[发明专利]一种基于人工智能识别的影像处理系统

权利要求书

1.一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，包括：

人体识别模块，用于实现图像深度信息的获取，并基于模糊深度神经网络模型根据图像深度信息实现影像数据中人体信息的识别；

危险行为识别模块，在识别到人体时启动，用于实现人体深度信息以及骨骼信息的获取，并基于无限深度神经网络根据所有骨骼信息实现危险行为的识别；

目标图像挖掘模块，在发现危险行为时启动，用于基于Dssd_Inception_V3 coco模型实现目标人脸图像集的挖掘；

人脸识别模块，用于提取所述人脸图像集的LBPH、SIFT以及人脸骨骼特征，基于决策树实现人脸的识别。

2.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，还包括：

影像预处理模块，用于根据每个视频帧的坐标信息确定每个视频帧的偏转角度，并按其中一个视频帧的偏转角度进行其他视频帧的重构。

3.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，所述危险行为识别模块基于kinect深度传感器实现人体深度信息以及骨骼信息获取，基于骨骼信息滤波模块消除锁获得骨骼信息的抖动和噪声干扰。

4.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，所述Dssd_Inception_V3 coco模型采用Dssd目标检测算法，用coco数据集预训练Inception_V3深度神经网络，然后用先前准备好的数据集训练该模型，微调深度神经网络中的各项参数，最后得到合适的用于人脸图像的目标检测模型。

5.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，所述人体识别模块首先调用视频取帧脚本，每隔一定帧数获取一张图像，然后基于kinect深度传感器实现图像深度信息的获取，并基于模糊深度神经网络模型根据图像深度信息实现影像数据中人体信息的识别。

6.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，所述人脸识别模块基于CART算法根据人脸图像集的LBPH、SIFT以及人脸骨骼特征实现人脸的识别，其中，CART算法基于安全人脸图像集的LBPH、SIFT以及人脸骨骼特征训练所得。

7.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，所述人脸识别模块首先基于Dssd_Inception_V3 coco模型实现人脸图像集中遮挡物的识别，若发现遮挡物，则直接预警，若未发现遮挡物，则提取所述人脸图像集的LBPH、SIFT以及人脸骨骼特征，然后基于决策树实现人脸的识别。

8.如权利要求1所述的一种基于人工智能识别的影像处理系统，其特征在于，通过以下步骤完成其他视频帧的重构；

根据每个视频帧的偏转角度计算每个视频帧的补充偏转角度；

根据每个视频帧的补充偏转角度重新绘制每个视频帧。