[发明专利]一种基于计算机视觉的目标检测方法及系统

权利要求书

1.一种基于计算机视觉的目标检测系统，其特征在于，包括目标检测平台，目标检测平台内设置有信息组建模块、分析识别模块以及管控模块，分析识别模块内设置有服务器，服务器通讯连接有动态分析单元、时间分析单元以及人脸识别单元；

信息组建模块用于对园区内人员进行分析，并将分析后的人员进行面部照片识别；通过分析识别模块对进行园区的访客进行实时识别；通过动态分析单元对实时采集的图像进行分析，对图像中实时访客进行准确识别；通过时间分析单元对园区访问的时间段进行分析，判断访问是否符合园区的工作时间；通过对实时访问的访客进行人脸分析，从而判定实时访客是否为园区人员；通过管控模块对实时访客进行管控。

2.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的目标检测系统，其特征在于，信息组建模块的分析组件过程如下：

园区内的人员通过手机终端提交工作单位和工作岗位进行注册，并将注册成功的人员标记为园区人员，同时采集到园区人员的工作信息，并将园区人员的工作信息与园区人员一一对应进行储存，工作信息包括园区人员的姓名、年龄、工号以及本人实名认证的手机号码；

对园区人员进行面部照片采集，并将采集的面部照片与对应园区人员进行绑定，同时将保存的园区人员和对应面部照片发送至目标检测平台，并生成分析识别信号并将分析识别信号发送至分析识别模块。

3.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的目标检测系统，其特征在于，分析识别模块的动态分析过程如下：

在园区入口处进行图像采集，并将采集的图像标记为检测图像，采集到检测图像内的动态对象，并将其标记为动态目标，设置标号i，i为大于的自然数；采集到实时动态目标在图像内的轮廓高度，并将实时动态目标在图像内的轮廓高度标记为GDi；采集到实时动态目标在图像内的间隔移动间距，并将实时动态目标在图像内的间隔移动间距标记为JJi；采集到实时动态目标在图像内的移动方向转变频率，并将实时动态目标在图像内的移动方向转变频率标记为PLi；

通过公式获取到实时动态目标的访客判定系数Xi，其中，a1、a2以及a3均为预设比例系数，且a1＞a2＞a3＞0；

将实时动态目标的访客判定系数与访客判定系数阈值进行比较：

若实时动态目标的访客判定系数≥访客判定系数阈值，则将对应实时动态目标标记为访客目标，并将访客目标发送至服务器；

若实时动态目标的访客判定系数＜访客判定系数阈值，则将对应实时动态目标标记为非访客目标，生成驱逐信号并将驱逐信号与非访客目标发送至服务器；服务器接收到驱逐信号与非访客目标后，将驱逐信号与非访客目标发送至安保人员的手机终端。

4.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的目标检测系统，其特征在于，时间分析单元的时间分析过程如下：

根据历史访问时间构建访问时间段，并将访问时间段划分为o个子时间段，o为大于1的自然数，采集到各个子时间段内存在访客访问的次数、频率以及访客访问间隔时长，并将各个子时间段内存在访客访问的次数、频率以及访客访问间隔时长分别标记为FSo、FPo以及FJo；

通过公式获取到子时间段的访问分析系数Co，其中，b1、b2以及b3均为预设比例系数，且b1＞b2＞b3＞0，e为自然常数；

将子时间段的访问分析系数与访问分析系数阈值进行比较：

若子时间段的访问分析系数≥访问分析系数阈值，则判定对应子时间段的访问正常，并将对应子时间段标记为访问正常时间段，同时将访问正常时间段发送至服务器；

若子时间段的访问分析系数＜访问分析系数阈值，则判定对应子时间段的访问异常，并将对应子时间段标记为访问异常时间段，同时将访问异常时间段发送至服务器。

5.根据权利要求1所述的一种基于计算机视觉的目标检测系统，其特征在于，人脸识别单元的人脸识别过程如下：

对实时访客进行面部照片采集，并将采集的实时访客面部照片标记为待检面部照片，随后将待检面部照片与人员信息库内园区人员的面部照片进行一一比对，若待检面部照片与人员信息库内园区人员的面部照片比对一致，则将对应实时访客标记为熟悉访客；若待检面部照片与人员信息库内园区人员的面部照片比对不一致，则将对应实时访客标记为陌生访客；

并将熟悉访客和陌生访客发送至管控模块。