一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法，包括以下模块：匹配数据添加模块，用于添加禁区工作人员的信息，允许该工作人员进入禁区而不触发报警；视频采集模块，用于采集进入禁区的人或动物的视频信息；智能处理模块，用于接收并处理视频采集模块传递来的视频信息；报警模块，用于接收智能处理模块的处理结果，并判断是否执行报警；数据库，用于存储各模块产生的数据信息，本发明能够结合智能识别技术，通过视频素材即可识别是否有人员进入指定的禁区，并结合传统声光技术，网络技术进行报警，可以很好的解决工业安全生产问题。

说明书

技术领域

本发明智能报警技术领域，具体为一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法。

背景技术

目前，正处于AI人工智能技术快速发展与应用的时期，国家也正大力推广AI技术应用在不同的工业场景中，并促使各行各业利用AI技术对原有设备进行升级更新和换代，尤其是在对工业安全生产场景高空行走设备造成隐患识别和应急报警方面的应用，现有传统的报警设备缺少对人员进入生产安全隐患禁区准确识别、判定功能，容易造成人员误入，发生伤亡事故，对于一些动物或者生物闯入报警区时也会触发报警，扰乱生产正常进行。

针对以上情况，本发明提供了一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法，它能够结合AI智能识别技术，通过视频素材即可识别是否有人员进入指定的禁区，并结合传统声光技术，网络技术进行报警，可以很好的解决工业安全生产问题，避免工业生产现场重大人员安全事故发生。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统，包括以下模块：

匹配数据添加模块，用于添加禁区工作人员的信息，允许该工作人员进入禁区而不触发报警；

视频采集模块，用于采集进入禁区的人或动物的视频信息；

智能处理模块，用于接收并处理视频采集模块传递来的视频信息；

报警模块，用于接收智能处理模块的处理结果，并判断是否执行报警；

数据库，用于存储各模块产生的数据信息。

本发明通过各模块之间的协同合作，实现了入侵目标进入禁区而触发报警的功能，即匹配数据添加模块对匹配的数据内容做出限制，视频采集模块为系统提供了入侵目标进入禁区的视频信息，智能处理模块对视频进行处理，对入侵目标身份进行确认，报警模块根据入侵目标的身份不同而选择执行不同的报警方式。

进一步的，所述视频采集模块与一个或多个摄像头连接，所述摄像头为高清摄像头或红外摄像头，

所述视频采集模块将正常无人状态下各摄像头的视野画面设置为初始视野；

所述视频采集模块计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例，并与预估值进行比较，

若视野的变化面积比例小于等于预估值，则一切正常，

若视野的变化面积比例大于预估值，则有物体目标入侵，所述视频采集模块将入侵目标从进入摄像头视野到离开摄像头视野这段时间的视频截取上传到数据库，并传递给智能处理模块。

本发明通过比较摄像头视野相比初始视野的变化面积比例是否超过预估值，来判断是否有入侵目标闯入禁区，设置预估值是为了防止因自然因素或设备原因导致的摄像头视野变化从而触发报警。

进一步的，所述智能处理模块包括入侵目标轮廓处理模块、入侵目标轮廓对比模块、人脸图像提取模块和人脸图像对比模块，

所述入侵目标轮廓处理模块将视频采集模块传递来的视频按每秒进行五等分点画面检测，分别截取各个等分点对应的画面，并对画面中入侵目标的轮廓进行处理，即与摄像头正常视野画面作比较，标示出入侵目标轮廓；

所述入侵目标轮廓对比模块用于将入侵目标轮廓处理模块处理后的画面中入侵目标轮廓与数据库中录入的物种轮廓图片进行模糊对比，选取数据库中与入侵目标最接近的物种，并判断该入侵目标是人还是动物，若入侵目标是动物，则将入侵目标类别及视频上传到数据库，若入侵目标是人，则进入到人脸图像提取模块；

所述人脸图像提取模块将调取入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，将画面中轮廓内的图像内容按高度进行六等分，提取画面中轮廓内最上面六分之一包含的图像内容，即为入侵目标的人脸图像；

所述人脸图像对比模块接收人脸图像提取模块处理的入侵目标人脸图像，然后将入侵目标人脸图像与数据库中录入的禁区工作人员的信息进行比对，若比对成功，则入侵目标为禁区工作人员，情况正常，若比对不成功，则入侵目标不是禁区工作人员，人脸图像对比模块将入侵目标类别及视频上传到数据库。

