CN108134922A - 一种基于人工智能的行为标记与追溯方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于人工智能的行为标记与追溯方法，包括以下步骤:S1：采集并存储现实环境信息在需要进行信息采集的现场安装信息采集设备；S2：对采集的现实环境信息进行识别后，通过处理器生成虚拟环境，以数字化方式为各物理对象创建的虚拟模型，来模拟各物理对象在现实环境中的行为；通过所述处理器对虚拟环境中虚拟模型的异常行为标注在时间线上；将所述标注的时间线与所述存储现实环境信息关联后生成选定虚拟模型的简报以实现追溯。本发明具有对危险行为做到警告，对疑似危险行为进行存储和时间标记，对周期内监控对象的表现进行快速浏览等优点。

Description

一种基于人工智能的行为标记与追溯方法
技术领域
本发明涉及人工智能领域，具体涉及一种基于人工智能的行为标记与追溯***及方法。
背景技术
在实际生活当中，幼儿园、养老院等场所，时常出现***事件，发生这种事件后，当事人经常威胁被***者，使得此类事件难以被人发现，这给儿童的成长与老年人的日常生活带来了极大地不良影响。
就目前状况而言，幼儿园、养老院等场所都设置有视频监控设备，但是现有的监控设备由于存在监控死角，且会存在人为遮挡、关闭监控设备的情况，这给不法分子实施犯罪行为提供了条件。另外，即使监控无死角，监控数据量庞大，容易出现硬盘损坏等事件，不利于还原事情真相；现在有的监控设备通过提供访问端口把视频实时传送到家长处，但是家长不可能时刻关注视频，而且幼儿园每个孩子每天产生10个多小时视频资料，即使倍速回看，也需要花费很长的一段时间，无法快速有效的发现不良事件。
发明内容
针对上述现有技术的不足，本发明发所要解决的技术问题是：提供基于人工智能***对获取的视频内人员状态信息作出判断，判断其是否实施危害行为，向相关人员发出警示并将行为标记与存储，供事后快速检索与回放的一种基于人工智能的行为标记与追溯方法。
为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：
一种基于人工智能的行为标记与追溯方法，包括以下步骤:
S1：采集并存储现实环境信息；
S2：对采集的现实环境信息进行识别后，通过处理器生成虚拟环境，以数字化方式为各物理对象创建的虚拟模型，来模拟各物理对象在现实环境中的行为；通过所述处理器对虚拟环境中虚拟模型的异常行为标注在时间线上；将所述标注的时间线与所述存储现实环境信息关联后生成选定虚拟模型的简报以实现追溯。
进一步地，所述生成选定虚拟模型的简报以实现追溯具体为：所述生成选定虚拟模型的简报发送至具有相应权限的用户端以实现高聚焦的追溯。
进一步地，还包括S3：所述用户端根据简报内容，选择查看时间线上标注的异常行为所对应的现实环境信息。
进一步地，所述采集现实环境信息是通过视频采集设备和音频采集设备采集视频、音频信号来实现的。
进一步地，所述各物理对象为现实环境的所有人或物；所述模拟现实环境中的行为具体为：一比一模拟现实环境中的各物理对象的体积、自身姿态、位置、速度、方向、加速度。
进一步地，所述选定虚拟模型异常行为包括：选定虚拟模型与任一其他虚拟模型之间的距离小于预设最小距离或碰撞时，选定虚拟模型速度或加速度大于阈值时，发生任一情况均认为异常行为。
进一步地，所述异常行为发生时，实时发出报警信号提醒中心监控***。
进一步地，所述简报包括文字、图片、视频、热力图任一或多个组合的形式，所述热力图用于显示所述选定虚拟模型在一定时间段内的活动轨迹；所述简报的发送频次为每天或每个预设时间点发一次到具有相应权限的用户端。
进一步地，还包括辅助定位工具，用于对各物理对象进行准确定位。
进一步地，所述采集现实环境信息为一个或多个摄像头，所述选定虚拟模型的简报是通过将标注的时间线与所述一个或多个摄像头拍摄的各方位画面关联后生成
本发明的有益效果为：通过上述基于人工智能的行为标记与追溯方法，对生成的虚拟模型进行监控可以检测到细微的异常，迅速做出反应，发出警告并通知相关人员，生成周期性的简报，便于具有相应权限的用户端了解被监控对象在周期内的异常情况，及时回溯相关画面，避免发生的异常情况甚至是恶性事件不被察觉，有效的保障了被监控对象的身心健康，有助于推动相关行业能力的提升与发展。
附图说明
图1为本发明具体实施方式所述的一种基于人工智能的行为标记与追溯方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
本发明充分的考虑了人工智能生成虚拟模型与现实环境信息的同步性、对应性和实时性等要求，本发明充分的考虑了会产生的各种异常情况与相对应的阈值，可以更加准确的判断出是否为异常情况，本发明充分考虑了人工智能的学习性，可以在使用过程中不断地丰富各种场景、情景信息，更有利于实现工作效果。
本实施方式中，如图1所示，一种基于人工智能的行为标记与追溯方法，包括以下步骤:S1：采集并存储现实环境信息。
S2：对采集的现实环境信息进行识别后，通过处理器生成虚拟环境，以数字化方式为各物理对象创建的虚拟模型，来模拟各物理对象在现实环境中的行为；通过处理器对虚拟环境中虚拟模型的异常行为标注在时间线上；将标注的时间线与存储现实环境信息关联后生成选定虚拟模型的简报以实现追溯。
