【CN110139070A】一种基于深度学习的智能环境监控方法和系统以及设备【专利】
基于深度学习的智能安全监控系统设计与实现
基于深度学习的智能安全监控系统设计与实现智能安全监控系统是利用先进的深度学习技术和计算机视觉算法来实现对安全场所的实时监控和预警的系统。
该系统通过利用深度学习模型对图像和视频数据进行分析和识别，从而实现对不安全行为和异常事件的自动检测和报警。
本文将介绍基于深度学习的智能安全监控系统的设计与实现。
首先，智能安全监控系统的设计需要选取合适的深度学习算法和模型。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）和长短时记忆网络（Long Short-term Memory, LSTM）等。
在安全监控系统中，一般使用CNN处理图像数据和视频数据，因为CNN在图像和视频处理上具有出色的性能。
另外，根据监控场景的不同，也可以采用一些特定的目标检测算法，如Faster R-CNN、YOLO等。
其次，智能安全监控系统的实现需要大量的标注数据集。
标注数据集是用于训练深度学习模型的关键。
标注数据集需要包含各种不同的安全场景和行为，例如盗窃、攻击、火灾等。
对于图像数据，可以手动标注人物、车辆、物体的位置和类别；对于视频数据，可以标注每一帧的检测结果。
为了获得高质量的标注数据集，可以借助众包平台或者人工智能公司提供的标注服务。
接下来，智能安全监控系统需要进行数据的预处理和特征提取。
预处理的步骤包括图像的去噪、图像的增强和图像的归一化等。
特征提取是将图像和视频数据转换为计算机可识别的特征表示的过程。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、HOG特征和SIFT特征等。
对于图像和视频数据，也可以使用预训练的深度学习模型提取特征，如使用在ImageNet上预训练的Inception、ResNet等模型。
然后，智能安全监控系统需要进行模型的训练和优化。
在训练深度学习模型时，一般需要使用大规模的计算资源和GPU加速。
一种智能监控系统和方法[发明专利]
![一种智能监控系统和方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/06908f3926fff705cd170a9f.png)
专利名称：一种智能监控系统和方法
专利类型：发明专利
发明人：周海龙,厉海洋,张华鹤,吴强,朱晓玲,钱丽静,金莉莎申请号：CN201910932450.7
申请日：20190929
公开号：CN112582050A
公开日：
20210330
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明提供了一种智能监控设备及其方法。
所述智能监控系统可包括用于对手术和/或非计划再手术进行排查的自动排查模块，以及用于对日间手术手术和/或非计划所述进行排查的日间自动排查模块。
所述自动排查模块可包括病人与手术模块，用于获得对应于查询时间的所有手术相关情况和/或个人手术情况，和/或根据病人手术相关信息对手术和/或非计划再手术进行排查，以获得对应于查询时间的所需手术相关情况和/或个人手术情况；以及科室与手术模块，用于对手术和/或非计划再手术进行排查，以获得科室完成情况和/或个人完成情况。
申请人：上海市嘉定区南翔医院
地址：201802 上海市嘉定区南翔镇众仁路495号
国籍：CN
代理机构：上海集信知识产权代理有限公司
代理人：唐博
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基于深度学习技术的智能监控系统研究
基于深度学习技术的智能监控系统研究第一章绪论智能监控系统是现代化社会建设和管理的重要组成部分之一。
随着科技的发展和不断提升，监控技术也在不断升级和创新，而其中深度学习技术无疑是目前最具潜力和前景的技术之一。
本篇文章旨在探讨基于深度学习技术的智能监控系统的研究和应用。
第二章监控系统综述监控系统是智能监控系统的基础，也是智能监控技术的主要应用领域。
现代监控系统已广泛应用于各个领域，如公共交通、安防监控、工厂生产、医疗等。
监控系统的应用能够提高社会管理和生活安全等方面的效率和质量。
目前，监控系统已经实现了数字化、自动化和智能化等特点。
第三章深度学习技术深度学习技术是人工智能领域中的一种机器学习技术，可以实现从复杂的数据集中进行学习和提取特征。
其主要特点是层次结构，以及多层神经元之间的联接。
深度学习技术已被广泛应用于图像和语音识别、自然语言处理、预测和控制等领域，并取得了很大的成功。
第四章智能监控系统设计基于深度学习技术的智能监控系统的设计，需要考虑许多方面的因素，如数据采集、数据处理、模型构建、模型训练和优化、算法选择等。
其中，数据采集是智能监控系统的关键环节，数据质量的好坏将直接影响其准确性和可靠性。
为了提高智能监控系统的准确率和效率，必须将深度学习技术与其他相关技术相结合。
