技术特征：
1.一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，包括：至少一个监控终端，所述监控终端用于获取监控区域的监控视频，并发送至边缘处理器；边缘处理器，将监控视频内的监控区域划分为若干等级的分析区域，每个等级的分析区域对应设置分析策略；获取人员行为并判断是否为可疑动作，当判断有可疑动作时，将对应的行为视频流发送至云处理器；然后接收云处理器发送的危险实施动作进行核对，获取警报信息发送至警报模块；可疑动作的获取过程包括：提取行为视频流中持续时间t1的连线人动作视频流，根据分析区域对应的分析策略，将连线人动作在分析策略对应的若干可疑行为库中进行比对，当比对结果不符合时，继续提取行为视频流中持续时间t1的连线人动作；当比对结果为符合时，标记对应人员；然后获取的行为视频流中持续时间t2的连线人动作，然后将连线人动作在可疑行为库中进行比对，当两次比对的结果一致时，判断为可疑动作；云处理器，用于对行为视频流进行深度分析，获取可疑动作对应的危险实施动作发送至边缘处理器。2.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述行为视频流的获取过程包括：当在监控视频中识别到人员时，获取人体关键点，然后对应连接人员关键点生成连线人；然后截取监控视频，获取时间间隔相同的标记帧生成行为视频流。3.根据权利要求2所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述人体关键点包括：人脸、左右肩部、左右肘部、左右手部、胯部、左右膝部以及左右脚。4.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述分析区域的获取过程包括：获取监控视频的关键帧，然后对关键帧进行高斯滤波，消除噪声，然后将高斯滤波后的关键帧进行和灰度化处理，得到灰度帧；然后对灰度帧进行边缘检测；本实施例中边缘检测采用laplacian算子；再对其进行霍夫变换，对获得的曲线和直线进行标记获取区域帧，将区域帧与标准场景库进行比对，获取分析区域的等级。5.根据权利要求4所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述关键帧为没有人员存在的图像帧。6.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述深度分析的过程包括：获取行为视频流中人员的人脸图像，将人脸图像在嫌疑人图像库中进行比对，当人脸图像比对不符合时，获取可疑行为对应的后续的危险实施动作，然后将其发送至对应的边缘处理器；当人脸图像比对符合时，获取人员对应的危险记录；判断可疑行为是否与危险记录相符，当可疑行为与危险记录相符时，生成预警信息发送至管理员终端；当可疑行为与危险记录不符合时，获取可疑行为对应的后续的危险实施动作，然后将其发送至对应的边缘处理器。
7.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述核对的过程包括：设定时间t3，每隔t3时间提取行为视频流中持续时间t3的连线人动作，然后将连线人动作与危险实施动作进行比对，当比对相符时，生成警告信号发送至对应监控摄像头处设置的警告模块，当比对不相符时，继续提取行为视频流中取连线人动作，直至人员离开分析区域。8.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，所述可疑行为库的获取过程包括：通过大数据获取同一危险事实的多个危险行为视频，截取危险行为发生之前的活动视频，然后采集活动视频的若干图像帧，采集的频率为每秒钟三十次；然后获取图像帧中的人体关键点，然后对应连接人员关键点生成连线人；若干个连续的图像帧形成生成对比视频流。9.根据权利要求1所述的一种基于视频分析的危险行为监测系统，其特征在于，还包括警告模块，用于执行警告信息。
技术总结
本发明公开了一种基于视频分析的危险行为监测系统，涉及视频分析技术领域，解决了解决现有技术分析视频中危险行为不及时的技术问题；包括：至少一个监控终端，所述监控终端用于获取监控区域的监控视频，并发送至边缘处理器；边缘处理器，将监控视频内的监控区域划分为若干等级的分析区域，每个等级的分析区域对应设置分析策略；获取人员行为并判断是否为可疑动作，当判断有可疑动作时，将对应的行为视频流发送至云处理器；然后接收云处理器发送的危险实施动作进行核对，获取警报信息发送至警报模块；云处理器，用于对行为视频流进行深度分析，获取可疑动作对应的危险实施动作发送至边缘处理器；本发明设计合理，便于危险行为检测。测。测。
技术研发人员：马骏 刘帅 朱迪
受保护的技术使用者：宿州数据湖信息技术有限公司
技术研发日：2021.12.13
技术公布日：2022/6/28