本發(fā)明涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種人工智能安全監(jiān)控系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)的一個分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能從誕生以來，理論和技術(shù)日益成熟，應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，可以設(shè)想，未來人工智能帶來的科技產(chǎn)品，將會是人類智慧的“容器”。監(jiān)控系統(tǒng)主要由前端監(jiān)視設(shè)備、傳輸設(shè)備、后端存儲、控制及顯示設(shè)備這五大部分組成，其中后端設(shè)備可進(jìn)一步分為中心控制設(shè)備和分控制設(shè)備。前、后端設(shè)備有多種構(gòu)成方式，它們之間的聯(lián)系(也可稱作傳輸系統(tǒng))可通過電纜、光纖、微波或無線傳輸?shù)榷喾N方式來實(shí)現(xiàn)。

人工智能和監(jiān)控系統(tǒng)在市場上是兩個獨(dú)立的分支，沒有將兩者有機(jī)的結(jié)合起來，利用人工智能的智能化，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的多角度多領(lǐng)域的監(jiān)控，為此，我們提出了一種人工智能安全監(jiān)控系統(tǒng)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種人工智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，以解決上述背景技術(shù)中提出的人工智能安全和監(jiān)控系統(tǒng)沒有有機(jī)的結(jié)合的問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種人工智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，包括圖像采集單元，所述圖像采集單元電性輸出連接數(shù)據(jù)處理模塊，所述數(shù)據(jù)處理模塊電性輸出連接視頻光端機(jī)，所述視頻光端機(jī)分別電性輸入連接濾波器和放大器，所述視頻光端機(jī)電性輸出連接視頻分配器，所述視頻分配器電性輸入連接人工智能單元，所述視頻分配器分別電性輸出連接自動備 份單元、畫面分割模塊和視頻矩陣單元，所述畫面分割模塊分別電性輸出連接電視墻組件和同步錄像單元，所述視頻矩陣單元電性輸出連接以太網(wǎng)傳輸模塊，所述以太網(wǎng)傳輸模塊電性輸出連接監(jiān)控主機(jī)，所述監(jiān)控主機(jī)電性雙向連接信息存儲單元。

優(yōu)選的，所述人工智能單元包括初始數(shù)據(jù)輸入單元，所述初始數(shù)據(jù)輸入單元電性輸出連接數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元電性輸出連接目標(biāo)識別模塊，所述目標(biāo)識別模塊電性輸入連接模型算法選擇模塊，所述模型算法選擇模塊電性輸入連接人機(jī)交互系統(tǒng)，所述目標(biāo)識別模塊電性輸出連接模型分析模塊，所述模型分析模塊電性輸出連接結(jié)果輸出單元，所述模型分析模塊電性輸入連接機(jī)器視覺單元，所述模型分析模塊電性雙向連接專家系統(tǒng)。

優(yōu)選的，所述機(jī)器視覺單元包括傳感器編碼輸入，所述傳感器編碼輸入電性輸出連接灰度數(shù)值矩陣單元，所述灰度數(shù)值矩陣單元電性輸出連接圖像檢測器，所述圖像檢測器電性輸出連接特征分析單元，所述特征分析單元電性輸出連接視覺圖像預(yù)處理，所述視覺圖像預(yù)處理電性輸出連接建模識別單元，所述建模識別單元電性輸出連接圖像壓縮與傳輸。

優(yōu)選的，所述特征分析單元內(nèi)部包括表面特征分析單元和形狀特征分析單元，所述視覺圖像預(yù)處理內(nèi)部包括邊緣檢測模塊、運(yùn)動目標(biāo)檢測模塊和紋理分析模塊。

優(yōu)選的，所述專家系統(tǒng)包括用戶界面系統(tǒng)，所述用戶界面系統(tǒng)分別電性輸出連接信息讀取單元和問題解釋單元，所述信息讀取單元和問題解釋單元均電性輸出連接知識庫，所述知識庫電性輸出連接推理模塊，所述推理模塊電性輸出連接工作存儲器。

優(yōu)選的，所述同步錄像單元包括多頻畫面捕捉模塊，所述多頻畫面捕捉模塊電性輸出連接畫面調(diào)理模塊，所述畫面調(diào)理模塊電性輸出連接光纖傳輸單元，所述光纖傳輸單元電性輸出連接云臺控制系統(tǒng)，所述云臺控制系統(tǒng)電 性輸出連接錄像回放單元，所述錄像回放單元電性雙向連接功能選擇模塊，所述云臺控制系統(tǒng)電性雙向連接日志記錄模塊。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果是：將人工智能有機(jī)的融合到安全監(jiān)控系統(tǒng)當(dāng)中，利用人工智能中的機(jī)器視覺模塊，低層視覺能夠使看見的對象更加突現(xiàn)，高層視覺主要是理解其對象，由傳感器編碼輸入表示成一個灰度數(shù)值矩陣，圖像的灰度數(shù)值由圖像檢測器進(jìn)行處理，檢測圖像的主要成分，如組成景物的線段、簡單曲線和角度等，通過專家系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人工智能的智能化，并采用人機(jī)交互系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)人機(jī)的互動，通過人工智能選擇合適的圖像模型，并加以體現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)安全監(jiān)控系統(tǒng)的多角度多領(lǐng)域的應(yīng)用，保證監(jiān)測信號的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，能夠?qū)ΡO(jiān)控區(qū)域不間斷的進(jìn)行監(jiān)測。