本发明智能处理模块先对视频进行处理，得到入侵目标的身体轮廓，然后通过入侵目标的身体轮廓对入侵目标的物种进行判断，从而得到入侵目标是人还是动物，若入侵目标是人，则提取入侵目标的人脸图像，通过与禁区工作人员的人脸图像进行对比，从而判断出入侵目标是否是工作人员。

进一步的，所述报警模块可以通过网络连接进行远程报警，所述报警模块包括网络报警模块和开关量物理报警模块，

所述网络报警模块从数据库调取入侵目标类别及视频，然后进行网络报警，将入侵目标类别及视频在显示端呈现出来；

所述开关量物理报警模块对数据库中入侵目标的类别进行判断，当入侵目标为人时，则启动开关量物理报警，当入侵目标为动物时，则不启动开关量物理报警。

本发明报警模块通过判断入侵目标的种类，采用不同的报警方式，当入侵目标是人时，则会进行网络报警和开关量物理报警；当入侵目标是动物时，则会进行网络报警，而不进行开关量物理报警。

进一步的，所述系统采用多线程技术，使各个模块可以同时工作。

本发明采用多线程技术，保证各个模块同时运行，各个模块之间相互协调，同时又不相互影响，即便遇到断网、断电等情况也能很好的自动应对，保证设备恢复后能够正常运转。

一种基于AI分析的人员进入禁区报警方法，包括以下步骤：

步骤(1)：在匹配数据添加模块中添加禁区工作人员的信息，允许该工作人员进入禁区而不触发报警；

步骤(2)：在视频采集模块中，将正常无人状态下各摄像头的视野画面设置为初始视野，通过计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例，然后与预估值进行比较，

若视野的变化面积比例小于等于预估值，则一切正常；

若视野的变化面积比例大于预估值，则有物体目标入侵，所述视频采集模块将入侵目标从进入摄像头视野到离开这段时间的视频截取上传到数据库，并传递给智能处理模块；

步骤(3)：所述智能处理模块中的入侵目标轮廓处理模块将视频采集模块传递来的视频按每秒进行五等分点画面检测，分别截取各个等分点对应的画面，并对画面中入侵目标的轮廓进行处理，即与摄像头正常视野画面作比较，标示出入侵目标轮廓；

所述智能处理模块中的入侵目标轮廓对比模块用于接收入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，然后将画面中的入侵目标轮廓与数据库中录入的物种轮廓图片进行模糊对比，选取数据库中与入侵目标最接近的物种，并判断该入侵目标是人还是动物，若入侵目标是动物，则将入侵目标类别及视频上传到数据库，若入侵目标是人，则进入到智能处理模块中的人脸图像提取模块；

所述人脸图像提取模块将调取入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，将画面中轮廓内的图像内容按高度进行六等分，提取画面中轮廓中最上面六分之一包含的图像内容，即为入侵目标的人脸图像；

所述智能处理模块中的人脸图像对比模块接收人脸图像提取模块处理的入侵目标人脸图像，然后将入侵目标人脸图像与数据库中录入的禁区工作人员的信息进行比对，若比对成功，则入侵目标为禁区工作人员，情况正常，若比对不成功，则入侵目标不是禁区工作人员，人脸图像对比模块将入侵目标类别及视频上传到数据库；

步骤(4)：所述报警模块中的网络报警模块从数据库调取入侵目标类别及视频，然后进行网络报警，将入侵目标类别及视频在显示端呈现出来；

所述报警模块中的开关量物理报警模块对数据库中入侵目标的类别进行判断，当入侵目标为人时，则启动开关量物理报警，当入侵目标为动物时，则不启动开关量物理报警。

本发明通过各个步骤之间的协同合作，实现了入侵目标进入禁区而触发报警的功能，即当入侵目标是禁区工作人员时，则不触发报警；当入侵目标是动物时，则只触发网络报警，不触发开关量物理报警；当入侵目标是人且不是禁区工作人员时，则触发网络报警和开关量物理报警。

进一步的，其特征在于：所述步骤(2)中视频采集模块计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例的方法，具体步骤为：

S1.1.提取该摄像头的分辨率；

S1.2.提取摄像头视野相比初始视野变化的像素数；

S1.3.用S1.2中变化的像素数除以该摄像头的分辨率，得到视野的变化面积比例。

本发明通过计算摄像头视野相比初始视野变化的像素数，然后除以摄像头的分辨率，得到比值即是视野的变化面积比例。通过视野变化面积比例的大小，我们能够较为精确的判断摄像头视野的变化情况。

