一种基于图形识别的自动报警方法及系统与流程

本发明属于图形识别领域，尤其涉及一种基于图形识别的自动报警方法及系统。

背景技术：

1、基于图形识别的自动报警系统是一种依赖于图像分析技术来监测环境中活动或变化并进行相应报警的系统。这样的系统通常包括至少一个摄像头进行视频捕捉，一个或多个处理器来运行图形识别软件和算法，以及一个与用户接口，如手机应用或网络服务，以通报潜在的安全问题或异常。

2、这些系统能识别和区分不同对象和图案，并根据特定规则和参数来产生警报。图像处理算法可以学习识别日常物品、人、家宠等，并具有在检测到如入侵者、火灾、设备故障或不寻常活动模式时发出警告的功能。图形识别还可以用于监控家宠在没有主人在场时的安全状况，若发生可能导致伤害的事件，马上通知拥有者。

3、这些系统的实现对于需要持续和自动化物体跟踪、事件检测和即时响应的安全领域来说是革命性的。例如，它可以类似于监护者一样看管孩子或家宠，当窗户或门被打开、陌生人进入房间或某人跌倒时，能快速发出警报。这大幅增加了家庭、商业场所乃至公共空间的安全性，并且在紧急情况发生时提供有价值的时间以应对和解决问题。

4、在多数传统系统中，家宠位置和风险家居元素的识别及界限值设置往往是静态的，这样的方式无法适应复杂多变的家庭环境，且很难准确测量家宠与高风险物品之间的距离，特别是动态场景下物品和家宠的位置不断变换，从而使得安全评估失去准确性。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于图形识别的自动报警方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。

2、本发明是这样实现的，一种基于图形识别的自动报警方法，所述方法包括：

3、通过监控设备获取即时视频信号，并针对即时视频信号中的每个视频画格进行家宠动作标志提取；

4、基于所提取的家宠动作标志，构建形态辨识模型，并通过形态辨识模型对家宠活动模式进行识别并分类；

5、设定预设活动模式标准集，且所述预设活动模式标准集中仅存储符合活动模式标准的家宠活动模式标准，将所获得的家宠活动模式与预设活动模式标准集中的数据进行比对，判断家宠活动模式是否符合活动模式标准，且识别家居中的风险家居元素，并判断即时视频信号中家宠与风险家居元素之间的距离，同时设定安全间隔界限值，将家宠与风险家居元素之间的距离与安全间隔界限值进行比对；

6、对活动模式标准判断结果和距离比对结果进行审核，当出现不符合活动模式标准或小于安全间隔界限值的情况时，向移动端发出告警通知。

7、作为本发明更进一步的方案，所述针对即时视频信号中的每个视频画格进行家宠动作标志提取，具体包括：

8、对即时视频信号中出现的家宠进行定位和追踪，检测即时视频信号中的每个视频画格中存在的家宠；

9、分析家宠在连续视频画格之间的运动，从检测到的家宠目标中提取动作标志，所述动作标志包括：家宠形态特征、家宠运动轨迹。

10、作为本发明更进一步的方案，所述构建形态辨识模型，并通过形态辨识模型对家宠活动模式进行识别并分类，具体包括：

11、建立形态辨识模型，并定义活动模式标签，包括：坐下、躺下、跳跃、奔跑和啃咬物体；

12、创建带有标签和运动轨迹的模型训练样本，所述模型训练样本由即时视频信号的视频画格组成，通过模型训练样本对形态辨识模型进行训练，使形态辨识模型的活动模式信息中包含家宠行动的空间动态信息。

13、作为本发明更进一步的方案，所述设定预设活动模式标准集，且所述预设活动模式标准集中仅存储符合活动模式标准的家宠活动模式标准，将所获得的家宠活动模式与预设活动模式标准集中的数据进行比对，判断家宠活动模式是否符合活动模式标准，且识别家居中的风险家居元素，并判断即时视频信号中家宠与风险家居元素之间的距离，同时设定安全间隔界限值，将家宠与风险家居元素之间的距离与安全间隔界限值进行比对，具体包括：

