一种监控视频安保防护系统技术方案

本发明专利技术公开一种监控视频安保防护系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在室内边角或保险柜边角设置多个闪烁的灯，一号服务器连接灯的开关但不联网；步骤二：一号服务器控制所述灯闪烁，实现各灯无规律不循环的闪烁，闪烁的时间无规律变化或随着时间进行无规律变化；步骤三：在合适位置设置摄像头监控需要监控的房间，将各个位置闪烁的灯或闪烁灯的保险柜放置在摄像头可以观察的地方；步骤四：二号服务器连接所述摄像头，监控、计算灯闪烁的规律，如果发生重复的闪烁发出警报。本发明专利技术涉及安保系统领域，具体地讲，涉及一种监控视频安保防护系统。本发明专利技术要解决的技术问题是提供一种监控视频安保防护系统，方便安保防护。方便安保防护。方便安保防护。

【技术实现步骤摘要】
一种监控视频安保防护系统


[0001]本专利技术涉及安保系统领域，具体地讲，涉及一种监控视频安保防护系统。

技术介绍

[0002]随着人们生活水平的提高以及居住环境的改善，人们对安全防护系统的需求越来越高，人们普遍希望居住环境具有智能安保系统，能够最大化的威慑犯罪者、最有效的保护居住者安全。
[0003]摄像头是安保系统中重要组成部分，摄像头如果被入侵很可能会被黑客设置循环播放上一段视频，监控人员很容易忽略重复的视频变化，通过线上的一些安全手段无法完全避免。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题是提供一种监控视频安保防护系统，方便安保防护。
[0005]本专利技术采用如下技术方案实现专利技术目的：
[0006]一种监控视频安保防护系统，其特征在于，包括以下步骤：
[0007]步骤一：在室内边角或保险柜边角设置多个闪烁的灯，一号服务器连接灯的开关但不联网；
[0008]步骤二：一号服务器控制所述灯闪烁，实现各灯无规律不循环的闪烁，闪烁的时间无规律变化或随着时间进行无规律变化；
[0009]步骤二一：首先确定灯的个数n，并对其进行编号，方便后面随机数生成；
[0010]线性同余算法来生成随机数，其公式如下：
[0011]X
i
＝(X
i
‑1*A+C)mod M
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式1)
[0012]其中：X
i
当前生成的随机数；
[0013]X
i
‑1是上一次生成的随机数；
[0014]需要我们赋初值，A、C、M是常数，mod是取余操作；
[0015]第一次取值的时候可以以当前的时间时、分、秒等为初始值，对X
i
‑1、A、C、M进行赋值；
[0016]步骤二二：通过所述随机数生成算法，每次生成一个无规律的随机数；
[0017]步骤二三：根据生成的随机数，将其转化成二进制数(0/1)，每次随机取中间n位，从取到的位数上的数字0/1对应灯的亮灭情况，0代表灭，1代表亮，从而实现对灯无规律不循环闪烁的控制。
[0018]步骤三：在合适位置设置摄像头监控需要监控的房间，将各个位置闪烁的灯或闪烁灯的保险柜放置在摄像头可以观察的地方；
[0019]步骤四：二号服务器连接所述摄像头，监控、计算灯闪烁的规律，如果发生重复的闪烁发出警报；
[0020]步骤四一：通过所述摄像头实时监控所述灯的闪烁情况，视频流是由图片组成的，
将视频分割成一帧帧的图像，得到每次闪烁情况下灯的照片，即灯每次的闪烁状态；
[0021]步骤四二：根据视频的分辨率M*N，计算出每张图像的数据量DATA＝M*N，再读出视频的总的数据量DATASUM，以此计算出视频的帧数frame＝DATASUM/DATA；
[0022]步骤四三：根据帧数，从视频中分割出每帧图像，以此图像作为样本数据，输入CNN卷积神经网络，进行识别；
[0023]步骤四四：所述CNN卷积神经网络的训练；
[0024]步骤四五：根据所述CNN卷积神经网络训练好的模型对图像进行识别，得到识别结果以此判断灯是否发生了重复的闪烁情况，进行报警。
[0025]作为本技术方案的进一步限定，Sobol序列算法产生随机数序列x
i
(0<x<1)；
[0026]首先需要一个以2为模的不可约的多项式P(最高阶为q)产生w个方向数V
i
(i＝1，2，
…
，w)，多项式为：
[0027]P ＝ X
q + a1X
q ‑
1 + a2X
q
‑
2 +
ꢀ…ꢀ
+ a
q
‑1X + 1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式2)
[0028]其中:a1，a2，
…
，a
q
‑1＝{0，1}，定义它与序列m1，m2，
…
，m
q
之间存在关系如(式3)所示。
[0029][0030]其中:m
k
是任意选择的正整数，满足m
k
是奇数，0＜m
k
＜2
k
，从而得到方向数V
i
为
[0031]V
i
＝m
i
/2
i i ＝ 1，2
…
，q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式4)
[0032]注意:这里的q，a1～a
q
‑1，m1～m
q
都是初始给定的，也就是说V1～Vq都是初始计算出来的；
[0033]当需要的方向个数大于q时，可利用以下公式计算V
i
:
[0034][0035]作为本技术方案的进一步限定，求随机数X
i
的方法一：
[0036][0037]其中:i＝(
