【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智能报警，更具体的说，本申请涉及一种基于公安视频图像的智能报警方法及系统。
技术介绍
1、随着社会的进步和科技的发展，视频监控系统已经成为维护社会安全的重要工具之一，传统的视频监控系统虽然可以记录监控区域的画面，但是其实时监控和异常事件检测的效率有限，依赖于人工的观察和判断，存在着漏报、误报等问题，其中，计算机视觉是智能报警技术的基础，随着硬件计算能力的提升和算法的不断改进，计算机视觉技术在图像处理、目标检测、目标跟踪等方面取得了巨大进展，这些技术使得监控摄像头能够更加精确地捕捉到目标信息，为智能报警提供了可靠的数据基础，此外，机器学习算法的发展为智能报警技术的实现提供了新的思路和方法，监督学习、无监督学习和强化学习等技术被广泛应用于异常检测、行为识别等方面，使得系统能够更好地理解监控视频中的信息，并作出及时准确的报警决策。
2、在现有技术中，智能报警首先利用计算机视觉技术对监控视频进行实时监测，提取出其中的图像信息，接着，通过图像处理算法对这些信息进行分析和处理，识别出其中的异常行为或事件，例如，当有人闯入禁区、有车辆超速行驶或者有物品被盗窃等情况发生时，系统能够及时发出警报，然而，监控视频通常是由连续的帧组成的，目标在不同帧之间会出现位置变化或者遮挡情况，使得获取的场景监控图存在像素点混叠的问题，进而导致智能报警中的异常行为报警准确率下降，因此如何提高智能报警中异常行为报警的准确率成为了业界面临的难题。
技术实现思路
1、本申请提供一种基于公安视频图像的智
2、第一方面，本申请提供一种基于公安视频图像的智能报警方法，包括如下步骤：
3、从公安监控视频中获取当前监控场景的场景监控图，将所述场景监控图转换为多个色道监控图；
4、选取一个色道监控图，确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量和灰阶洗叠系数，进而根据所有的灰阶变化分量和所述灰阶洗叠系数确定该个色道监控图对应的场景监控洗叠图；
5、获取所述场景监控洗叠图的灰阶裕量，由所述灰阶裕量和所述场景监控洗叠图确定该个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集，继续确定剩余色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集；
6、根据各个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集确定当前监控场景的异常行为特征码；
7、根据所述异常行为特征码控制对当前监控场景的异常行为报警。
8、在一些实施例中，确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量和灰阶洗叠系数具体包括：
9、获取该个色道监控图中每个像素点对应的灰阶值；
10、确定该个色道监控图中每个像素点对应的灰阶集中偏度；
11、根据所有像素点对应的灰阶集中偏度确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量；
12、对所有像素点对应的灰阶值进行相似性分析，得到所有的相似性灰阶值；
13、根据所有相似性灰阶值确定该个色道监控图对应色彩通道下的灰阶洗叠系数。
14、在一些实施例中，根据所有像素点对应的灰阶集中偏度确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量具体包括：
15、提取最小灰阶集中偏度对应的灰阶值和最大灰阶集中偏度对应的灰阶值；
16、将最小灰阶集中偏度对应的灰阶值作为该个色道监控图对应色彩通道下的第一灰阶变化分量；
17、将最大灰阶集中偏度对应的灰阶值作为该个色道监控图对应色彩通道下的第二灰阶变化分量。
18、在一些实施例中，根据所有的灰阶变化分量和所述灰阶洗叠系数确定该个色道监控图对应的场景监控洗叠图具体包括：
19、获取所述灰阶洗叠系数和所有的灰阶变化分量，所有的灰阶变化分量包括第一灰阶变化分量和第二灰阶变化分量；
20、对所述第一灰阶变化分量与所述第二灰阶变化分量进行比值计算，得到灰阶变化比；
21、将所述灰阶洗叠系数与所述灰阶变化比进行求和，得到该个色道监控图对应的灰阶调和值；
22、根据所述灰阶调和值对所述场景监控图进行灰阶调和，得到该个色道监控图对应的场景监控洗叠图。
23、在一些实施例中，获取所述场景监控洗叠图的灰阶裕量具体包括：
24、获取所述场景监控洗叠图中每个像素点的洗叠灰阶值；
25、确定所述场景监控洗叠图的洗叠灰阶中心趋度；
26、将所述洗叠灰阶中心趋度与所述场景监控洗叠图中每个像素点的洗叠灰阶值进行差值计算，并将计算所得结果进行均值计算，得到所述场景监控洗叠图的灰阶裕量。
27、在一些实施例中，根据各个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集确定当前监控场景的异常行为特征码具体包括：
28、获取每个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集；
29、将所有色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集进行特征量化，得到所有的异常行为特征量化值；
30、根据所有的异常行为特征量化值确定当前监控场景的异常行为特征码。
31、在一些实施例中，还包括：通过hsv色彩空间将所述场景监控图转换为多个色道监控图。
32、第二方面，本申请提供一种基于公安视频图像的智能报警系统，包括：
33、获取模块，用于从公安监控视频中获取当前监控场景的场景监控图，将所述场景监控图转换为多个色道监控图；
34、处理模块，用于选取一个色道监控图，确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量和灰阶洗叠系数，进而根据所有的灰阶变化分量和所述灰阶洗叠系数确定该个色道监控图对应的场景监控洗叠图；
35、所述处理模块，还用于获取所述场景监控洗叠图的灰阶裕量，由所述灰阶裕量和所述场景监控洗叠图确定该个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集，继续确定剩余色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集；
36、所述处理模块，还用于根据各个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集确定当前监控场景的异常行为特征码；
37、执行模块，用于根据所述异常行为特征码控制对当前监控场景的异常行为报警。
38、第三方面，本申请提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有代码，所述处理器被配置为获取所述代码，并执行上述的基于公安视频图像的智能报警方法。
39、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于公安视频图像的智能报警方法。
40、本申请公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：
41、本申请提供的基于公安视频图像的智能报警方法及系统中，首先，从公安监控视频中获取当前监控场景的场景监控图，将所述场景监控图转换为多个色道监控图；其次，选取一个色道监控图，确定该个色道监控图对应色彩通道下的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于公安视频图像的智能报警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量和灰阶洗叠系数具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所有像素点对应的灰阶集中偏度确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有的灰阶变化分量和所述灰阶洗叠系数确定该个色道监控图对应的场景监控洗叠图具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述场景监控洗叠图的灰阶裕量具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个色道监控图对应色彩通道下的异常行为特征集确定当前监控场景的异常行为特征码具体包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：通过HSV色彩空间将所述场景监控图转换为多个色道监控图。
8.一种基于公安视频图像的智能报警系统，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括存储器和处理器，所
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的基于公安视频图像的智能报警方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于公安视频图像的智能报警方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量和灰阶洗叠系数具体包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所有像素点对应的灰阶集中偏度确定该个色道监控图对应色彩通道下的多个灰阶变化分量具体包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所有的灰阶变化分量和所述灰阶洗叠系数确定该个色道监控图对应的场景监控洗叠图具体包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述场景监控洗叠图的灰阶裕量具体包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据各个色道监控图...
【专利技术属性】
技术研发人员：李宇均，方坚培，高茹，陈兆钧，冯敬良，
申请(专利权)人：中时讯通信建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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