[发明专利]一种人工智能虚拟场景的安防自动测试方法及系统

说明书

本发明公开了一种人工智能虚拟场景的安防自动测试方法及系统。本发明可以通过GAN架构，生成足够数量的包含预定类型异常场景的虚拟测试画面，进而将虚拟测试画面输入人工智能视频安防监控系统，测试该视频安防监控系统能否正确自动识别异常场景及其类型，并实现自动报警。

技术领域

本发明属于视频安防监控技术领域，具体涉及一种人工智能虚拟场景的安防自动测试方法及系统。

背景技术

分布在城市空间各个地点的海量视频安防摄像头，以及通过网络连接各个视频安防摄像头的后台服务器，构成了智慧城市安防监控的基础性设施，可以应用于安保防卫、交通监测、人流分析、目标追踪等智慧城市的各个方面，为维护公共秩序和公共安全提供了重要保障。

对于传统的视频安防监控来说，只能利用视频安防摄像头拍摄监控画面，并将监控画面回传给后台服务器，由后台服务器中转至电视墙等进行查看。监控画面中反映出来的各种异常场景——例如人员或者车辆拥堵、人员或者车辆逆行、人员或者车辆滞留等等，只能通过工作人员进行人工辨识及处理，导致对异常场景的误识别率、漏识别率高，工作效率低，处置及时性差。

目前，人工智能视频安防监控技术取代传统的视频安防监控，已经成为大势所趋。人工智能视频安防监控的一个重要优势在于，可以对监控画面反映的异常场景进行自动的识别以及报警。例如，监控画面中出现人员或者车辆拥堵、人员或者车辆逆行、人员或者车辆滞留等异常场景，则系统的后台服务器无需人工辨识，自动提取、分析和识别这些异常场景，且判定存在异常场景后，后台服务器可以面向工作人员自动弹出报警提示。

为了增强可靠性，显然需要对人工智能视频安防监控系统的异常场景自动识别及报警功能进行必要的测试，避免出现对异常场景的漏识别或者错误识别。

为了实现这一测试，需要先获得一定数量的存在异常场景的监控画面，将之与不存在异常场景的监控画面集合在一起，然后输入人工智能视频安防监控系统，观测该系统能够从中正确识别异常场景及其类型，并实现自动报警。

但是，存在异常场景的监控画面难以获得，如果从视频安防摄像头实拍的监控画面进行筛选和采集，难免出现用于测试的监控画面样本数量太少、异常场景类型不够全面的问题。如果安排人员和/或车辆进行摆拍，花费人力和物力较多，组织难度较大，且用于测试的监控画面样本往往彼此重复性强，画面的拟真性难以保证。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种人工智能虚拟场景的安防自动测试方法及系统。本发明可以通过GAN架构，生成足够数量的包含预定类型异常场景的虚拟测试画面，进而将虚拟测试画面输入人工智能视频安防监控系统，测试该视频安防监控系统能否正确自动识别异常场景及其类型，并实现自动报警。

本发明提供一种人工智能虚拟场景的安防自动测试方法，包括：

S1：确定自动测试所针对的异常场景类型；

S2：根据所述异常场景类型，从监控画面样本库中获得对应该异常场景类型的监控画面样本；

S3:利用由画面生成器和判别器组成的GAN架构，所述画面生成器用于基于初始随机值生成虚拟测试画面；所述判别器以所述监控画面样本进行训练后，对所述画面生成器生成的虚拟测试画面进行真伪判别；当判别结果为伪时，所述画面生成器调整生成参数，重新生成虚拟测试画面，直至判别器对画面生成器所生成的虚拟测试画面判别为真，输出所生成的虚拟测试画面，该虚拟测试画面与所述监控画面样本具有相同异常场景类型；

S4：将至少一幅所生成的虚拟测试画面输入被测试的人工智能视频安防监控系统，获得该人工智能视频安防监控系统对是否存在异常场景以及异常场景类型的识别结果，判断该智能视频安防监控系统是否能够识别异常场景，以及判断识别结果与所述虚拟测试画面的异常场景类型是否匹配。