[发明专利]一种人工智能安全监控管理系统

说明书

本发明公开了一种人工智能安全监控管理系统，包括视频采集模块、视频结构化模块、安全监控管理模块、显示终端以及信息输出模块；该系统通过读取视频，将视频切分成单帧图片，并对视频进行结构化处理得到视频结构化数据，其中采用了基于深度学习的多种算法，不仅解决了网络传输压力大、数据流量成本高的问题，而且有效的实现了视频数据传输的高实时性和高准确率的处理；此外，该系统在获取视频时应用了广角相机和长焦相机的组合，并建立图像与时空位置的索引，可以对大范围内的目标进行远距离高清晰度的拍摄，以及快速识别、定位远距离大范围内的目标。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种人工智能安全监控管理系统。

背景技术

进入21世纪以来，出于各个方面对于安防的需要，智能监控技术越来越受到研究人员以及应用人员的关注。但是，在现有技术中，智能监控系统大多会将全部的视频数据传送到云端服务器或者用户终端，从而造成网络传输压力大、数据流量成本高、过度依赖网络及检测精度较差等问题。另外，监控场景越大，时间越长，产生的视频数据也会越来越多，目前，庞大的视频数据只能靠人工解读，不仅费时费力，而且效率不高，不能保证不会错过每一个重要的细节，无法高效率、高质量的运用这些视频资源。而另有少数的智能摄像头却因功能单一、智能化程度较低，误报率高及成本昂贵等问题，无法较好满足复杂场景的监控需求。

另一方面，智能监控技术在不断的发展，现有技术中，对于视频的处理一般使用图像特征检测的方法，但是因为视频的维数会很高，且这些图像信息中难免会有大量的冗余信息和无关特征，这就给视频处理造成了很大的压力，无法实现监控视频数据的快速处理，且会降低获取目标特征的准确率。

第三，想要从监控视频中获取有用的目标的信息，监控视频中物体的清晰程度十分重要，在视频结构化处理事务，一般来说，物体越清晰，对目标(如人、车辆等)的检测、识别、跟踪等就越容易做的准确，例如：对视频中人脸进行识别，模糊的人脸就会降低正确率，而清晰的人脸可以帮助提高识别的正确率。从捕获视频的相机角度来看，视频来源可分为两种：一种是广角相机，可以拍摄视野范围较广的视频，如监控领域的枪机，由于视野范围广，在分辨率不变的情况下，单个物体的分辨率就会较小；另一种是长焦相机，可以拍摄较远距离而范围较窄的视频，如监控中常用的球机，由于焦距较长，长焦相机可同时拍摄的物体较少，但单个物体的分辨率可以很高，这两种相机都降低了视频数据的信息化。

发明内容

本发明的目的在于提供一种人工智能安全监控管理系统，该系统可弥补现有的智能监控技术的不足。

为实现上述目的，本发明的目的在于提供一种人工智能安全监控管理系统，包括视频采集模块、视频结构化模块、安全监控管理模块、显示终端以及信息输出模块；其中，所述视频采集模块信号输出端连接所述视频结构化模块信号输入端，所述视频结构化模块信号输入端连接所述安全监控管理模块信号输入端，所述显示终端的信号输入端连接所述视频结构化模块和所述安全监控管理模块信号输出端，所述显示终端信号输出端连接所述信息输出模块显示信号输入端。

进一步的，所述视频采集模块用于获取实时视频或预先录制的视频，所述视频采集模块包括第一视频单元、第二视频单元、调度单元以及第一存储单元，其中，

所述第一视频单元设置有广角相机，所述广角相机用于获取监控场景的视频数据；

所述调度单元用于根据所述视频数据检测所述监控场景中的前景目标，实现背景与所述前景目标的分离，并向所述长焦相机发送调度指令，所述调度指令包括所述前景目标的信息；

所述第二视频单元设置有长焦相机，所述长焦相机用于根据所述前景目标的信息获取所述前景目标的视频数据；

所述第一存储单元用于存储所述前景目标的视频数据，且所述第一存储单元信号输出端与所述数据结构化模块信号输入端连接。