第五章智能监控系统的应用基于深度学习技术的智能监控系统已经被广泛应用于社会生产和管理的各个领域。
例如，在公共交通方面，智能监控系统可以自动识别车牌，判断车辆类型和车流量，提高交通管理的效率和准确性；在安防监控方面，智能监控系统能够自动识别犯罪嫌疑人和发生事件，提高安全管理的能力；在工厂生产方面，智能监控系统可以监测机器运行状态和产品质量，实现智能生产和制造。
第六章总结与展望本文主要介绍了基于深度学习技术的智能监控系统的研究和应用。
深度学习技术是智能监控系统的重要基石，可使系统实现更高的准确性和可靠性。
随着科技的发展，智能监控系统在实际应用中将不断升级和创新，以满足人们对安全和效率的不断需求。
一种基于深度学习的多摄像头协同目标跟踪方法[发明专利]
![一种基于深度学习的多摄像头协同目标跟踪方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/9108b20b102de2bd97058820.png)
专利名称：一种基于深度学习的多摄像头协同目标跟踪方法专利类型：发明专利
发明人：陈渠,李响
申请号：CN202010606214.9
申请日：20200629
公开号：CN111754552A
公开日：
20201009
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的多摄像头协同目标跟踪方法，其特征在于采用Faster
R‑CNN进行目标检测方法，通过图像坐标与平面地理空间坐标的映射关系获取目标的真实位置信息，实现多摄像头视频监控场景下的目标检测与跟踪，具体包括：构建视频监控系统的空间数据模型、映射模型的构建、基于深度学习的目标检测和多摄像头协同目标跟踪。
本发明与现有技术相比具有通过筛选一个摄像头承担目标跟踪任务，实现在多摄像头视频监控场景下对特定目标的识别、定位和跟踪，提升和改善视频监控系统的智能化程度，较好解决了图像信息离散和信息难以整合，实现对特定目标的识别、定位和跟踪的问题。
申请人：华东师范大学
地址：200241 上海市闵行区东川路500号
国籍：CN
代理机构：上海蓝迪专利商标事务所(普通合伙)
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智能监控系统设计与实现基于深度学习算法
智能监控系统设计与实现基于深度学习算法智能监控系统是一种利用先进技术对特定区域或对象进行实时监测、分析和预警的系统。
随着深度学习算法的不断发展和应用，智能监控系统在安防、交通管理、工业生产等领域得到了广泛应用。
本文将介绍智能监控系统设计与实现基于深度学习算法的相关内容。
1. 智能监控系统概述智能监控系统是利用计算机视觉、图像处理、模式识别等技术，对监控区域内的目标进行实时检测、跟踪和分析，从而实现对目标行为的智能感知和预警。
传统的监控系统往往需要人工干预，存在盲区和漏报的情况，而基于深度学习算法的智能监控系统可以自动学习目标特征，提高监控效率和准确性。
2. 深度学习在智能监控系统中的应用深度学习是一种模拟人脑神经网络结构进行信息处理的机器学习方法，具有强大的特征提取和分类能力。
在智能监控系统中，深度学习算法可以通过大量数据训练神经网络模型，实现对目标物体、行为等特征的自动提取和识别，从而实现对监控场景的智能分析和预警。
3. 智能监控系统设计与实现3.1 数据采集与预处理在设计智能监控系统时，首先需要搭建数据采集平台，获取监控场景中的图像或视频数据。
这些数据可能包含不同光照、角度、尺度下的目标物体，需要进行预处理操作，如去噪、裁剪、尺度归一化等，以便后续深度学习算法的训练和测试。
3.2 深度学习模型选择与训练针对不同的监控任务，可以选择合适的深度学习模型进行训练。
常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
通过在大规模数据集上进行有监督学习，调整模型参数，使其能够准确地识别目标物体或行为。
3.3 监控系统部署与优化完成深度学习模型训练后，需要将模型部署到实际的监控系统中。
在部署过程中，需要考虑硬件设备性能、实时性要求等因素，并对系统进行优化，以提高监控效率和准确性。
同时，还需要考虑系统的可扩展性和稳定性，确保系统在长时间运行中不会出现故障。
4. 智能监控系统应用案例4.1 安防监控在安防领域，智能监控系统可以通过深度学习算法实现对异常行为的检测和预警，如入侵检测、人脸识别等。
基于深度学习的智能监控系统设计
基于深度学习的智能监控系统设计在当今社会，安全保障的需求日益增长，智能监控系统作为一种有效的手段，发挥着越来越重要的作用。
基于深度学习的智能监控系统更是凭借其强大的功能和出色的表现，成为了监控领域的前沿技术。
一、智能监控系统的需求分析随着社会的发展，无论是公共场所如商场、车站、机场，还是企业、学校、住宅小区等，都对监控系统提出了更高的要求。