生成选定虚拟模型的简报以实现追溯具体为：生成选定虚拟模型的简报发送至具有相应权限的用户端以实现高聚焦的追溯。
S3：用户端根据简报内容，选择查看时间线上标注的异常行为所对应的现实环境信息。
在本实施方式中，采集现实环境信息是通过视频采集设备和音频采集设备采集视频、音频信号来实现的。
各物理对象为现实环境的所有人或物；模拟现实环境中的行为具体为：一比一模拟现实环境中的各物理对象的体积、自身姿态、位置、速度、方向、加速度。
选定虚拟模型异常行为包括：选定虚拟模型与任一其他虚拟模型之间的距离小于预设最小距离或碰撞时，选定虚拟模型速度或加速度大于阈值时，发生任一情况均认为异常行为。
异常行为发生时，实时发出报警信号提醒中心监控***。
简报包括文字、图片、视频、热力图任一或多个组合的形式，热力图用于显示选定虚拟模型在一定时间段内的活动轨迹；简报的发送频次为每天或每个预设时间点发一次到具有相应权限用户端。
还包括辅助定位工具，用于对各物理对象进行准确定位。
采集现实环境信息为一个或多个摄像头，选定虚拟模型的简报是通过将标注的时间线与一个或多个摄像头拍摄的各方位画面关联后生成。这样，在现场工作区域中，安装多组摄像头，工作区域内的各个细节均可得到采集，避免产生视频盲区。
在一具体实施例中，摄像头为高清摄像头，高清摄像头的采集质量高，生成的虚拟环境呈现效果好，有利于人工智能***对异常情况的判断，避免因视频质量不佳导致错过异常情况。音频采集设备包括录音器，给采集的视频信息提供了声音信息辅助，有利于异常情况的判定，也给视频中时间的还原提供了必要条件，避免对视频画面的误读。可以监控到工作区域内的人为伤害，同时也会监控到非人为因素造成的伤害，例如桌椅倒塌、温度骤升、球类的弹动等对幼儿或老人的伤害，保障区域内被监控对象的安全，辅助定位工具为具有蓝牙、GPS定位功能的手表或挂饰等佩带物品，用于对被检测物体的相对位置信息进行更加准确的定位，。
虚拟模型的速度过快时，可能是危险物品向儿童或老人快速接近，也可能是儿童或老人以超出正常的移动速度在移动，这些情况均为潜在的危险因素。相互碰撞可能是儿童或老人与周围环境内的物品进行了碰撞，也有可能是人为的殴打等肢体接触，这些均为危险情况；位置不合理为特定的监控人出现在了不应该出现的位置，或者没有出现在应该出现的位置；被监控对象的姿态出现不正常情形等，这些情况均为危险信号。
异常情况在时间线上进行标记时，人工智能会同时发出警报。这样，在时间线上标注方便了用户的查看，可以使用户迅速找到对应视频文件进行查看，同时对这些潜在或者已经发生的危险行为进行报警，可以使相关人员及时反映，避免危险事件的发生或恶化。用户还可以根据简报提供的文字信息查看相对应的视频，确认视频内行为的危险性，同时也可以快速浏览被监控对象在这一周期内热力图，了解了周期内的表现情况，节省了回看时间，也避免了因回溯麻烦而错过了已经发生的伤害事件。
本发明的有益效果为：通过上述基于人工智能的行为标记与追溯方法，对生成的虚拟模型进行监控可以检测到细微的异常，迅速做出反应，发出警告并通知相关人员，生成周期性的简报，便于具有相应权限的用户端了解被监控对象在周期内的异常情况，及时回溯相关画面，避免发生的异常情况甚至是恶性事件不被察觉，有效的保障了被监控对象的身心健康，有助于推动相关行业能力的提升与发展。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.一种基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，包括以下步骤:
S1：采集并存储现实环境信息；
S2：对采集的现实环境信息进行识别后，通过处理器生成虚拟环境，以数字化方式为各物理对象创建的虚拟模型，来模拟各物理对象在现实环境中的行为；通过所述处理器对虚拟环境中虚拟模型的异常行为标注在时间线上；将所述标注的时间线与所述存储现实环境信息关联后生成选定虚拟模型的简报以实现追溯。
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述生成选定虚拟模型的简报以实现追溯具体为：所述生成选定虚拟模型的简报发送至具有相应权限的客户端以实现高聚焦的追溯。
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，还包括S3：所述用户端根据简报内容，选择查看时间线上标注的异常行为所对应的现实环境信息。
4.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，步骤S1中，所述采集现实环境信息是通过视频采集设备和音频采集设备采集视频、音频信号来实现的。
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述各物理对象为现实环境的所有人或物；所述模拟现实环境中的行为具体为：一比一模拟现实环境中的各物理对象的体积、自身姿态、位置、速度、方向、加速度。
6.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述选定虚拟模型异常行为包括：选定虚拟模型与任一其他虚拟模型之间的距离小于预设最小距离或碰撞时，选定虚拟模型速度或加速度大于阈值时，发生任一情况均认为异常行为。
