[发明专利]基于视频监控平台的可疑人员入侵的检测方法

权利要求书

1.一种基于视频监控平台的可疑人员入侵的检测方法，包括下列的步骤：

1)数据集的建立：采集用于人员检测的监控视频，对每一段监控视频进行帧提取，对数据集中的每张图片进行真实目标的人工标记；

2)利用Kmeans聚类算法对步骤1)所建立的数据集中标记的真实目标进行聚类分析，得出不同的长宽组合的预设框；

3)Yolov3网络的训练：用步骤1)建立的数据集对yolov3网络进行训练，训练的损失函数包括三个部分，即目标框的回归损失、目标框分类判别的置信度损失和分类损失，采用随机梯度下降法对损失函数进行优化；yolov3网络最终的输出包含三个尺度的信息，分别检测大中小不同尺度大小的人员；Yolov3网络总共进行5次下采样操作，每一次特征图的长宽缩小为原来的一半，分别采用8倍、16倍和32倍下采样的特征图对不同尺度的目标进行预测，特别地，32倍下采样的特征图通过上采样与16倍下采样的特征图融合进行该尺度的预测；16倍下采样的特征图通过上采样与8倍下采样的特征图融合进行该尺度的预测；

4)输入视频帧，将禁入区域用矩形框标记出来，这个矩形区域称为警戒区域；

5)从录像机读入图像数据，将第4)步所选取的警戒区域送入已经训练好的深度学习yolov3网络进行检测，输出预测图片；

6)对预测图片进行分析，将检测出的人员用矩形框进行定位，若警戒区域内出现红色矩形框，即检测出了可疑人员，即可判定为发生了可疑人员入侵现象，并结合报警系统进行预警。