基于图像识别的智慧安防管理方法、装置及介质与流程

1.本发明涉及安防识别领域，尤其涉及基于图像识别的智慧安防管理方法、装置及介质。


背景技术：

2.在图像识别快速发展的今天，在一定的区域的安防中使用，进而形成自动识别的智慧安防已经被广泛应用，但是对于寻找丢失动物、走失的孩子、以及可能出现的小偷等目标的追踪上，应用还是有所欠缺。
3.目前还是人们使用根据目标走丢的时间段、以及目标的图片，在监控中查找，这样费时费力，且效果不佳，识别效率低下，识别率低，为了解决这个问题。


技术实现要素：

4.鉴于上述现有技术的不足之处，本发明的目的在于提供基于图像识别的智慧安防管理方法、装置及介质，能够快速确定目标的行动轨迹，提高针对目标的追踪效果。
5.为了达到上述目的，本发明采取了以下技术方案：
6.一方面，本发明提供一种基于图像识别的智慧安防管理方法，包括：
7.获取目标图像特征数据；
8.基于所述目标图像特征数据在多个监控装置拍摄的监控数据中进行图像识别，得到包含有所述目标图像特征数据的视频片段；
9.按照时间顺序将所述视频片段进行聚合得到追踪视频。
10.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，获取目标图像特征数据的具体步骤为：
11.获取特征图片；所述特征图片为接收的含有目标特征的第一图片、或者在监控数据中获取的包括目标特征的第二图片；
12.针对所述特征图片进行目标特征提取得到所述目标图像特征数据。
13.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，所述视频片段获取步骤具体为：
14.将监控数据进行拆分，得到多个关键帧数据；
15.使用图像识别模型在关键帧数据中进行对目标图像特征数据的匹配识别；所述图像识别模型为通过对初始化的神经网络模型进行训练得到；
16.得到带有所述目标图像特征数据的关键帧后，将所述关键帧以及关联的预测帧合成得到所述视频片段。
17.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，所述图像识别模型的训练过程包括：
18.获取训练数据集；所述训练数据集包括多张还有预定目标特征的训练图像；
19.使用所述训练数据集对初始化的神经网络训练得到所述图像识别模型。
20.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，所述聚合包括：
21.获取每个视频片段的起始时间和终止时间；
22.按照时间顺序进行视频拼合得到所述追踪视频。
23.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，在得到所述追踪视频后，还根据视频片段之间的时间点，得到目标的盲区时间段，并提示。
24.进一步的，所述的基于图像识别的智慧安防管理方法，还包括：
25.根据盲区时间段，获取位于所述盲区时间段前后的两个视频片段分别对应的监控装置在安防区域的坐标位置；
26.进而规划两个坐标位置之间的移动路线，并获取移动参考时间以及盲点区域标示。
27.另一方面，本发明提供一种基于图像识别的智慧安防管理装置，包括：
28.获取模块，用于获取目标图像特征数据；
29.处理模块，用于基于所述目标图像特征数据在多个监控装置拍摄的监控数据中进行图像识别，得到包含有所述目标图像特征数据的视频片段；并按照时间顺序将所述视频片段进行聚合得到追踪视频。
30.另一方面，本发明提供一种基于图像识别的智慧安防管理装置，包括：
31.存储器，存储有计算机程序；
32.处理器，执行所述计算机程序时实现前述任一所述的基于图像识别的智慧安防管理方法。
33.另一方面，本发明提供一种计算机可读介质，，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现前述任一所述的基于图像识别的智慧安防管理方法。
34.相较于现有技术，本发明提供的基于图像识别的智慧安防管理方法、装置及介质，具有以下有益效果：
35.使用本发明提供的智慧安防管理方法，基于图像识别技术，通过对监控数据进行目标图像特征数据的识别匹配，快速确定监控数据中包含有目标图像特征数据的视频片段，进而将获取得到视频片段进行聚合得到用于追踪目标的追踪视频，实现只要给出目标的目标图像特征数据，可以在安防区域中快速确定对应目标的轨迹，方便快捷。
附图说明
36.图1是本发明提供的基于图像识别的智慧安防管理方法流程图。
37.图2是本发明提供的基于图像识别的智慧安防管理装置结构框图。
具体实施方式
38.为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
39.本领域技术人员应当理解，前面的一般描述和下面的详细描述是本发明的示例性和说明性的具体实施例，不意图限制本发明。
40.本文中术语“包括”，“包含”或其任何其他变体旨在覆盖非排他性包括，使得包括
步骤列表的过程或方法不仅包括那些步骤，而且可以包括未明确列出或此类过程或方法固有的其他步骤。同样，在没有更多限制的情况下，以“包含...一个”开头的一个或多个设备或子系统，元素或结构或组件也不会没有更多限制，排除存在其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件或其他设备或其他子系统或其他元素或其他结构或其他组件。在整个说明书中，短语“在一个实施例中”，“在另一个实施例中”的出现和类似的语言可以但不一定都指相同的实施例。
41.除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。
