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一种基于多场景识别与语音交互的视频监控方法及系统 

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申请/专利权人:深圳市智安天下科技有限公司

摘要:本发明公开了一种基于多场景识别与语音交互的视频监控方法及系统,用于视频监控领域,该方法包括以下步骤:在不同场景中获取摄像头采集的视频监控数据;使用深度学习算法分析视频监控数据,识别并分类不同的场景类型;针对每个识别的场景,分别采用不同的目标检测算法识别视频中的物体,并为每个识别的物体构建行为分析模型;基于行为分析模型、预设规则和历史行为数据,识别异常行为;接收并解析通过语音查询的监控信息或报警请求;收集异常行为信息和语音指令的反馈。本发明利用历史行为数据,预设规则和行为分析模型的信息,提供了综合和全面的方式来识别异常行为,提高异常检测的准确性,减少误报和漏报的可能性。

主权项:1.一种基于多场景识别与语音交互的视频监控方法,其特征在于,该视频监控方法包括以下步骤:S1、在不同场景中获取摄像头采集的视频监控数据,并对视频监控数据进行预处理;S2、使用深度学习算法分析预处理后的视频监控数据,识别并分类不同的场景类型;S3、针对每个识别的场景,分别采用不同的目标检测算法识别视频中的物体,并为每个识别的物体构建行为分析模型;S4、基于行为分析模型、预设规则和历史行为数据,使用AI技术识别异常行为,并记录异常行为信息;S5、将记录的异常行为信息转化为文本,利用TTS技术将文本信息转化为语音进行通知,接收并解析通过语音查询的监控信息或报警请求;S6、收集异常行为信息和语音指令的反馈,评估并优化行为分析模型;所述针对每个识别的场景,分别采用不同的目标检测算法识别视频中的物体,并为每个识别的物体构建行为分析模型包括以下步骤:S31、根据识别的场景特点,为每个场景定制目标检测模型;S32、针对每个场景,从视频监控数据中提取物体图像或视频片段,并进行标注,构建训练集;S33、数据集训练每个场景的目标检测模型;S34、在视频监控平台中部署训练好的目标检测模型,对实时视频流进行物体识别和追踪;S35、对每个识别的物体,根据物体在视频中的运动轨迹、交互和上下文信息,构建行为分析模型,使用标注的视频数据训练行为分析模型,分析视频数据的不同行为模式;S36、将训练好的行为分析模型集成到视频监控平台中,进行行为识别和行为分析;S37、设置监控和响应机制,当行为分析模型检测异常行为时,及时触发警报。

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权利要求:

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