)及其控制方法，系統(tǒng)將智能視頻監(jiān)控技術(shù)運(yùn)用于小區(qū)安防中，不僅能降低系統(tǒng)運(yùn)行的 人力成本，而且可以大大增加監(jiān)控范圍，在降低資源消耗的同時(shí)提高小區(qū)安全防范能力。
[0007] 為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明所采用的具體技術(shù)方案如下：
[0008] 本發(fā)明首先提供一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)，其關(guān)鍵在于：由服務(wù)器、 移動(dòng)巡檢終端、小區(qū)攝像頭以及智能門(mén)禁系統(tǒng)組成，所述移動(dòng)巡檢終端用于獲取小區(qū)可疑 人物的人臉圖像信息；所述小區(qū)攝像頭用于實(shí)時(shí)獲取小區(qū)視頻信息或/和圖像信息；所述 智能門(mén)禁系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)IC卡和人臉圖像信息的雙重認(rèn)證；所述服務(wù)器用于實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控 以及視頻圖像處理，所述視頻圖像處理包括行為分析和身份認(rèn)證。
[0009] 基于上述系統(tǒng)，用戶(hù)在進(jìn)入小區(qū)或者進(jìn)入某一棟樓時(shí)，需要通過(guò)IC卡和人臉圖像 信息的雙重認(rèn)證，只有同時(shí)通過(guò)IC卡和人臉識(shí)別認(rèn)證的才能進(jìn)入，在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)中存 儲(chǔ)有小區(qū)內(nèi)部各個(gè)用戶(hù)的注冊(cè)信息，包括每個(gè)人的人臉圖像，小區(qū)巡檢人員發(fā)現(xiàn)可疑人員 時(shí)，可以通過(guò)移動(dòng)巡檢終端獲取可疑人員的人臉圖像信息，請(qǐng)求服務(wù)器進(jìn)行對(duì)比，服務(wù)器利 用人臉識(shí)別技術(shù)進(jìn)行嫌疑人甄別，如果可疑人員不屬于系統(tǒng)注冊(cè)用戶(hù)，則向移動(dòng)巡檢終端 發(fā)出警示信息，提醒巡邏人員注意提前防護(hù)，服務(wù)器還可以根據(jù)小區(qū)攝像頭所獲取的視頻 信息或/和圖像信息進(jìn)行行為分析和身份認(rèn)證。
[0010] 作為進(jìn)一步描述，所述服務(wù)器中的行為分析包括多人打斗檢測(cè)、單人異常動(dòng)作檢 測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)、人群密集度檢測(cè)；所述服務(wù)器中的身份認(rèn)證包括對(duì)智能 門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證以及對(duì)移動(dòng)巡檢終端上傳圖像的嫌疑人甄別。
[0011] 為了便于實(shí)施，所述移動(dòng)巡檢終端為智能手機(jī)。
[0012] 結(jié)合上述系統(tǒng)，本發(fā)明還提供了一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)的控制方 法，主要包括以下步驟：
[0013] A、用于實(shí)現(xiàn)嫌疑人甄別的步驟：
[0014] 當(dāng)巡檢人員發(fā)現(xiàn)可疑人員時(shí)，通過(guò)移動(dòng)巡檢終端獲取可疑人員的人臉圖像并上傳 至服務(wù)器，服務(wù)器將接收的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的用戶(hù)信息進(jìn)行對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果 發(fā)送給所述移動(dòng)巡檢終端；
[0015] B、用于實(shí)現(xiàn)智能門(mén)禁系統(tǒng)雙重認(rèn)證的步驟：
[0016] 用戶(hù)開(kāi)門(mén)時(shí)，先進(jìn)行IC卡認(rèn)證，如果IC卡認(rèn)證成功，門(mén)禁系統(tǒng)將獲取的人臉圖像 上傳至服務(wù)器請(qǐng)求人臉識(shí)別認(rèn)證；否則，給出IC卡認(rèn)證失敗信息；
[0017] 當(dāng)服務(wù)器收到門(mén)禁系統(tǒng)的人臉識(shí)別認(rèn)證請(qǐng)求后，通過(guò)人臉識(shí)別判定所獲取的人臉 圖像是否與小區(qū)住戶(hù)信息相匹配，如果是，則發(fā)出人臉識(shí)別認(rèn)證成功信息，門(mén)禁打開(kāi)，否則 給出人臉識(shí)別認(rèn)證失敗信息；
