[发明专利]一种视频监控联网系统

说明书

本发明提出了一种视频监控联网系统，包括：采集系统，用于对语音和图像进行采集，获取语音频数据集及图像数据集；语音识别系统，用于将语音频数据集转成文字，实现对话技巧的辅助提升；图像识别系统，用于将学习图像数据集中图像的特征，便于对待识别的图像进行识别，通过本发明的技术方案，实现了对人员的有效识别。

技术领域

本发明涉及视频监控领域，具体为一种视频监控联网系统。

背景技术

视频监控是安全防范系统的重要组成部分，传统的监控系统包括前端摄像机、传输线缆、视频监控平台。摄像机可分为网络数字摄像机和模拟摄像机，可作为前端视频图像信号的采集，它是一种防范能力较强的综合系统。视频监控以其直观、准确、及时和信息内容丰富而广泛应用于许多场合。近年来，随着计算机、网络以及图像处理、传输技术的飞速发展，视频监控技术也有了长足的发展。

发明内容

本发明旨在提供一种能够对人员进行快速、有效识别的视频监控联网系统。

为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：

本发明提出了一种视频监控联网系统，其特征在于，包括：

采集系统，用于对语音和图像进行采集，获取语音频数据集及图像数据集；

语音识别系统，用于将语音频数据集转成文字，实现对话技巧的辅助提升；

图像识别系统，用于将学习图像数据集中图像的特征，便于对待识别的图像进行识别。

优选的，所述语音识别系统包括：

输入模块，用于接收来自一个传声器的输入信号；

第一缓存模块，用于存储所述输入信号；

降噪模块，用于接收所述输入信号并且生成降噪输入信号；

语音识别引擎，用于接收从所述第一缓存模块输出的输入信号或来自所述降噪模块输入信号，进行语音识别。

优选的，所述图像识别系统包括：

预处理模块，用于确定图像中的行人位置，获取包含人员的矩形区域；

特征提取模块，用于在包含人员的矩形区域中进行外观特征提取；

训练模块，用于训练YOLO检测模型，所述YOLO检测模型中包含俩个bounding box，用于将所述检测的图像与数据库中的图像进行对比并完成相似度计算，获取训练后的YOLO检测模型；

再识别模块，通过训练好的YOLO检测模型进行识别所述待识别图像数据集中的图像；

评价模块，用于衡量所述YOLO检测模型的性能优异度；

部署模块，用于将YOLO检测模型部署至开发板上，移植到终端设备中。

优选的，所述预处理模块进行图像预处理包括图像增强，图像数据归一化，提高图像的对比度及曝光度一类或多类。

优选的，所述特征提取模块具体步骤如下：

步骤A1，利用多尺度滑窗的方式分割图像区域，滑窗在整个图像区域内等距离滑动采样；

步骤A2，对于给定窗口，计算水平和垂直方向的梯度，梯度方向角度取值0～360°；

步骤A3，对梯度方向进行方向量化，统计所有梯度点得到梯度方向直方图；

步骤A4，对图像梯度方向直方图进行特征编码得到二进制串，统计个梯度方向空间分布特征；

步骤A5，综合梯度方向直方图和梯度方向空间分布特征，得到每个窗口特征块的空间位置信息和方向信息。