传统的监控系统往往只能提供简单的视频录制和实时查看功能，而无法对监控画面中的内容进行智能分析和处理。
例如，无法自动识别异常行为、无法准确区分不同的人物或物体、无法及时发出警报等。
因此，基于深度学习的智能监控系统应运而生，旨在解决这些痛点问题。
二、深度学习技术在智能监控中的应用深度学习是一种基于神经网络的机器学习技术，它能够自动从大量的数据中学习特征和模式。
在智能监控系统中，深度学习技术主要应用于以下几个方面：1、目标检测与识别通过训练深度学习模型，使其能够准确地检测和识别出监控画面中的人物、车辆、物品等目标。
不仅能够识别出目标的类别，还能够确定其位置和大小。
2、行为分析分析监控画面中人物的行为，例如行走、奔跑、停留、打斗等。
通过对大量行为数据的学习，模型能够判断出哪些行为是正常的，哪些是异常的，并及时发出警报。
3、人脸识别在监控系统中，人脸识别技术可以用于人员身份的确认和追踪。
深度学习模型能够从不同角度和光照条件下准确识别人脸，并与数据库中的人脸信息进行比对。
三、智能监控系统的总体设计1、硬件架构智能监控系统的硬件架构主要包括摄像头、服务器和存储设备。
摄像头负责采集监控画面，服务器用于运行深度学习模型和进行数据分析处理，存储设备用于存储监控视频和相关数据。
为了保证监控画面的质量和清晰度，摄像头应具备高分辨率、宽动态范围和低照度性能。
服务器则需要具备强大的计算能力和存储容量，以满足深度学习模型的训练和运行需求。
2、软件架构软件架构包括数据采集模块、数据预处理模块、模型训练模块、实时监测模块和警报模块。
一种智能监控系统[发明专利]
![一种智能监控系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/dc545d3476eeaeaad0f33095.png)
专利名称：一种智能监控系统
专利类型：发明专利
发明人：赵顾良,孙华,鲁华祥,王守觉申请号：CN200610090143.1
申请日：20060629
公开号：CN101098199A
公开日：
20080102
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种智能监控系统，包括至少一个信息采集单元，至少一个多功能底座单元和监控服务器单元。
利用本发明，大大降低了监控系统的实现成本，提高了监控目标的灵活性，并实现了多目标监控，满足了不同用户、不同监控环境的各种需求，大大提高了系统的可靠性和安全性。
本发明提供的智能监控系统，应用范围广泛，具有广阔的市场前景。
申请人：中国科学院半导体研究所
地址：100083 北京市海淀区清华东路甲35号
国籍：CN
代理机构：中科专利商标代理有限责任公司
代理人：周国城
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一种基于深度学习的智能视频监控系统[发明专利]
![一种基于深度学习的智能视频监控系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/1eb416caaff8941ea76e58fafab069dc502247b7.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011108392.5(22)申请日 2020.10.16(71)申请人 山东科技大学地址 266590 山东省青岛市前湾港路579号(72)发明人 杨勇清 潘正祥 朱淑娟 胡家正 (74)专利代理机构 青岛润集专利代理事务所(普通合伙) 37327代理人 赵以芳(51)Int.Cl.G06K 9/00(2006.01)G06K 9/20(2006.01)G06T 7/20(2017.01)(54)发明名称一种基于深度学习的智能视频监控系统(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的智能视频监控系统，涉及计算机领域。
基于深度学习的智能视频监控系统包括图像采集预处理模块、行人检测模块、行人追踪模块、行人分析模块和客户端模块。
图像采集预处理模块用于给系统提供输入图像数据，并对图像进行预处理。
行人检测模块用于对采集到的图像的人体进行标定，返回人体的质心位置坐标。
行人追踪模块用于实现对行人的跟踪和跟踪轨迹的生成。
行人分析模块用于按照异常行为判定规则对采集到的数据进行判定。
客户端模块用于实时监控画面的显示以及检测结果的显示。
利用深度学习中相关思想和算法模型，实现视频监控的“智能化”。
权利要求书1页 说明书3页 附图1页CN 112232211 A 2021.01.15C N 112232211A1.一种基于深度学习的智能视频监控系统，其特征在于，包括图像采集预处理模块、行人检测模块、行人追踪模块、行人分析模块和客户端模块；图像采集预处理模块用于给系统提供输入图像数据，并对图像进行预处理；行人检测模块用于对采集到的图像的人体进行标定，返回人体的质心位置坐标；行人追踪模块用于实现对行人的跟踪和跟踪轨迹的生成；行人分析模块用于按照异常行为判定规则对采集到的数据进行判定；客户端模块用于实时监控画面的显示以及检测结果的显示。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910289763.5
