【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及入侵预警，具体为一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法及系统。
技术介绍
1、随着现代安防技术的迅速发展，基于视频图像的区域监控已广泛应用于各类场景中，包括交通管理、公共场所安全、工业园区及住宅社区等。在这些领域中，通过安装高分辨率摄像头进行实时监控，结合目标检测与行为分析技术，已成为提高安保效率的重要手段。近年来，随着深度学习和目标识别算法的进步，动态目标检测的精度和速度显著提升，轨迹分析和路径预测等技术也日益成熟，这为实现更加精准的区域入侵预警提供了技术基础。然而，传统的监控系统主要依赖简单的运动检测与静态规则设定，缺乏对复杂场景下动态变化的智能分析能力，特别是在路径预测与风险评估方面存在局限性。此外，在实时性要求较高的场景中，传统系统难以平衡目标检测的精度与计算效率，导致无法及时预警潜在威胁。
2、现有技术在应用中仍面临多方面的不足：首先，传统系统无法有效应对多目标动态环境，其在复杂场景中的表现依赖于人工设定规则，缺乏针对目标轨迹与区域特征的智能分析，难以生成准确的风险评估结果。其次，路径预测方法多局限于简单的直线或固定路线模型，忽略了目标运动速度、加速度等动态特性以及区域内场景特征的影响，导致预测路径的实用性有限。最后，预警机制通常基于固定阈值触发，灵敏度调整不够灵活，难以根据实时路径风险动态优化监控策略。这些技术瓶颈使得现有安保监控系统难以在复杂动态场景下提供高效、精准的入侵预警服务。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于视频图像的
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，本方法包括以下步骤：步骤s1：通过分布在安保区域内的监控摄像头，实时采集视频图像数据，并对数据进行基础格式化处理；步骤s2：利用预设的目标检测算法，从视频图像中提取入侵目标，对入侵目标进行轨迹记录，分析入侵目标的运动方向、速度变化及停留时间，生成动态运动轨迹；步骤s3：基于动态运动轨迹，结合区域内的场景布局，利用轨迹预测模型推测入侵路径；对不同潜在路径的危险等级进行评估，重点关注靠近核心区域或运动方向异常的路径，按优先级对路径排序；步骤s4：根据路径优先级，实时调整监控区域的预警灵敏度，例如对高危路径增加检测频率或增强算法的检测阈值。当路径分析结果显示目标可能接近高危区域时，触发预警系统，发出警报信息，同时将路径数据推送给安保人员。
4、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的一种优选方案，所述步骤s2的具体实施过程包括：
5、步骤s2.1：根据步骤s1的基础格式化处理结果，利用分层目标检测算法从视频图像中提取动态目标，区分背景静态元素与目标动态特征，生成所述动态目标的初始检测数据，具体如下：
6、
7、其中，表示目标i的初始检测数据，表示第n个特征的权重，表示目标i在第n个特征上的数据值，表示目标特征的数量。
8、步骤s2.2：基于所述初始检测数据，利用区域内多摄像头的空间关联性，匹配动态目标在不同视角中的位置变化，构建所述动态目标的多视角空间运动模型，具体如下：
9、
10、其中，为动态目标k的多视角空间运动模型，为目标k在第c个摄像头中计算得到的初始检测数据，为目标k在所有摄像头中初始检测数据的均值,c为摄像头总数量。
11、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的一种优选方案，所述步骤s2的具体实施过程还包括：
12、步骤s2.3：基于所述所述动态目标的多视角空间运动模型，记录动态目标的实时位置，结合时间序列信息计算所述动态目标的速度变化、加速度和停留时间，生成所述动态目标的轨迹数据，具体如下：
13、
14、
15、其中，为目标k在时间t的速度，为目标k在时间t的加速度，为目标k在时间t的位置，为时间间隔，为目标k在时间的位置，为目标k在时间的速度。
16、步骤s2.4：基于所述轨迹数据，与安保区域的场景特征数据库进行匹配，修正轨迹中的异常点，具体如下：
17、
18、其中，为目标k在时间t修正后的轨迹点，为动态目标k的多视角空间运动模型，为目标k在时间t的位置，和分别表示动态目标k的多视角空间运动模型和目标k在时间t的位置的权重系数。
19、基于修正后的轨迹数据，生成动态运动轨迹数据集，并将所述轨迹数据集作为输入传递至步骤s3。
20、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的一种优选方案，所述步骤s3的具体实施过程包括：
21、步骤s3.1：基于动态运动轨迹数据，结合安保区域的场景布局数据，计算目标路径通过不同区域的累积风险值，得到初步路径风险分布数据，具体如下：
22、
23、其中，为路径段m→n的初步风险值，为路径段m→n在特征p上的场景特征值，为路径段m→n的长度，为特征p的权重，为特征p的归一化系数，为场景特征的数量。
24、步骤s3.2：将初步路径风险分布数据与区域重点监控特征进行融合，修正潜在路径的风险权重，生成路径段m→n的综合风险值，具体如下：
25、
26、其中，为修正后的路径段m→n综合风险值，为重点监控区域权重系数，为路径段m→n的重点监控特征值。
27、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的一种优选方案，所述步骤s3的具体实施过程还包括：
28、步骤s3.3：利用路径预测模型，从区域风险矩阵中识别出最可能的入侵路径，同时结合目标运动的实时方向和速度变化，动态调整路径预测优先级，具体如下：
29、
30、其中，为路径段m→n的优先级，为目标在路径段起点节点m的速度，为路径段m→n的直线距离。
31、步骤s3.4：对所有潜在路径进行优先级排序，重点关注靠近高危区域或目标行为异常的路径，并输出路径排序数据。
32、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的一种优选方案，所述步骤s4的具体实施过程包括：
33、步骤s4.1：根据预测路径的优先级数据，对安保区域的监控灵敏度进行动态调整，具体如下：
34、
35、其中，为动态调整后的监控灵敏度，为基础监控灵敏度，为灵敏度调整系数，为路径段m→n的优先级，为所有路径优先级的最大值。
36、步骤s4.2：对高优先级路径段，增加图像处理算法的精度，通过进一步分析目标的细微特征（如姿态变化、速度波动），实时更新路径优先级，具体如下：
37、
38、其中，为目标特征的更新权重，为目标的实时速度波动值，为目标姿态变化率，为速度波动权重系数，为姿态变化权重系数。
39、作为本专利技术所述一种基于视频图像的安保区域本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实施过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实施过程还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实施过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实施过程还包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S4的具体实施过程包括：
7.根据权利要求6所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤S4的具体实施过程还包括：
8.一种基于视频图像的安保区域入侵预警系统，基于权利要求1~7任一所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于：还包括：
9.一种计算机设备，
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1~7任一所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤s2的具体实施过程包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤s2的具体实施过程还包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤s3的具体实施过程包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤s3的具体实施过程还包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于视频图像的安保区域入侵预警方法，其特征在于，所述步骤s4...
【专利技术属性】
技术研发人员：李海朋，
申请(专利权)人：北京金蓝盾保安服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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