技术特征：
1.基于视觉感知的翻越行为监测方法，其特征在于：获取多个红外传感器对应传来的多个第一红外信号，所述多个红外传感器沿待监测的翻越区域边界处间隔设置，所述第一红外信号采集的是所述待监测的翻越区域边界附近内侧的信号；判断所述多个第一红外信号中是否有活动物体；获取所述第一红外信号中有活动物体的第一红外信号对应的红外传感器的位置，唤醒第一摄像机进行拍摄并获得所述第一摄像机传来的第一视频，所述第一摄像机为设置在与所述位置距离最近的摄像机，所述摄像机具有多个且沿待监测的翻越区域边界处间隔设置；判断所述第一视频中是否有人体；若所述第一视频中有人体，判断是否存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿；若存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿，判断存在翻越行为并发出报警。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述判断是否存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿，包括：获取所述第一视频中的视频帧作为第一图片；获取所述第一图片中所述翻越区域边界的上沿轮廓线的像素链的离散像素点，将所述第一图片中人体的中心位置与所述的离散像素点进行对比；若所述第一图片中所述人体的中心位置高于所述任意一个离散像素点，判断存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：判断存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿之后，包括：获取第二图片，所述第二图片为所述第一图片中所有满足所述人体的中心位置高于所述任意一个离散像素点的图片；获取所有所述第二图片中所述人体的中心位置按照所在的第二图片的时间序列顺序排序后形成的轨迹；判断所述轨迹与所述翻越区域边界的内外关系的相对变化情况；若所述轨迹在最后的一张第二图片中显示位于所述翻越区域边界的外侧，唤醒设置于与所述位置处最近的第二摄像机的镜头对准所述位置处并以所述人体为感兴趣目标进行跟踪拍摄，所述第二摄像机具有多个且均设置于所述翻越区域外侧。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述判断所述轨迹与所述翻越区域边界的内外关系的相对变化情况，包括：若所述轨迹在预定时间内满足大于预定数量的第二图片中显示均位于所述翻越区域边界上，发出救援信号，所述救援信号包括所述位置。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述获取第二图片后，还包括：利用预先训练好的机器学习模型识别所述第二图片中的人体对应的人员信息。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：所述判断所述轨迹与所述翻越区域边界的内外关系的相对变化情况之后，还包括：根据所述轨迹与所述翻越区域边界的内外关系的相对变化情况给所述轨迹打分；
将所述轨迹与对应的所述人员信息关联，累积同一所述人员信息下的所有轨迹的分数获得第一得分；按照所述第一得分对人员进行分类管理。7.基于视觉感知的翻越行为监测装置，其特征在于：包括：红外信号获取模块，用于获取多个红外传感器对应传来的多个第一红外信号，所述多个红外传感器沿待监测的翻越区域边界处间隔设置，所述第一红外信号采集的是所述待监测的翻越区域边界附近内侧的信号；第一判断模块，用于判断所述多个第一红外信号中是否有活动物体；第一拍摄模块，用于获取所述第一红外信号中有活动物体的第一红外信号对应的红外传感器的位置，唤醒第一摄像机进行拍摄并获得所述第一摄像机传来的第一视频，所述第一摄像机为设置在与所述位置距离最近的摄像机，所述摄像机具有多个且沿待监测的翻越区域边界处间隔设置；第二判断模块，用于判断所述第一视频中是否有人体；第三判断模块，用于若所述第一视频中有人体，判断是否存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿；第四判断模块，用于若存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿，判断存在翻越行为并发出报警。8.基于视觉感知的翻越行为监测系统，其特征在于：包括：软件，用于执行权利要求1-6中任意一项所述的方法；多个红外传感器，沿待监测的翻越区域边界处间隔设置，用于采集所述待监测的翻越区域边界附近内侧的信号；多个摄像机，沿待监测的翻越区域边界处间隔设置，用于拍摄第一视频。9.一种存储器，其特征在于：用于存储软件，所述软件用于执行权利要求1-6中任意一项所述的方法。10.一种处理器，其特征在于：用于执行软件，所述软件用于执行权利要求1-6中任意一项所述的方法。
技术总结
本申请公开了一种基于视觉感知的翻越行为监测方法、系统、存储器和处理器，获取多个红外传感器对应传来的多个第一红外信号，所述多个红外传感器沿待监测的翻越区域边界处间隔设置；判断所述多个第一红外信号中是否有活动物体；获取所述第一红外信号中有活动物体的第一红外信号对应的红外传感器的位置，唤醒第一摄像机进行拍摄并获得所述第一摄像机传来的第一视频，所述第一摄像机为设置在与所述位置距离最近的摄像机；若所述第一视频中有人体，判断是否存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿；若存在所述第一视频中的人体的中心位置高于所述翻越区域边界的上沿，判断存在翻越行为并发出报警。通过上述方法，实现了对封控区域内人员翻越行为的自动化监测。的自动化监测。的自动化监测。
技术研发人员：韩家明 王小林 方挺 沈浩 王彦 董冲 张海波
受保护的技术使用者：安徽工业大学科技园有限公司
技术研发日：2022.04.27
技术公布日：2022/8/5