[发明专利]基于视频监控的临水预警方法及系统

权利要求书

1.基于视频监控的临水预警方法，其特征在于，按照以下步骤进行：

步骤S1、获取视频流数据；

步骤S2、对视频流中当前帧进行人员识别；

步骤S3、对当前帧识别的行人进行人员实时追踪；

步骤S4、对追踪的行人进行落水行为识别，并在识别到落水行为后发出警报进行预警。

2.根据权利要求1所述的基于视频监控的临水预警方法，其特征在于，步骤S3包括：

设置置信度阈值，对当前帧的低于置信度阈值的检测框进行过滤，同时，对当前帧的检测框进行非最大值抑制；

读取当前帧非最大值抑制后剩余的检测框的位置，并利用重识别神经网络提取这些检测框内的图像块的表观特征。

3.根据权利要求1所述的基于视频监控的临水预警方法，其特征在于，步骤S3还包括：

利用卡尔曼滤波器预测追踪器在当前帧的运动状态即预测框的位置及大小；

基于检测框内的图像块的表观特征，用检测框匹配追踪器，得到追踪器与检测框的匹配对；

更新每个已匹配的追踪器的卡尔曼滤波器参数及保存的特征向量集，并利用未匹配上的追踪器进行目标消失、新目标出现的判断；

利用未匹配上的检测框初始化新追踪器，每初始化一个新的追踪器，追踪器编号加1。

4.根据权利要求2所述的基于视频监控的临水预警方法，其特征在于，利用卡尔曼滤波器预测追踪器在当前帧的运动状态即预测框的位置及大小的具体实施过程如下：

根据所有追踪器在前一帧的运动状态即前一帧的检测框的位置和大小，利用卡尔曼滤波器预测所有追踪器在当前帧运动状态，每个追踪器在当前帧的运动状态为：

S(k)＝AS(k-1)

其中，S(k)为卡尔曼滤波器预测的追踪器在第k帧中的运动状态，运动状态包含8个参数[x，y，r，h，v_x，v_y，v_r，v_h]，其中，x，y为预测框的中心坐标，r代表预测框的长宽比，h代表预测框的长度，v_x，v_y，v_r，v_h分别代表x，y，r，h的速度；S(k-1)为追踪器在第k-1帧中的运动状态；

预测完之后，对每一个追踪器的更新后未匹配次数加1。