[0018] C、用于實(shí)現(xiàn)異常行為分析的步驟：
[0019] 服務(wù)器按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔提取一幀視頻圖像，分別對(duì)該視頻圖像進(jìn)行多人打斗 檢測(cè)、單人異常動(dòng)作檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)以及人群密集度檢測(cè)，其中任何一 種算法檢測(cè)出異常狀態(tài)，服務(wù)器給出報(bào)警信息。
[0020] 再進(jìn)一步描述，所述單人異常動(dòng)作檢測(cè)中將人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢腿和 跌倒，所選擇的檢測(cè)指標(biāo)為人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高比、人體傾斜角度以及人體外接矩 形中人體所占比例。
[0021] 具體地，所述單人異常動(dòng)作檢測(cè)過(guò)程中，將人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高比、人體 傾斜角度以及人體外接矩形中人體所占比例四個(gè)檢測(cè)指標(biāo)組成特征向量，通過(guò)支持向量機(jī) 的預(yù)測(cè)算法將人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢腿和跌倒四種類(lèi)型。
[0022] 本發(fā)明的顯著效果是：
[0023] 本發(fā)明在現(xiàn)有視頻監(jiān)控系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，通過(guò)增加移動(dòng)巡檢終端實(shí)現(xiàn)可疑人員的實(shí) 時(shí)甄別，系統(tǒng)充分運(yùn)用了智能視頻技術(shù)，一方面通過(guò)構(gòu)建雙重認(rèn)證的門(mén)禁系統(tǒng)提高小區(qū)安 全防范能力，另一方面通過(guò)采用多種人體行為識(shí)別算法，可以做到各種突發(fā)事件的應(yīng)急響 應(yīng)，提高突發(fā)事件處理效率。

【專(zhuān)利附圖】

【附圖說(shuō)明】
[0024] 圖1是本發(fā)明的系統(tǒng)原理框框；
[0025] 圖2是圖1中服務(wù)器內(nèi)部的功能模塊圖；
[0026] 圖3為人體傾斜角度計(jì)算分析圖。

【具體實(shí)施方式】
[0027] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】以及工作原理作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明。
[0028] 如圖1、圖2所示，一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)，由服務(wù)器、移動(dòng)巡檢終 端、小區(qū)攝像頭以及智能門(mén)禁系統(tǒng)組成，所述移動(dòng)巡檢終端可以為智能手機(jī)或IPad，主要用 于獲取小區(qū)可疑人物的人臉圖像信息；所述小區(qū)攝像頭用于實(shí)時(shí)獲取小區(qū)視頻信息或/和 圖像信息；所述智能門(mén)禁系統(tǒng)用于實(shí)現(xiàn)IC卡和人臉圖像信息的雙重認(rèn)證；所述服務(wù)器用于 實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控以及視頻圖像處理，所述視頻圖像處理包括行為分析和身份認(rèn)證。
[0029] 在具體實(shí)施過(guò)程中，所述服務(wù)器中的行為分析包括多人打斗檢測(cè)、單人異常動(dòng)作 檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)、人群密集度檢測(cè)；所述服務(wù)器中的身份認(rèn)證包括對(duì)智 能門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證以及對(duì)移動(dòng)巡檢終端上傳圖像的嫌疑人甄別。
[0030] 在上述系統(tǒng)的控制過(guò)程中，主要包括以下步驟：
[0031] A、用于實(shí)現(xiàn)嫌疑人甄別的步驟：