14、建立预设活动模式标准集，所述预设活动模式标准集中编码有符合活动模式标准的家宠活动模式，同时建立风险家居元素库，录入家居环境中存在安全风险的物件并对其位置进行标注；

15、通过风险家居元素库中的存储信息，识别并跟踪即时视频信号中存在的风险家居元素，并在每一个视频画格中对风险家居元素的位置信息进行标注；

16、将当前从即时视频信号中提取的家宠动作标志与活动模式标准集中的符合标准的家宠活动模式进行比对，判断是否存在不符合标准的家宠活动模式；

17、为每一个风险家居元素定义一个安全间隔界限值，并利用所标注的风险家居元素位置信息计算每一个视频画格中家宠位置与风险家居元素之间的相对距离，判断相对距离与安全间隔界限值之间的关系。

18、本发明的另一目的在于提供一种基于图形识别的自动报警系统，所述系统包括：

19、视频家宠动作标志提取模块，用于通过监控设备获取即时视频信号，并针对即时视频信号中的每个视频画格进行家宠动作标志提取；

20、动作标志识别分类模块，用于基于所提取的家宠动作标志，构建形态辨识模型，并通过形态辨识模型对家宠活动模式进行识别并分类；

21、居家家宠活动模式风险判定模块，用于设定预设活动模式标准集，且所述预设活动模式标准集中仅存储符合活动模式标准的家宠活动模式标准，将所获得的家宠活动模式与预设活动模式标准集中的数据进行比对，判断家宠活动模式是否符合活动模式标准，且识别家居中的风险家居元素，并判断即时视频信号中家宠与风险家居元素之间的距离，同时设定安全间隔界限值，将家宠与风险家居元素之间的距离与安全间隔界限值进行比对；

22、风险审核告警模块，用于对活动模式标准判断结果和距离比对结果进行审核，当出现不符合活动模式标准或小于安全间隔界限值的情况时，向移动端发出告警通知。

23、作为本发明更进一步的方案，所述视频家宠动作标志提取模块包括：

24、家宠位置定位追踪单元，用于对即时视频信号中出现的家宠进行定位和追踪，检测即时视频信号中的每个视频画格中存在的家宠；

25、动作标志分析判定单元，用于分析家宠在连续视频画格之间的运动，从检测到的家宠目标中提取动作标志，所述动作标志包括：家宠形态特征、家宠运动轨迹。

26、作为本发明更进一步的方案，所述动作标志识别分类模块包括：

27、形态辨识模型建立单元，用于建立形态辨识模型，并定义活动模式标签，包括：坐下、躺下、跳跃、奔跑和啃咬物体；

28、模型训练单元，用于创建带有标签和运动轨迹的模型训练样本，所述模型训练样本由即时视频信号的视频画格组成，通过模型训练样本对形态辨识模型进行训练，使形态辨识模型的活动模式信息中包含家宠行动的空间动态信息。

29、作为本发明更进一步的方案，所述居家家宠活动模式风险判定模块包括：

30、标准库搭建单元，用于建立预设活动模式标准集，所述预设活动模式标准集中编码有符合活动模式标准的家宠活动模式，同时建立风险家居元素库，录入家居环境中存在安全风险的物件并对其位置进行标注；

31、风险家居元素位置判定单元，用于通过风险家居元素库中的存储信息，识别并跟踪即时视频信号中存在的风险家居元素，并在每一个视频画格中对风险家居元素的位置信息进行标注；

32、家宠活动模式风险分析单元，用于将当前从即时视频信号中提取的家宠动作标志与活动模式标准集中的符合标准的家宠活动模式进行比对，判断是否存在不符合标准的家宠活动模式；

33、安全距离判定单元，用于为每一个风险家居元素定义一个安全间隔界限值，并利用所标注的风险家居元素位置信息计算每一个视频画格中家宠位置与风险家居元素之间的相对距离，判断相对距离与安全间隔界限值之间的关系。

34、本发明的有益效果是：

35、通过综合解读家宠与环境间的关系，不断更新物件位置信息，通过实时分析和计算家宠和环境中风险物件之间的距离，展示动态安全认知的实现。配置安全间隔界限值后，系统可以采取主动预警，进一步提升安全性和即时性，大大超越了简单的移动跟踪与图像识别。