【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于视频流的厂区异常行为监测方案设计，具体涉及一种基于视频流的厂区异常行为监测方法及系统、电子设备。
技术介绍
1、随着社会发展，厂区的安全监控逐渐成为研究热点，在现有技术中，通常在厂区内部上方位置摄像头实时进行视屏拍摄，然后再由值班人员进行监控或事后翻看监控记录。单凭借摄像头采集信息作为监控在功能使用上是比较单一的，另外也存在很多弊端，比如：需要监控人员通过肉眼实时监控，但由于人眼容易疲劳，会丢失很多信息，容易发生漏检的情况；采集到的数据多于事后的调查取证，无法实现实时报警功能。
2、因此，现有技术还有待进一步发展。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服上述技术不足，提供一种基于视频流的厂区异常行为监测方法及系统、电子设备，以解决现有技术存在的问题。
2、为达到上述技术目的，根据本专利技术的第一方面，本专利技术提供了一种基于视频流的厂区异常行为监测方法，包括：
3、s100、获取与厂区内人员行为相关的红外热成像视频数据，将所述红外热成像视频数据根据预设频率进行截取，得到相邻两帧视频图像；
4、s200、对相邻两帧视频图像进行处理并识别，判断相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，若存在，获取目标图像的坐标数据；
5、s300、根据坐标数据计算该人员的移动速度，判断该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，并根据判断结果判定该人员行为是否存在异常。
6、具体的，所述对相邻两帧视频
7、对相邻两帧视频图像进行灰度处理，判断相邻两帧视频图像中是否均存在灰度值大于或等于第四预设阈值的像素点，若存在，则将相邻两帧视频图像中灰度值大于或等于第四预设阈值的像素点确定为目标点，根据目标点分别在相邻两帧视频图像中确定第一目标范围和第二目标范围，所述第一目标范围和第二目标范围需要分别包括相邻两帧视频图像内的所有目标点，根据第一目标范围和第二目标范围分别建立第一目标搜索框和第二目标搜索框，并分别计算第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值，判断第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值的绝对值是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像。
8、具体的，所述判断第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值的绝对值是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，包括：
9、若第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值大于或等于第二预设阈值，判定相邻两帧视频图像中不存在指示同一人员的目标图像；
10、若第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值小于第二预设阈值，判定相邻两帧视频图像中存在指示同一人员的目标图像。
11、具体的，所述根据坐标数据计算该人员的移动速度，具体为：
12、预先测量并计算从红外热成像视频数据中截取的视频图像所指示的厂区实际区域的面积，记为第一面积，计算视频图像的尺寸，根据视频图像的尺寸计算视频图像的面积，记为第二面积，计算第一面积和第二面积的比值，记为第一比值，计算第一目标搜索框中该人员的第一质心坐标以及第二目标搜索框中该人员的第二质心坐标，根据第一质心坐标、第二质心坐标计算第一质心坐标和第二质心坐标的欧式距离，根据第一质心坐标和第二质心坐标的欧式距离和第一比值，计算该人员实际移动的直线距离，根据预设频率计算相邻两帧视频图像的获取时间间隔，根据该人员实际移动的直线距离、获取时间间隔计算该人员的移动速度。
13、具体的，所述判断该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，根据判断结果判定该人员行为是否存在异常，包括：
14、若该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，判定该人员行为存在异常；
15、若该人员的移动速度是否小于第一预设阈值，判定该人员行为不存在异常。
16、具体的，所述方法还包括：
17、若该人员的移动速度小于第一预设阈值，判断该人员的移动速度是否大于或等于第三预设阈值，若是，则控制计数器记录一次有关于该人员的行为疑似异常，记录在预设时间间隔内该人员的行为疑似异常的次数，判断在预设时间间隔内该人员的行为疑似异常的次数是否大于或等于第五预设阈值，根据判断结果判定该人员行为是否存在异常。
18、具体的，所述方法还包括：
19、若在预设时间间隔内该人员的行为疑似异常的次数大于或等于第五预设阈值，判定该人员行为存在异常；
20、若在预设时间间隔内该人员的行为疑似异常的次数小于第五预设阈值，判定该人员行为不存在异常。
21、具体的，所述方法还包括：
22、若判定该人员行为存在异常，输出有关于厂区内存在人员行为异常的报警信号。
23、根据本专利技术的第二方面，提供一种基于视频流的厂区异常行为监测系统，包括：
24、获取模块，用于获取与厂区内人员行为相关的红外热成像视频数据；
25、控制模块，用于将所述红外热成像视频数据根据预设频率进行截取，得到相邻两帧视频图像；或用于对相邻两帧视频图像进行处理并识别，判断相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，若存在，获取目标图像的坐标数据；或用于根据坐标数据计算该人员的移动速度，判断该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，并根据判断结果判定该人员行为是否存在异常。
26、根据本专利技术的第三方面，提供一种电子设备，包括：存储器；以及处理器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述的基于视频流的厂区异常行为监测方法。
27、有益效果：
28、本专利技术通过获取与厂区内人员行为相关的红外热成像视频数据，将所述红外热成像视频数据根据预设频率进行截取，得到相邻两帧视频图像；对相邻两帧视频图像进行处理并识别，判断相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，若存在，获取目标图像的坐标数据；根据坐标数据计算该人员的移动速度，判断该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，并根据判断结果判定该人员行为是否存在异常。解决了需要监控人员通过肉眼实时监控、但由于人眼容易疲劳、会丢失很多信息、容易发生漏检的情况、采集到的数据多于事后的调查取证、无法实现实时报警功能的问题，实现了仅通过红外热成像视频数据即可对厂区异常行为进行监测，很大程度上简化了硬件系统，且无需复杂算法建模，很大程度上提高了本专利技术的智能化程度和可用性、大大拓展了本专利技术的应用场景。
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1.一种基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述对相邻两帧视频图像进行处理并识别，判断相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述判断第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值的绝对值是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，包括：
4.根据权利要求2所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述根据坐标数据计算该人员的移动速度，具体为：
5.根据权利要求1所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述判断该人员的移动速度是否大于或等于第一预设阈值，根据判断结果判定该人员行为是否存在异常，包括：
6.根据权利要求5所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述
8.根据权利要求1所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.一种基于视频流的厂区异常行为监测系统，其特征在于，包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述对相邻两帧视频图像进行处理并识别，判断相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，具体为：
3.根据权利要求2所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述判断第一目标搜索框和第二目标搜索框的面积差值的绝对值是否大于或等于第二预设阈值，并根据判断结果判定相邻两帧视频图像中是否存在指示同一人员的目标图像，包括：
4.根据权利要求2所述的基于视频流的厂区异常行为监测方法，其特征在于，所述根据坐标数据计算该人员的移动速度，...
【专利技术属性】
技术研发人员：翟伟伟，王爱玲，卞旭辉，于杭玉，徐小文，
申请(专利权)人：青岛鹏海软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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