进一步的，其特征在于：所述步骤(3)中模糊对比的具体实施方法为：

S2.1.提取智能处理模块中入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，以画面中入侵目标轮廓的中心点为原点，以画面的宽所在直线为x轴，以画面的高所在直线为y轴建立平面直角坐标系；

S2.2.以平面直角坐标系的原点为起点，与x轴正方向的夹角每增大3.6°，就从起点沿着角的边画一条射线，最终在平面直角坐标系中所画的射线将平面直角坐标系100等分，即每条射线均为平面直角坐标系的等分线，以x轴正方向所在的等分线开始，按逆时针方向对平面直角坐标系中的所有等分线进行排序；

S2.3.记录所设平面直角坐标系中入侵目标轮廓与各等分线的交点坐标，记作A，所述A

S2.4.将数据库中录入的物种轮廓图片按图片比例等比缩放，直至高度与入侵目标轮廓高度相同，然后将缩放后的物种轮廓代入所设的平面直角坐标系，以物种轮廓的中心点为原点，图片的宽所在直线为x轴，图片的高所在直线为y轴，记录所设平面直角坐标系中物种轮廓与各等分线的交点坐标，记作B，所述B

S2.5.分别计算第n条等分线上两交点距离的平方

S2.6.重复上述步骤，代入数据库中录入的各物种轮廓图片，比较各等分线上两交点距离的平方总和S，值最小的各等分线上两交点距离的平方总和S

本发明通过建立平面直角坐标系将入侵目标轮廓进行量化，通过计算S值的大小反应入侵目标与数据库录入的各物种之间的相似程度，S的值越小，则入侵目标所属物种与数据库中对比的物种越相似。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明能够结合智能识别技术，通过视频素材即可识别是否有人员进入指定的禁区，并结合传统声光技术，网络技术进行报警，可以很好的解决工业安全生产问题。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法的组成示意图；

图2是本发明基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法的视频采集模块流程示意图；

图3是本发明基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法的智能处理模块流程示意图；

图4是本发明基于AI分析的人员进入禁区报警系统及方法的报警模块流程示意图；

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-4，本发明提供技术方案：一种基于AI分析的人员进入禁区报警系统，包括以下模块：

匹配数据添加模块，用于添加禁区工作人员的信息，允许该工作人员进入禁区而不触发报警；

视频采集模块，用于采集进入禁区的人或动物的视频信息；

智能处理模块，用于接收并处理视频采集模块传递来的视频信息；

报警模块，用于接收智能处理模块的处理结果，并判断是否执行报警；

数据库，用于存储各模块产生的数据信息。

所述视频采集模块与一个或多个摄像头连接，所述摄像头为高清摄像头或红外摄像头，

所述视频采集模块将正常无人状态下各摄像头的视野画面设置为初始视野；

所述视频采集模块计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例，并与预估值进行比较，

若视野的变化面积比例小于等于预估值，则一切正常，

若视野的变化面积比例大于预估值，则有物体目标入侵，所述视频采集模块将入侵目标从进入摄像头视野到离开摄像头视野这段时间的视频截取上传到数据库，并传递给智能处理模块。

本发明通过比较摄像头视野相比初始视野的变化面积比例是否超过预估值，来判断是否有入侵目标闯入禁区，设置预估值是为了防止因自然因素或设备原因导致的摄像头视野变化从而触发报警。

所述智能处理模块包括入侵目标轮廓处理模块、入侵目标轮廓对比模块、人脸图像提取模块和人脸图像对比模块，

所述入侵目标轮廓处理模块将视频采集模块传递来的视频按每秒进行五等分点画面检测，分别截取各个等分点对应的画面，并对画面中入侵目标的轮廓进行处理，即与摄像头正常视野画面作比较，标示出入侵目标轮廓；

例如：视频采集模块采集到的视频时间为1秒，则入侵目标轮廓处理模块将视频采集模块传递的视频按每秒进行五等分点画面检测，分别截取第0.2秒、第0.4秒、第0.6秒、第0.8秒和第1秒时的视频图像，然后入侵目标轮廓处理模块会分别将截取的这五张图片与该摄像头正常视野画面进行比较，分别在这五张图片中标示出入侵目标的轮廓。

