申请/专利权人：南京邮电大学

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117690090A

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V20/40;G06V40/20;G06V10/82;G06N3/0442;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/045

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明提供一种基于目标姿态估计的全天候实时监控非法捕鱼报警方法及系统，该方法通过在河道两旁的待检测区域布置高清监控摄像头，实时获取监控视频；判定是否处于设定禁止时间或设定河道禁入区域，如是，判定为存在非法捕鱼行为并进行报警操作；否则，由目标检测模型yolov5对输入的监控视频中目标人群生成相应的边界框和概率值；得到每个行人的完整姿态信息；进行信息筛选，得到判断非法捕鱼行为所需的人体动作特征；判定是否具有非法捕鱼动作特征，如是，进行报警操作；否则为不存在非法捕鱼行为；本发明能够实现全天候目标人群的高精度检测和关键点标注，能够实现高精度目标识别，能够提升对非法捕鱼行为监控的精准性，达到提高报警准确率的目的。

主权项：1.一种基于目标姿态估计的全天候实时监控非法捕鱼报警方法，其特征在于：包括以下步骤，S1、在河道两旁的待检测区域布置高清监控摄像头，实时获取监控视频，并在河道两旁的待检测区域布置Kinect深度摄像头，获取监控场景的三维深度信息；S2、判定是否处于设定禁止时间或设定河道禁入区域，如是，转到步骤S7；否则，转到下一步骤S3；S3、由目标检测模型yolov5对输入的监控视频中目标人群生成相应的边界框和概率值；S4、采用基于人体姿态估计算法alphapose的人体骨骼关节点标注模型，对人体骨骼关节点进行标注，并得到每个行人的完整姿态信息；采用基于深度卷积神经网络的二分类模型进行信息筛选，得到判断非法捕鱼行为所需的人体动作特征；S5、判定是否具有非法捕鱼动作特征，如是，转到步骤S7；否则，转到下一步骤S6；S6、采用基于Kinect角度测量的姿势识别算法，对人手部关节点和躯干关节点进行计算得到节点角度信息，将节点角度信息与预设的非法动作角度范围进行比较匹配，在匹配时，转到步骤S7；否则，判定为不存在非法捕鱼行为；S7、判定为存在非法捕鱼行为并进行报警操作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京邮电大学 基于目标姿态估计的全天候实时监控非法捕鱼报警方法及系统

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