(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211330736.6 (22)申请日 2022.10.28 (71)申请人 山东世拓房车集团有限公司 地址 251199 山东省德州市齐河县华店乡 开发区 (72)发明人 姜万强　邱英杰　赵宗刚　 (74)专利代理 机构 北京中索 知识产权代理有限 公司 11640 专利代理师 邹长斌 (51)Int.Cl. G08B 13/196(2006.01) G06V 40/20(2022.01) G06V 40/10(2022.01) G06V 20/52(2022.01) G06V 20/40(2022.01)G06V 10/82(2022.01) G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种基于人工智能的房车夜间安防系统及 方法 (57)摘要 本发明涉及安防系统技术领域， 具体公开了 一种基于 人工智能的房车夜间安防系统及方法， 所述安防方法包括以下步骤： S1： 当目标进入安 全预警区域时， 处理端进入一级预 警； S2： 识别目 标为有生命特征体， 处理端进入二级预警， 监测 端进一步识别有生命特征体； S3： 有生命特征体 为人， 且人员在安全预警区域内停留超过时间阈 值， 监测端跟踪监测该人员， 基于深度学习对该 人员进行行为识别， 该人员行为异常， 处理端进 入三级预警。 本发明通过对房车划分安全预警区 域， 并在目标进入安全预警区域时， 对目标进行 识别， 然后根据识别信息选择是否进行预警， 进 入预警后对预警状态进行分级处理， 识别精度 高， 从而避免误报现象发生。 权利要求书2页 说明书9页 附图2页 CN 115410324 A 2022.11.29 CN 115410324 A 1.一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特 征在于： 所述 安防方法包括以下步骤： S1： 以房车中心设置安全预警区域， 当目标进入安全预警区域时， 唤醒监测端监测目 标， 处理端进入一级预警， 监测端识别目标类别， 当识别目标为无生命特征体时， 监测端监 测目标一段时间无异常后自动休眠； S2： 识别目标为有生命特征体， 处理端进入二级预警， 监测端进一步识别有生命特征 体， 有生命特 征体为动物， 房车发出超声 波驱赶动物； S3： 有生命特征体为人， 且人员在安全预警区域内停留超过时间阈值， 监测端跟踪监测 该人员， 基于深度学习对该 人员进行 行为识别， 该 人员行为异常， 处 理端进入三级预警。 2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述安 全预警区域以房车中心为圆心， 半径 为5‑8m绘制的圆形区域， 监测端监测目标5 ‑10s无异常 后自动休眠， 人员在安全预警区域内停留超过3 0s， 监测端跟踪监测该 人员。 3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述处 理端进入一级预警， 处理端不存储录像， 仅为监测端对目标进行监测； 处理端进入二级预 警， 处理端存储录像； 处 理端进入三级预警， 处 理端存储录像， 并发出相应警报。 4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述监 测端通过帧间差分法对运动目标检测， 包括以下步骤： 获取视频的第 帧和第 帧图像； 设监控视频中像素 在第 帧和第 帧的灰度值 为 和 ； 将图像中的灰度值做差分运 算， 得到差分图 ， 计算公式为： 式中， 为第n帧图像 点的差分值。 5.根据权利要求4所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述监 测端监测运动目标后确定阈值， 当 ， 表示区域为背景图像， 当 ， 表示区域 为前景， 计算公式为： 式中， 为差分图像 二值化过程中选择的阈值， 为二值化处理后的差分图， 用来区 分像素点 为前景或背景。 6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述处 理端基于深度学习识别数据采集模块图像， 对停留在安全预警区域内的人员进行行为识 别， 所述深度学习包括卷积神经网络 。 7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 所述深 度学习识别图像包括以下步骤： 输入图像通过和三个滤波器及一个加偏置进行 卷积， 卷积后产生 三个特征映射图； 特征映射图中相邻四个 像素为一组再进行相加求平均值， 再进行加权值、 加偏置；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115410324 A 2通过激活函数得到特征映射图， 映射图中的像素值被栅格化， 并连接成一个一维向量 输入到传统的神经网络中， 得到 输出。 8.一种基于人工智能的房车夜间安防系统， 所述安防系统用于实现权利要求1 ‑7任一 项所述的一种基于人工智能的房车夜间安防方法， 其特征在于： 包括监测模块、 处理模块以 及预警模块； 监测模块监测进入房车安全预警区域内的目标， 识别停留在安全预警区域内部目标类 别， 并生成目标信息发送至处理模块， 处理模块根据目标类别进入相应的预警状态， 预警模 块： 根据预警状态发出相应警报。 9.根据权利要求8所述的一种基于人工智能的房车夜间安防系统， 其特征在于： 所述监 测模块识别的目标类别包括无生命特征体、 动物和人， 所述预警模块包括超声波发生器以 及声光报警器， 超声波发生器发出超声波针对动物进行驱离， 声光报警器对行为异常人发 出警慑和驱离， 所述监测模块包括N个热释红外传感器和红外摄像头， 所述热释红外传感器 将收集到的信号回送到处理模块， 处理模块根据热释红外传感器的数据进行移动检测， 在 检测到移动目标时， 进行定位， 并唤醒摄 像头运行。 10.根据权利要求9所述的一种基于人工智能的房车夜间安防系统， 其特征在于： 所述 处理模块包括特征检测单元、 特征提取单元、 特征分类单元以及 存储单元， 特征检测单元用 于检测监测模块 发送视频中的动作信息， 特征提取单元基于光流法计算提取人员动作的轨 迹信息， 然后 沿着这些轨迹信息再计算出多个描述符来捕获这些动作的形状、 外观以及运 动信息， 特征分类单元用于融合运动特征后， 对用的特征进行识别分类， 存储单元， 用于存 储视频数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115410324 A 3