[0032] 當(dāng)巡檢人員發(fā)現(xiàn)可疑人員時(shí)，通過(guò)移動(dòng)巡檢終端獲取可疑人員的人臉圖像并上傳 至服務(wù)器，服務(wù)器將接收的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的用戶(hù)信息進(jìn)行對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果 發(fā)送給所述移動(dòng)巡檢終端；
[0033] B、用于實(shí)現(xiàn)智能門(mén)禁系統(tǒng)雙重認(rèn)證的步驟：
[0034] 用戶(hù)開(kāi)門(mén)時(shí)，先進(jìn)行IC卡認(rèn)證，如果IC卡認(rèn)證成功，門(mén)禁系統(tǒng)將獲取的人臉圖像 上傳至服務(wù)器請(qǐng)求人臉識(shí)別認(rèn)證；否則，給出IC卡認(rèn)證失敗信息；
[0035] 當(dāng)服務(wù)器收到門(mén)禁系統(tǒng)的人臉識(shí)別認(rèn)證請(qǐng)求后，通過(guò)人臉識(shí)別判定所獲取的人臉 圖像是否與小區(qū)住戶(hù)信息相匹配，如果是，則發(fā)出人臉識(shí)別認(rèn)證成功信息，門(mén)禁打開(kāi)，否則 給出人臉識(shí)別認(rèn)證失敗信息；
[0036] C、用于實(shí)現(xiàn)異常行為分析的步驟：
[0037] 服務(wù)器按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔提取一幀視頻圖像，分別對(duì)該視頻圖像進(jìn)行多人打斗 檢測(cè)、單人異常動(dòng)作檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)以及人群密集度檢測(cè)，其中任何一 種算法檢測(cè)出異常狀態(tài)，服務(wù)器給出報(bào)警信息。
[0038] 在上述過(guò)程中，無(wú)論是門(mén)禁系統(tǒng)中雙重認(rèn)證還是通過(guò)移動(dòng)巡檢終端進(jìn)行嫌疑人甄 另Ij，均運(yùn)用了人臉識(shí)別算法，本例中所采用的人臉識(shí)別算法主要采用SURF算法，具體過(guò)程 可以參考文獻(xiàn)[1]時(shí)磊，謝曉方，喬勇軍.基于SURF算法和OpenCV的人臉特征檢測(cè)技術(shù) 研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2010, 38 (2) : 124-126.
[0039] 針對(duì)本實(shí)施例而言，所述單人異常動(dòng)作檢測(cè)中將人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢 腿和跌倒，所選擇的檢測(cè)指標(biāo)為人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高比、人體傾斜角度以及人體外 接矩形中人體所占比例。
[0040] 具體地說(shuō)，在單人異常動(dòng)作檢測(cè)過(guò)程中，本實(shí)施例將人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高 t匕、人體傾斜角度以及人體外接矩形中人體所占比例四個(gè)檢測(cè)指標(biāo)組成特征向量，通過(guò)支 持向量機(jī)的預(yù)測(cè)算法將人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢腿和跌倒四種類(lèi)型。
[0041] 在單人異常動(dòng)作檢測(cè)過(guò)程中，為了使用支持向量機(jī)來(lái)進(jìn)行判別，需要事先訓(xùn)練好 一個(gè)可用的支持向量機(jī)。這里使用了幾段之前拍攝好的視頻，對(duì)視頻每一幀進(jìn)行處理，通過(guò) 背景差分與團(tuán)塊檢測(cè)，得到人體的形態(tài)，然后根據(jù)人體形態(tài)提取出特征元素：人體重心、人 體外接矩形長(zhǎng)寬比、人體傾斜角度和人體外接矩形中人體所占比例，將每個(gè)動(dòng)作類(lèi)別都用 不同的標(biāo)簽區(qū)別開(kāi)來(lái)，最后所有動(dòng)作的特征元素提取完成后，將特征元素向量和對(duì)應(yīng)的標(biāo) 簽作為樣本輸入支持向量機(jī)，得到訓(xùn)練好的支持向量機(jī)后需要判別的圖像同樣提取特征元 素，輸入訓(xùn)練好的支持向量機(jī)便可得到判別結(jié)果。
[0042] 上述各個(gè)特征參數(shù)的獲取方式如下：
[0043] 人體圖像f(x，y)的像素點(diǎn)是離散的，p+q階矩Mm定義為：

【權(quán)利要求】