(22)申请日 2019.04.11
(71)申请人 泉州信息工程学院
地址 362000 福建省泉州市丰泽区博东路
249号（云计算与物联网技术福建省高
等学校重点实验室，泉州信息工程学
院）
(72)发明人 陈庆顺 范贵生 吴奇丹 许琼琦
李华伟
(74)专利代理机构 厦门原创专利事务所(普通
合伙) 35101
代理人 徐东峰
(51)Int.Cl.
H04N 7/18(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
G06K 9/00(2006.01)
(54)发明名称一种基于深度学习的智能环境监控方法和系统以及设备(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的智能环境监控方法和系统以及设备。
其中，所述方法包括：网络摄像机可以拍摄环境空间的影像，和监控中心可以实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的该网络摄像机拍摄的影像，以及图像识别模块根据该监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，识别该环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果，其中，该禁止使用联网通信设备的场景包括上课或开会等场景。
通过上述方式，能够实现有效监控
环境。
权利要求书2页 说明书8页 附图3页CN 110139070 A 2019.08.16
C N 110139070
A
权 利 要 求 书1/2页CN 110139070 A
1.一种基于深度学习的智能环境监控方法，其特征在于，包括：
网络摄像机拍摄环境空间的影像；
监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的所述网络摄像机拍摄的影像；
图像识别模块根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果；其中，所述禁止使用联网通信设备的场景包括上课或开会场景。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的智能环境监控方法，其特征在于，所述图像识别模块根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果，包括：
图像识别模块根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，采用基于深度学习的算法分析方式，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的智能环境监控方法，其特征在于，在所述图像识别模块根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果之后，还包括：
信号屏蔽模块根据所述得到的环境场景识别结果，在所述环境场景识别结果是禁止使用联网通信设备的环境场景时，屏蔽当前环境场景对应的环境空间的手机信号与无线网络信号。
4.如权利要求3所述的基于深度学习的智能环境监控方法，其特征在于，所述信号屏蔽模块根据所述得到的环境场景识别结果，在所述环境场景识别结果是禁止使用联网通信设备的环境场景时，屏蔽当前环境场景对应的环境空间的手机信号与无线网络信号，还包括：信号屏蔽模块根据所述得到的环境场景识别结果，在所述环境场景识别结果是非禁止即允许使用联网通信设备的环境场景时，关闭屏蔽当前环境场景对应的环境空间的手机信号与无线网络信号。
5.一种基于深度学习的智能环境监控系统，其特征在于，包括：
网络摄像机、监控中心和图像识别模块；
所述网络摄像机，用于拍摄环境空间的影像；
所述监控中心，用于实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的所述网络摄像机拍摄的影像；
所述图像识别模块，用于根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联网通信设备的场景得到环境场景识别结果；其中，所述禁止使用联网通信设备的场景包括上课或开会场景。
6.如权利要求5所述的基于深度学习的智能环境监控系统，其特征在于，所述图像识别模块，具体用于：
根据所述监控中心实时由物联网采集并记录远端环境空间所在的网络摄像机拍摄的影像，采用基于深度学习的算法分析方式，识别所述环境空间当前环境是否是禁止使用联
2。