[发明专利]一种基于公共安全问题的主动图像识别预警系统及其处理方法

权利要求书

1.一种基于公共安全问题的主动图像识别预警系统的处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：在公交车、客运车上安装主动图像识别预警系统，所述主动图像识别预警系统包括车载端设备端和平台端，其中车载端设备端由两组摄像头、网络硬盘录像机和边缘计算盒子组成，其中一组摄像头由三个人脸识别摄像头组成，另一组摄像头由两个行为识别摄像头组成；

步骤S11：利用三个人脸识别摄像头对车内乘客和车外行人进行人脸识别，利用两个行为识别摄像头对车内全景的拍摄，并对其进行行为识别；利用网络硬盘录像机对两组摄像头的视频数据进行存储和网络交换，三个所述人脸识别摄像头和两个识别摄像头分别连接至网络硬盘录像机；

步骤S12：利用网络硬盘录像机内部集成的存储模块将视频数据保存在本地硬盘中，利用网络硬盘录像机内部集成的网络交换模块将储存的数据传输至边缘计算盒子；利用边缘计算盒子对人脸识别摄像头和行为识别摄像头采集的信息进行处理；

步骤S13：利用平台端接收并处理网络硬盘录像机和边缘计算盒子采集或分析的数据；

步骤S2：通过在边缘计算盒子内部储存自定义用户分库模块，所述自定义用户分库模块内录入针对不同的用户分库采取的处理机制，其中所述处理机制为报警、预警、欢迎；

步骤S21：利用人脸识别摄像头监控到的画面通过网络硬盘录像机传输至边缘计算盒子中，由边缘计算盒子内部的人脸识别功能模块进行画面中的人脸面部识别，识别到特征信息后，与盒子内部的人脸特征数据库查询模块中的信息进行比对从而区分人脸信息；其中，人脸识别功能模块是实时对每一帧画面进行运算分析；

步骤S22：当边缘计算盒子接收到人脸识别摄像头获取的人脸特征信息后，与人脸特征数据库中的人脸信息进行比对；当比对信息一致率超过90％时，边缘计算盒子触发报警信息，并进行如下操作：1、截取照片并保存成图片，同时进行数据打包，将数据包发送至平台中；2、向网络硬盘录像机发送上述的数据包进行加密保存；3、向驾驶员操作屏发送报警信息，其中报警信息包括报警内容、报警界别，其中数据打包包括时间、地点、事件级别、内容描述、截取的图片；

步骤S23：利用平台端接收步骤S22的报警数据包，进行数据解压保存，并触发报警信息显示，在平台端的平台操作页面上进行报警信息弹窗显示、报警信息记录显示，需要监控人员手动对报警信息进行处理，并记录处理结果；处理结果在监控人员手动记录后，与报警信息同时保存在平台中供随时查询；平台记录的报警信息如没有处理结果的记录，则会向上一级别监控人员发送提示，有报警信息未处理，由企业管理进行问题管理职能上的处理；

步骤S24：利用驾驶员操作屏接收到边缘计算盒子发送来的报警信息后，会根据报警级别进行不同的语音提示，包括欢迎上车、请大家注意安全、隐蔽提示报警音；

步骤S3：利用边缘计算盒子的行为识别功能处理模块判断乘客是否存在跌倒、打架、驾驶区异常闯入行为，如果出现以上行为则立即进行报警；

步骤S31：行为识别摄像头监控到的画面通过网络硬盘录像机传输至边缘计算盒子中，由边缘计算盒子内部行为识别功能处理模块进行画面中的人物行为识别，识别到特征信息后，与盒子内部的动作行为特征数据库中的信息进行比对从而区分行为信息；其中行为识别功能处理模块是实时对每一帧画面进行运算分析；

步骤S32：利用边缘计算盒子的动作行为特征数据库针对不同的动作信息，其中动作行为特征数据库包括驾驶舱多余手臂、行驶中的吸烟或喝水、推搡或打架多种分库；

步骤S33：当边缘计算盒子接收到行为识别摄像头获取的行为特征信息后，与动作行为特征数据库中的行为信息进行比对；当比对信息一致率超过90％时，边缘计算盒子触发报警信息，并进行如下操作：1、截取照片并保存成图片，同时进行数据打包，将数据包发送至平台中；2、向网络硬盘录像机发送上述的数据包进行加密保存；3、向驾驶员操作屏发送报警信息；其中报警信息包括报警内容、报警界别；其中数据打包包括时间、地点、事件级别、内容描述、截取的图片；

步骤S34：平台端接收到上述报警数据包后，进行数据解压保存，并触发报警信息显示，在平台端的平台操作页面上进行报警信息弹窗显示、报警信息记录显示，需要监控人员手动对报警信息进行处理，并记录处理结果；处理结果在监控人员手动记录后，与报警信息同时保存在平台中供随时查询；平台记录的报警信息如没有处理结果的记录，则会向上一级别监控人员发送提示，有报警信息未处理，由企业管理进行问题管理职能上的处理；

步骤S35：利用驾驶员操作屏接收到边缘计算盒子发送来的报警信息后，会根据报警级别进行不同的语音提示，主要提示驾驶员驾驶舱异常请紧急停车、乘客区域异常请紧急停车、抽烟报警噪音各种声音提醒。

2.根据权利要求1所述的一种基于公共安全问题的主动图像识别预警系统的处理方法，其特征在于，人脸特征数据库查询模块接收的上层人脸特征数据库区分为不同的分库，包括驾驶员脸部信息数据库、危险人员脸部信息数据库、特殊人员脸部信息数据库。