所述入侵目标轮廓对比模块用于将入侵目标轮廓处理模块处理后的画面中入侵目标轮廓与数据库中录入的物种轮廓图片进行模糊对比，选取数据库中与入侵目标最接近的物种，并判断该入侵目标是人还是动物，若入侵目标是动物，则将入侵目标类别及视频上传到数据库，若入侵目标是人，则进入到人脸图像提取模块；

所述人脸图像提取模块将调取入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，将画面中轮廓内的图像内容按高度进行六等分，提取画面中轮廓内最上面六分之一包含的图像内容，即为入侵目标的人脸图像；

将画面中轮廓内的图像内容按高度进行六等分是因为小孩的头身比例为1：6，成年人的头身比例为1：7.5，选取六等分是为了确保能够获取到全部人的人脸图像。

所述人脸图像对比模块接收人脸图像提取模块处理的入侵目标人脸图像，然后将入侵目标人脸图像与数据库中录入的禁区工作人员的信息进行比对，若比对成功，则入侵目标为禁区工作人员，情况正常，若比对不成功，则入侵目标不是禁区工作人员，人脸图像对比模块将入侵目标类别及视频上传到数据库。

本发明智能处理模块先对视频进行处理，得到入侵目标的身体轮廓，然后通过入侵目标的身体轮廓对入侵目标的物种进行判断，从而得到入侵目标是人还是动物，若入侵目标是人，则提取入侵目标的人脸图像，通过与禁区工作人员的人脸图像进行对比，从而判断出入侵目标是否是工作人员。

所述报警模块可以通过网络连接进行远程报警，所述报警模块包括网络报警模块和开关量物理报警模块，

所述网络报警模块从数据库调取入侵目标类别及视频，然后进行网络报警，将入侵目标类别及视频在显示端呈现出来；

所述开关量物理报警模块对数据库中入侵目标的类别进行判断，当入侵目标为人时，则启动开关量物理报警，当入侵目标为动物时，则不启动开关量物理报警。

本发明报警模块通过判断入侵目标的种类，采用不同的报警方式，当入侵目标是人时，则会进行网络报警和开关量物理报警；当入侵目标是动物时，则会进行网络报警，而不进行开关量物理报警，本发明采用的开关量物理报警为TBJ-150c一体式声光报警器。

例如：当入侵目标是一只猫时，报警模块则会进行网络报警，在显示端呈现入侵目标是猫，同时还附带有摄像头拍摄到的视频画面；当入侵目标是人且不是禁区工作人员时，报警模块的网络报警则会在显示端呈现入侵目标是人，且附带有摄像头拍摄到的视频画面，同时开关量物理报警也会启动。

所述系统采用多线程技术，使各个模块可以同时工作。

本发明采用多线程技术，保证各个模块同时运行，各个模块之间相互协调，同时又不相互影响，即便遇到断网、断电等情况也能很好的自动应对，保证设备恢复后能够正常运转。

一种基于AI分析的人员进入禁区报警方法，包括以下步骤：

步骤(1)：在匹配数据添加模块中添加禁区工作人员的信息，允许该工作人员进入禁区而不触发报警；

步骤(2)：在视频采集模块中，将正常无人状态下各摄像头的视野画面设置为初始视野，通过计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例，然后与预估值进行比较，

若视野的变化面积比例小于等于预估值，则一切正常；

若视野的变化面积比例大于预估值，则有物体目标入侵，所述视频采集模块将入侵目标从进入摄像头视野到离开这段时间的视频截取上传到数据库，并传递给智能处理模块；

步骤(3)：所述智能处理模块中的入侵目标轮廓处理模块将视频采集模块传递来的视频按每秒进行五等分点画面检测，分别截取各个等分点对应的画面，并对画面中入侵目标的轮廓进行处理，即与摄像头正常视野画面作比较，标示出入侵目标轮廓；

所述智能处理模块中的入侵目标轮廓对比模块用于接收入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，然后将画面中的入侵目标轮廓与数据库中录入的物种轮廓图片进行模糊对比，选取数据库中与入侵目标最接近的物种，并判断该入侵目标是人还是动物，若入侵目标是动物，则将入侵目标类别及视频上传到数据库，若入侵目标是人，则进入到智能处理模块中的人脸图像提取模块；

所述人脸图像提取模块将调取入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，将画面中轮廓内的图像内容按高度进行六等分，提取画面中轮廓中最上面六分之一包含的图像内容，即为入侵目标的人脸图像；