…
i3i2i1)2；
[0038](式6)仅只需方向V序列就可以得出当前的随机数。
[0039]作为本技术方案的进一步限定，求随机数X
i
的方法二：
[0040]由此也可递归得到以下计算公式来产生随机数序列，该式中c是二进制i值中右边第一个值为0的位置。
[0041][0042](式7)中，当前的随机数与上一个随机数有关。
[0043]作为本技术方案的进一步限定，重新排列算法产生随机数，其结合Sobol序列发生器和线性同余发生器各自的优点来实现的一种新的随机数发生器，即使用线性同余发生器产生的随机数序列来打乱Sobol序列发生器产生的随机数序列，以此得到一种随机性和均匀性都很高的随机数序列。
[0044]作为本技术方案的进一步限定，所述步骤四四的具体步骤为：
[0045]步骤四四一：网络整体框架基于YOLOv2，将其中的backbane网络Darknet19替换为性能更好的ShuffleNetv2；
[0046]步骤四四二：为加速收敛和避免过拟合，每个卷积层后会跟着一个批标准化(BatchNormalization)层和非线性激活函数层；
[0047]步骤四四三：非线性激活函数层使用leakyReLU；
[0048]步骤四四四：模型训练使用finetune策略，先提前采集一些图像样本数据进行预训练；
[0049]步骤四四五：接着使用训练好的backbone网络的权重外加其他权重对其随机初始化，之后将其应用在实际的使用过程中产生的数据再进行训练；
[0050]步骤四四六：单次训练的批次大小设置为64，共迭代160000次；
[0051]优化方法使用随机梯度下降法(SGD)，由于初始本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监控视频安保防护系统，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在室内边角或保险柜边角设置多个闪烁的灯，一号服务器连接灯的开关但不联网；步骤二：一号服务器控制所述灯闪烁，实现各灯无规律不循环的闪烁，闪烁的时间无规律变化或随着时间进行无规律变化；步骤二一：首先确定灯的个数n，并对其进行编号，方便后面随机数生成；线性同余算法来生成随机数，其公式如下：X
i
＝(X
i
‑1*A+C)mod M
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式1)其中：X
i
当前生成的随机数；X
i
‑1是上一次生成的随机数；需要我们赋初值，A、C、M是常数，mod是取余操作；第一次取值的时候可以以当前的时间时、分、秒等为初始值，对X
i
‑1、A、C、M进行赋值；步骤二二：通过所述随机数生成算法，每次生成一个无规律的随机数；步骤二三：根据生成的随机数，将其转化成二进制数(0/1)，每次随机取中间n位，从取到的位数上的数字0/1对应灯的亮灭情况，0代表灭，1代表亮，从而实现对灯无规律不循环闪烁的控制。步骤三：在合适位置设置摄像头监控需要监控的房间，将各个位置闪烁的灯或闪烁灯的保险柜放置在摄像头可以观察的地方；步骤四：二号服务器连接所述摄像头，监控、计算灯闪烁的规律，如果发生重复的闪烁发出警报；步骤四一：通过所述摄像头实时监控所述灯的闪烁情况，视频流是由图片组成的，将视频分割成一帧帧的图像，得到每次闪烁情况下灯的照片，即灯每次的闪烁状态；步骤四二：根据视频的分辨率M*N，计算出每张图像的数据量DATA＝M*N，再读出视频的总的数据量DATASUM，以此计算出视频的帧数frame＝DATASUM/DATA；步骤四三：根据帧数，从视频中分割出每帧图像，以此图像作为样本数据，输入CNN卷积神经网络，进行识别；步骤四四：所述CNN卷积神经网络的训练；步骤四五：根据所述CNN卷积神经网络训练好的模型对图像进行识别，得到识别结果以此判断灯是否发生了重复的闪烁情况，进行报警。2.根据权利要求1所述的监控视频安保防护系统，其特征在于：Sobol序列算法产生随机数序列x
i
(0<x<1)；首先需要一个以2为模的不可约的多项式P(最高阶为q)产生w个方向数V
i
(i＝1，2，
…
，w)，多项式为：P ＝ X
q + a1X
q
‑
1 + a2X
q
‑
2 +
ꢀ…ꢀ
+ a
q
‑1X + 1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式2)其中:a1，a2，
…
，a
q
‑1＝{0，1}，定义它与序列m1，m2，
…
，m
q
之间存在关系如(式3)所示。其中:m
k
是任意选择的正整数，满足m
k
是奇数，0＜m
k
＜2
k
，从而得到方向数V
i
为
V
i
＝m
i
/2
i i ＝ 1，2
…
，q
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(式4)注意:这里的q，a1～a
q
‑1，m1～m
q
都是初始给定的，也就是说V1～Vq都是初始计算出来的；当需要的方向个数大于q时，可利用以下公式计算V
i
:3.根据权利要求2所述的监控视频安保防护系统，其特征在于：求随机数X<...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫海峰，
申请(专利权)人：西安烽雨睿智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：