申请/专利权人：安徽光谷智能科技股份有限公司

申请日：2023-11-13

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117315591B

主分类号：G06V20/52

分类号：G06V20/52;G06V40/20;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q50/20

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开了一种智慧校园安全监控预测管理系统，涉及智慧校园监控技术领域，包括摄像头标记单元、监控模式切换单元、离校预测单元、留校预测单元和异常通知单元；本发明通过离校预测单元和留校预测单元分时段在学习时段和非学习时段，对学生异常离校和异常滞留的情况进行判断，将提取到人像特征的图像信息标记为异常图像，进一步对人像特征的动作特征进行分析，判断学习时段或者非学习时段内的异常人员动作，通过分时段实现分区监控，既避免了监控死角，同时最大程度保护师生隐私；通过离校预测单元判断出学生存在异常出校的情况下优先告知学生家长和教师端，通过留校预测单元判断出学生存在异常滞留的情况下优先告知教师端和学校保卫处。

主权项：1.一种智慧校园安全监控预测管理系统，其特征在于，包括摄像头标记单元、监控模式切换单元、离校预测单元、留校预测单元和异常通知单元；摄像头标记单元对校园内分布的摄像头标记为N，并根据摄像头分布位置划分为户外摄像头和室内摄像头，将户外摄像头标记为N1，将室内摄像头标记为N2；监控模式切换单元录入学校的学习时段，生成离校监控模式和留校监控模式，在离校监控模式下室外有人员流动属于异常情况，在留校监控模式下室内有人员滞留属于异常情况，根据学习时段切换离校监控模式和留校监控模式，针对性分析户外摄像头和室内摄像头获取的图像信息；离校预测单元在学生的学习时段内通过户外摄像头获取图像信息，对图像信息进行预判断，将提取到人像特征的图像信息标记为异常图像，进一步对人像特征的动作特征进行分析，判断学习时段内的异常人员动作；留校预测单元在学校的非学习时段内通过室内摄像头获取图像信息，对图像信息进行预判断，同样将提取到人像特征的图像信息标记为异常图像，进一步对人像特征的动作特征进行分析，判断非学习时段内的异常人员动作；识别异常图像内的动作特征的具体方法如下：S①、将带有人像特征的图像信息进行人体特征分离处理，通过卷积层和池化层提取图像中每一人物的独立特征数值集合，建立基准坐标系；S②、在基准坐标系上标注人物的关键节点坐标Mxa,xb，其中关键节点包括颈部关节点、双肘关节点、双肩关节点、髋关节点、双膝关节点和双踝关节点，连接人体关节点形成人体姿态简化模型；S③、以关节节点坐标Mxa,ya为圆心，以半径为r计算姿态对比区域的面积S,并得到姿态对比区域的四个边界点坐标分别为Axa-r,ya、Bxa,ya+r、Cxa+r,ya和Dxa,ya-r；S④、计算两个相邻的姿态对比区域之间的公共弦的长度d， 当d＜d0，表示相邻的两个人物之间姿态不重合，相邻的两个人物无肢体解除，图像信息内的各人物之间处于安全状态；当d＞d0，表示相邻的两个人物之间姿态相互重合，相邻的两个人物存在肢体接触，图像信息内的各人物之间处于活跃状态；S⑤、基于获取状态的图像判断，以t0为时间周期，获取图像信息，并计算图像信息内的公共弦长度数值集合，采用SPSS计算公共弦的长度变化率，得到 当ω＜ω0表示t0时间内，各人物之间存在低频肢体接触，预测各人物之间肢体冲突可能性低，属于正常的肢体交流；当ωm＜ω≤ω0表示t0时间内，各人物之间存在低频肢体接触，预测各人物之间肢体冲突可能性高，向异常通知单元发出异常判断通知；当ω≥ωm表示t0时间内，各人物之间存在高频肢体接触，预测各人物之间存在肢体冲突可能极大，向异常通知单元发出异常判断通知；异常通知单元获取离校预测单元的异常判断通知，将异常信息发生至学生家长和教师端；获取留校预测单元的异常判断通知，将异常信息发生至教师端和校园保卫处；异常通知单元获取离校预测单元的异常判断通知时，优先将异常信息发生至学生家长和教师端，获取学生家长和教师端的反馈后，将异常信息发送至校园保卫处，通知校园保卫处采取预警措施；获取留校预测单元的异常判断通知时，优先将异常信息发生至教师端和校园保卫处，获取教师端和校园保卫处的处理反馈后，处理结果发送至学生家长。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 安徽光谷智能科技股份有限公司 一种智慧校园安全监控预测管理系统

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