42.请参阅图1，本发明提供一种基于图像识别的智慧安防管理方法，应用于针对某一安防区域的智能管理系统中，该智能管理系统中包括使用本发明提供的智慧安防管理方法的智慧安防管理装置、多个安装在预定位置的、分别与所述智慧安防管理装置连接的监控装置；所述监控装置优选为监控摄像头。
43.所述智慧安防管理方法包括：
44.获取目标图像特征数据；具体的，所述目标图像特征数据为目标个体的特征图像的特征数据，该特征数据可以通过数据下载得到或数据传输得到，例如当需要获取某人在当前安防区域的行动轨迹的时候，就直接将此人的照片输入到管理装置中，进而管理装置会将此人的图像抠出，进而使用预定的特征提取算法得到所述目标图像特征数据。
45.基于所述目标图像特征数据在多个监控装置拍摄的监控数据中进行图像识别，得到包含有所述目标图像特征数据的视频片段；
46.按照时间顺序将所述视频片段进行聚合得到追踪视频。
47.进一步的，在得到追踪视频后，还按照时间先后顺序以及每个监控装置的地理位置，在安防地图上标定目标的行动轨迹，方便管理人员查看。
48.使用本发明提供的智慧安防管理方法，基于图像识别技术，通过对监控数据进行目标图像特征数据的识别匹配，快速确定监控数据中包含有目标图像特征数据的视频片段，进而将获取得到视频片段进行聚合得到用于追踪目标的追踪视频，实现只要给出目标的目标图像特征数据，可以在安防区域中快速确定对应目标的轨迹，方便快捷。
49.对于安防区域中的宠物丢失、可疑人员追踪等情景，本发明的实施均可以得到极佳的效果。
50.进一步的，作为优选方案，本实施例中，获取目标图像特征数据的具体步骤为：
51.获取特征图片；所述特征图片为接收的含有目标特征的第一图片、或者在监控数据中获取的包括目标特征的第二图片；具体的，所述第一图片为通过数据转移的方式得到，例如u盘数据传输、网络下载数据等方式。所述第二图片为在监控数据中提取得到，例如将包含有目标的视频暂停，提取该视频的当前帧图像得到。
52.进一步的，在第一图片和第二图片后，对图片进行抠图处理，得到背景为纯白色的人物图像，进而方便后续步骤中的目标特征提取操作。
53.针对所述特征图片进行目标特征提取得到所述目标图像特征数据。具体的，针对目标特征提取方法，本发明不做限定，本领域的技术人员可以根据实际需求选择公知的特征提取算法即可。
54.在本实施例具体实施时，特征图片的来源可以是传入的，也可以是在监控数据中
获取的，方便快捷。
55.进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述视频片段获取步骤具体为：
56.将监控数据进行拆分，得到多个关键帧数据；
57.使用图像识别模型在关键帧数据中进行对目标图像特征数据的匹配识别；所述图像识别模型为通过对初始化的神经网络模型进行训练得到；具体的，对于监控数据中，仅对于关键帧数据进行视频可以有效的降低计算量，提高识别效率。
58.得到带有所述目标图像特征数据的关键帧后，将所述关键帧以及关联的预测帧合成得到所述视频片段。在合并时，考虑关键帧和预测帧的数据相似性，可以保证生成的视频片段均是包含有目标图像特征的内容。
59.进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述图像识别模型的训练过程包括：
60.获取训练数据集；所述训练数据集包括多张还有预定目标特征的训练图像；
61.使用所述训练数据集对初始化的神经网络训练得到所述图像识别模型。
62.进一步的，作为优选方案，本实施例中，所述聚合包括：
63.获取每个视频片段的起始时间和终止时间；
64.按照时间顺序进行视频拼合得到所述追踪视频。具体的，按照时间顺序将视频片段进行聚合，可以组成目标的行进轨迹，方便管理人员查看。
65.进一步的，作为优选方案，本实施例中，在得到所述追踪视频后，还根据视频片段之间的时间点，得到目标的盲区时间段，并提示。
66.进一步的，作为优选方案，本实施例中，还包括：
67.根据盲区时间段，获取位于所述盲区时间段前后的两个视频片段分别对应的监控装置在安防区域的坐标位置；
68.进而规划两个坐标位置之间的移动路线，并获取移动参考时间以及盲点区域标示。
69.具体的，通过对于盲区时间段的时间提取以及路线规划，可以有效的标识该目标可能的路线轨迹，同时给出正常移动速度通过该移动路线的移动参考时间，结合盲区时长即可判定目标在盲区待的时长，同样的，还可以知道该目标是否有意在避开盲区等信息，可以给出管理人员以数据提示，方便针对目标人员的锁定，以及行为分析，有效的提高安防区域等安防等级。
70.请参阅图2，本发明还提供一种基于图像识别的智慧安防管理装置，包括：
71.获取模块，用于获取目标图像特征数据；
72.处理模块，用于基于所述目标图像特征数据在多个监控装置拍摄的监控数据中进行图像识别，得到包含有所述目标图像特征数据的视频片段；并按照时间顺序将所述视频片段进行聚合得到追踪视频。
73.本发明还提供一种基于图像识别的智慧安防管理装置，包括：
74.存储器，存储有计算机程序；
75.处理器，执行所述计算机程序时实现前述任一实施例所述的基于图像识别的智慧安防管理方法。
76.本发明还提供一种计算机可读介质，存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现前述任一实施例所述的基于图像识别的智慧安防管理方法。
77.计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
78.在本技术中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。
79.可以理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，而所有这些改变或替换都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。