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述异常行为发生时，实时发出报警信号提醒中心监控***。
8.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述简报包括文字、图片、视频、热力图任一或多个组合的形式，所述热力图用于显示所述选定虚拟模型在一定时间段内的活动轨迹；所述简报的发送频次为每天或每个预设时间点发一次到具有相应权限的用户端。
9.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，还包括辅助定位工具，用于对各物理对象进行准确定位。
10.根据权利要求1所述的基于人工智能的行为标记与追溯方法，其特征在于，所述采集现实环境信息为一个或多个摄像头，所述选定虚拟模型的简报是通过将标注的时间线与所述一个或多个摄像头拍摄的各方位画面关联后生成。
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Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201315654Y (zh) * 2008-08-25 2009-09-23 云南正卓信息技术有限公司 监狱专用SkyEyesTM智能监控***
CN102665071A (zh) * 2012-05-14 2012-09-12 安徽三联交通应用技术股份有限公司 一种社会治安视频监控图像智能处理和检索方法
CN103517042A (zh) * 2013-10-17 2014-01-15 吉林大学 一种养老院老人危险行为监测方法
CN104077591A (zh) * 2013-03-27 2014-10-01 冉祥 电脑智能自动监控***
CN104935888A (zh) * 2015-06-11 2015-09-23 惠州Tcl移动通信有限公司 一种可标记对象的视频监控方法及其视频监控***
CN105184815A (zh) * 2015-07-31 2015-12-23 江苏诚创信息技术研发有限公司 聚众事件检测方法及***
US20150379862A1 (en) * 2012-11-21 2015-12-31 Nettalon Security Systems, Inc. Method and system for monitoring of friend and foe in a security incident
CN107038415A (zh) * 2017-03-08 2017-08-11 内蒙古智诚物联股份有限公司 一种基于人工智能视频的异常行为检测方法、***及装置
CN107071342A (zh) * 2016-12-13 2017-08-18 中国科学院计算技术研究所 一种异常事件自动推送及基于历史操作的监控方法及***

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN201315654Y (zh) * 2008-08-25 2009-09-23 云南正卓信息技术有限公司 监狱专用SkyEyesTM智能监控***
CN102665071A (zh) * 2012-05-14 2012-09-12 安徽三联交通应用技术股份有限公司 一种社会治安视频监控图像智能处理和检索方法
US20150379862A1 (en) * 2012-11-21 2015-12-31 Nettalon Security Systems, Inc. Method and system for monitoring of friend and foe in a security incident
CN104077591A (zh) * 2013-03-27 2014-10-01 冉祥 电脑智能自动监控***
CN103517042A (zh) * 2013-10-17 2014-01-15 吉林大学 一种养老院老人危险行为监测方法
CN104935888A (zh) * 2015-06-11 2015-09-23 惠州Tcl移动通信有限公司 一种可标记对象的视频监控方法及其视频监控***
CN105184815A (zh) * 2015-07-31 2015-12-23 江苏诚创信息技术研发有限公司 聚众事件检测方法及***
CN107071342A (zh) * 2016-12-13 2017-08-18 中国科学院计算技术研究所 一种异常事件自动推送及基于历史操作的监控方法及***
CN107038415A (zh) * 2017-03-08 2017-08-11 内蒙古智诚物联股份有限公司 一种基于人工智能视频的异常行为检测方法、***及装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王小勇: "微地理场景中人体异常行为检测方法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *
谢剑斌等: "《视觉感知与智能视频监控》", 31 March 2012, 国防科技大学出版社 *

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