所述智能处理模块中的人脸图像对比模块接收人脸图像提取模块处理的入侵目标人脸图像，然后将入侵目标人脸图像与数据库中录入的禁区工作人员的信息进行比对，若比对成功，则入侵目标为禁区工作人员，情况正常，若比对不成功，则入侵目标不是禁区工作人员，人脸图像对比模块将入侵目标类别及视频上传到数据库；

步骤(4)：所述报警模块中的网络报警模块从数据库调取入侵目标类别及视频，然后进行网络报警，将入侵目标类别及视频在显示端呈现出来；

所述报警模块中的开关量物理报警模块对数据库中入侵目标的类别进行判断，当入侵目标为人时，则启动开关量物理报警，当入侵目标为动物时，则不启动开关量物理报警。

本发明通过各个步骤之间的协同合作，实现了入侵目标进入禁区而触发报警的功能，即当入侵目标是禁区工作人员时，则不触发报警；当入侵目标是动物时，则只触发网络报警，不触发开关量物理报警；当入侵目标是人且不是禁区工作人员时，则触发网络报警和开关量物理报警。

所述步骤(2)中视频采集模块计算摄像头视野相比初始视野的变化面积比例的方法，具体步骤为：

S1.1.提取该摄像头的分辨率；

S1.2.提取摄像头视野相比初始视野变化的像素数；

S1.3.用S1.2中变化的像素数除以该摄像头的分辨率，得到视野的变化面积比例。

本发明通过计算摄像头视野相比初始视野变化的像素数，然后除以摄像头的分辨率，得到比值即是视野的变化面积比例。通过视野变化面积比例的大小，我们能够较为精确的判断摄像头视野的变化情况。

例如：采用的高清摄像头型号为罗技C930e，它的分辨率为1920×1080，现在有入侵目标出现在摄像头视野，摄像头视野相比初始视野变化的像素数为57600，那么视野的变化面积比例为

所述步骤(3)中模糊对比的具体实施方法为：

S2.1.提取智能处理模块中入侵目标轮廓处理模块处理后的画面，以画面中入侵目标轮廓的中心点为原点，以画面的宽所在直线为x轴，以画面的高所在直线为y轴建立平面直角坐标系；

S2.2.以平面直角坐标系的原点为起点，与x轴正方向的夹角每增大3.6°，就从起点沿着角的边画一条射线，最终在平面直角坐标系中所画的射线将平面直角坐标系100等分，即每条射线均为平面直角坐标系的等分线，以x轴正方向所在的等分线开始，按逆时针方向对平面直角坐标系中的所有等分线进行排序；

S2.3.记录所设平面直角坐标系中入侵目标轮廓与各等分线的交点坐标，记作A，所述A

S2.4.将数据库中录入的物种轮廓图片按图片比例等比缩放，直至高度与入侵目标轮廓高度相同，然后将缩放后的物种轮廓代入所设的平面直角坐标系，以物种轮廓的中心点为原点，图片的宽所在直线为x轴，图片的高所在直线为y轴，记录所设平面直角坐标系中物种轮廓与各等分线的交点坐标，记作B，所述B

S2.5.分别计算第n条等分线上两交点距离的平方

S2.6.重复上述步骤，代入数据库中录入的各物种轮廓图片，比较各等分线上两交点距离的平方总和S，值最小的各等分线上两交点距离的平方总和S

本发明通过建立平面直角坐标系将入侵目标轮廓进行量化，通过计算S值的大小反应入侵目标与数据库录入的各物种之间的相似程度，S的值越小，则入侵目标所属物种与数据库中对比的物种越相似。

例如：入侵目标是个人，提取智能处理模块中入侵目标轮廓处理模块处理后的图片，以画面中人的轮廓的中心点为原点，以画面的宽所在直线为x轴，以画面的高所在直线为y轴建立平面直角坐标系，

记录坐标系中人的轮廓与各等分线的交点A，所述A

调取数据库中记录的各物种的轮廓图片，按图片比例将各物种的轮廓图片进行缩放，直至各物种的轮廓高度与入侵目标的轮廓高度相同，分别将缩放后的各物种的轮廓的中心点为原点，图片的宽所在直线为x轴，图片的高所在直线为y轴，建立平面直角坐标系，记录所设平面直角坐标系中各物种轮廓与各等分线的交点坐标，记作B，所述B

分别计算第n条等分线上两交点距离的平方

对比各个S值的大小，得出系统记录的人的轮廓代入平面直角坐标系，计算的各等分线上两交点距离的平方总和S值最小，则智能处理模块中的入侵目标轮廓对比模块判定该入侵目标所属物种是人。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。