[发明专利]一种水利系统智能化监控实现方法及系统

说明书

本发明提供了一种水利系统智能化监控实现方法及系统，所述方法包括：基于5G网络，获取水利系统场景视频；基于所述水利系统场景视频，通过深度学习的神经网络，分析水利系统场景视频中人或物是否符合预置的水利系统场景规范；将深度学习的神经网络的分析预警结果推送至后台。通过5G通信方式和后端平台连接，降低了整个系统成本，通过5G无线通信还能大大简化布线和安装。采用神经网络深度学习算法对水利系统安全智能分析，按定时轮询的方式进行识别，大大节省了系统成本，实现对水利系统智能化监控预警。

技术领域

本发明涉及智能安防技术领域，尤其涉及一种水利系统智能化监控实现方法及系统

背景技术

过快发展的经济和迅速演化的城市极大地破坏了水环境与水质，城市内涝严重、人们的用水安全也遭受威胁等，而且传统的人工监管方式导致水治理工作效率十分低下，水务行业面临着严峻的挑战。现有的监控设备都只是简单的回传视频图像，人工监控和识别，存在较高的误报和漏报，以及较高的劳动强度。高清视频实时回传的数据量大，河流监控点分布范围广且大都远离城镇，铺设专用的光纤通讯网络需要大量资金投入。因此需要一种水利系统智能化监控实现方法及系统，实现对水利系统智能化监控预警，同时具有较低的系统实施成本。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种水利系统智能化监控实现方法及系统，可以实现对水利系统智能化监控预警，同时具有较低的系统实施成本。

为实现上述目的，所有的智能分析算法都是基于视频，所有算法都是采用开源的神经网络深度学习算法，所有的智能分析算法都通过智能分析盒子实现。智能分析盒子接入普通摄像机，不必更换原有的监控摄像头，降低整个系统成本。通过5G通信方式和后端平台连接，大大降低布线和安装成本。

本发明第一方面提供一种水利系统智能化监控实现方法，所述方法包括：

基于5G网络，获取水利系统场景视频；

基于所述水利系统场景视频，通过深度学习的神经网络，分析水利系统场景视频中人或物是否符合预置的水利系统场景规范；

将深度学习的神经网络的分析预警结果推送至后台。

为实现上述目的，本发明第二方面提供一种水利系统智能化监控实现系统，包括获取模块、深度学习的神经网络分析模块、分析预警模块；

所述获取模块用于基于5G网络，获取水利系统场景视频；

所述深度学习的神经网络分析模块用于基于所述获取的水利系统场景视频，通过深度学习的神经网络，分析水利系统场景视频中人或物是否符合预置的水利系统场景规范；

所述分析预警模块用于将深度学习的神经网络的分析预警结果推送至后台。

本发明提供一种水利系统智能化监控实现方法及系统，所述方法包括：基于5G网络，获取水利系统场景视频；基于所述水利系统场景视频，通过深度学习的神经网络，分析水利系统场景视频中人或物是否符合预置的水利系统场景规范；将深度学习的神经网络的分析预警结果推送至后台。通过5G通信方式和后端平台连接，降低了整个系统成本，通过5G无线通信还能大大简化布线和安装。采用神经网络深度学习算法对水利系统安全智能分析，按定时轮询的方式进行识别，大大节省了系统成本，实现对水利系统智能化监控预警。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明第一实施例中一种水利系统智能化监控实现方法的流程示意图；

图2为本发明第二实施例中一种水利系统智能化监控实现方法系统示意图。

具体实施方式