1. 一種基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)，其特征在于：由服務(wù)器、移動(dòng)巡檢終端、小 區(qū)攝像頭以及智能門(mén)禁系統(tǒng)組成，所述移動(dòng)巡檢終端用于獲取小區(qū)可疑人物的人臉圖像信 息；所述小區(qū)攝像頭用于實(shí)時(shí)獲取小區(qū)視頻信息或/和圖像信息；所述智能門(mén)禁系統(tǒng)用于 實(shí)現(xiàn)1C卡和人臉圖像信息的雙重認(rèn)證；所述服務(wù)器用于實(shí)現(xiàn)視頻監(jiān)控以及視頻圖像處理， 所述視頻圖像處理包括行為分析和身份認(rèn)證。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述服務(wù) 器中的行為分析包括多人打斗檢測(cè)、單人異常動(dòng)作檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)、人 群密集度檢測(cè)；所述服務(wù)器中的身份認(rèn)證包括對(duì)智能門(mén)禁系統(tǒng)進(jìn)行人臉識(shí)別認(rèn)證以及對(duì)移 動(dòng)巡檢終端上傳圖像的嫌疑人甄別。
3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)，其特征在于：所述移動(dòng) 巡檢終端為智能手機(jī)。
4. 如權(quán)利要求2所述的基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)的控制方法，其特征在于包 括以下步驟： A、 用于實(shí)現(xiàn)嫌疑人甄別的步驟： 當(dāng)巡檢人員發(fā)現(xiàn)可疑人員時(shí)，通過(guò)移動(dòng)巡檢終端獲取可疑人員的人臉圖像并上傳至服 務(wù)器，服務(wù)器將接收的人臉圖像與數(shù)據(jù)庫(kù)中預(yù)存的用戶(hù)信息進(jìn)行對(duì)比，并將對(duì)比結(jié)果發(fā)送 給所述移動(dòng)巡檢終端； B、 用于實(shí)現(xiàn)智能門(mén)禁系統(tǒng)雙重認(rèn)證的步驟： 用戶(hù)開(kāi)門(mén)時(shí)，先進(jìn)行1C卡認(rèn)證，如果1C卡認(rèn)證成功，門(mén)禁系統(tǒng)將獲取的人臉圖像上傳 至服務(wù)器請(qǐng)求人臉識(shí)別認(rèn)證；否則，給出1C卡認(rèn)證失敗信息； 當(dāng)服務(wù)器收到門(mén)禁系統(tǒng)的人臉識(shí)別認(rèn)證請(qǐng)求后，通過(guò)人臉識(shí)別判定所獲取的人臉圖像 是否與小區(qū)住戶(hù)信息相匹配，如果是，則發(fā)出人臉識(shí)別認(rèn)證成功信息，門(mén)禁打開(kāi)，否則給出 人臉識(shí)別認(rèn)證失敗信息； C、 用于實(shí)現(xiàn)異常行為分析的步驟： 服務(wù)器按照預(yù)設(shè)的時(shí)間間隔提取一幀視頻圖像，分別對(duì)該視頻圖像進(jìn)行多人打斗檢 測(cè)、單人異常動(dòng)作檢測(cè)、徘徊檢測(cè)、重要區(qū)域入侵檢測(cè)以及人群密集度檢測(cè)，其中任何一種 算法檢測(cè)出異常狀態(tài)，服務(wù)器給出報(bào)警信息。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)的控制方法，其特征在 于：所述單人異常動(dòng)作檢測(cè)中將人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢腿和跌倒，所選擇的檢測(cè) 指標(biāo)為人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高比、人體傾斜角度以及人體外接矩形中人體所占比例。
6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于行為分析的智能小區(qū)巡檢系統(tǒng)的控制方法，其特征在 于：所述單人異常動(dòng)作檢測(cè)過(guò)程中，將人體質(zhì)心、人體外接矩形寬高比、人體傾斜角度以及 人體外接矩形中人體所占比例四個(gè)檢測(cè)指標(biāo)組成特征向量，通過(guò)支持向量機(jī)的預(yù)測(cè)算法將 人體動(dòng)作分為正常行走、出拳、踢腿和跌倒四種類(lèi)型。
【文檔編號(hào)】G07C1/20GK104239851SQ201410357132
【公開(kāi)日】2014年12月24日 申請(qǐng)日期:2014年7月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年7月25日
【發(fā)明者】易軍, 廖銀偉, 聶興勇, 李太福, 周偉, 黃迪 申請(qǐng)人:重慶科技學(xué)院