附圖說明

圖1為本發(fā)明系統(tǒng)框圖；

圖2為本發(fā)明人工智能單元系統(tǒng)框圖；

圖3為本發(fā)明機(jī)器視覺單元系統(tǒng)框圖；

圖4為本發(fā)明專家系統(tǒng)框圖；

圖5為本發(fā)明同步錄像單元系統(tǒng)框圖；

圖6為本發(fā)明工作流程圖。

圖中：1圖像采集單元、2數(shù)據(jù)處理模塊、3視頻光端機(jī)、4視頻分配器、5濾波器、6放大器、7人工智能單元、71初始數(shù)據(jù)輸入單元、72數(shù)據(jù)預(yù)處理單元、73目標(biāo)識別模塊、74模型算法選擇模塊、75人機(jī)交互系統(tǒng)、76模型分析模塊、77機(jī)器視覺單元、771傳感器編碼輸入、772灰度數(shù)值矩陣單元、773圖像檢測器、774特征分析單元、775視覺圖像預(yù)處理、776建模識別單元、777圖像壓縮與傳輸、78專家系統(tǒng)、781用戶界面系統(tǒng)、782信息讀取單元、783問題解釋單元、784知識庫、785推理模塊、786工作存儲器、79結(jié)果輸出、8自動備份單元、9畫面分割模塊、10視頻矩陣單元、11電視墻組 件、12同步錄像單元、121多頻畫面捕捉模塊、122畫面調(diào)理模塊、123光纖傳輸單元、124云臺控制系統(tǒng)、125錄像回放單元、126功能選擇模塊、127日志記錄模塊、13以太網(wǎng)傳輸模塊、14監(jiān)控主機(jī)、15信息存儲單元。

具體實(shí)施方式

下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。

請參閱圖1-6，本發(fā)明提供一種技術(shù)方案：一種人工智能安全監(jiān)控系統(tǒng)，包括圖像采集單元1，所述圖像采集單元1電性輸出連接數(shù)據(jù)處理模塊2，所述數(shù)據(jù)處理模塊2電性輸出連接視頻光端機(jī)3，所述視頻光端機(jī)3分別電性輸入連接濾波器5和放大器6，所述視頻光端機(jī)3電性輸出連接視頻分配器4，所述視頻分配器4電性輸入連接人工智能單元7，所述視頻分配器4分別電性輸出連接自動備份單元8、畫面分割模塊9和視頻矩陣單元10，所述畫面分割模塊9分別電性輸出連接電視墻組件11和同步錄像單元12，所述視頻矩陣單元10電性輸出連接以太網(wǎng)傳輸模塊13，所述以太網(wǎng)傳輸模塊13電性輸出連接監(jiān)控主機(jī)14，所述監(jiān)控主機(jī)14電性雙向連接信息存儲單元15。

其中，所述人工智能單元7包括初始數(shù)據(jù)輸入單元71，所述初始數(shù)據(jù)輸入單元71電性輸出連接數(shù)據(jù)預(yù)處理單元72，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元72電性輸出連接目標(biāo)識別模塊73，所述目標(biāo)識別模塊73電性輸入連接模型算法選擇模塊74，所述模型算法選擇模塊74電性輸入連接人機(jī)交互系統(tǒng)75，所述目標(biāo)識別模塊73電性輸出連接模型分析模塊76，所述模型分析模塊76電性輸出連接結(jié)果輸出單元79，所述模型分析模塊76電性輸入連接機(jī)器視覺單元77，所述模型分析模塊76電性雙向連接專家系統(tǒng)78，所述機(jī)器視覺單元77包括傳感器編碼輸入771，所述傳感器編碼輸入771電性輸出連接灰度數(shù)值矩陣單 元772，所述灰度數(shù)值矩陣單元772電性輸出連接圖像檢測器773，所述圖像檢測器773電性輸出連接特征分析單元774，所述特征分析單元774電性輸出連接視覺圖像預(yù)處理775，所述視覺圖像預(yù)處理775電性輸出連接建模識別單元776，所述建模識別單元776電性輸出連接圖像壓縮與傳輸777，所述特征分析單元774內(nèi)部包括表面特征分析單元和形狀特征分析單元，所述視覺圖像預(yù)處理775內(nèi)部包括邊緣檢測模塊、運(yùn)動目標(biāo)檢測模塊和紋理分析模塊，所述專家系統(tǒng)78包括用戶界面系統(tǒng)781，所述用戶界面系統(tǒng)781分別電性輸出連接信息讀取單元782和問題解釋單元783，所述信息讀取單元782和問題解釋單元783均電性輸出連接知識庫784，所述知識庫784電性輸出連接推理模塊785，所述推理模塊785電性輸出連接工作存儲器786，所述同步錄像單元12包括多頻畫面捕捉模塊121，所述多頻畫面捕捉模塊121電性輸出連接畫面調(diào)理模塊122，所述畫面調(diào)理模塊122電性輸出連接光纖傳輸單元123，所述光纖傳輸單元123電性輸出連接云臺控制系統(tǒng)124，所述云臺控制系統(tǒng)124電性輸出連接錄像回放單元125，所述錄像回放單元125電性雙向連接功能選擇模塊126，所述云臺控制系統(tǒng)124電性雙向連接日志記錄模塊127。

工作原理：在步驟系統(tǒng)初始化中，對整個系統(tǒng)進(jìn)行初始化，在步驟異常、故障中，檢測整個系統(tǒng)是否出現(xiàn)異常，如無異常，則執(zhí)行步驟收到啟動命令，否則，返回上一級菜單，在步驟收到啟動命令中，檢測PC端是否收到系統(tǒng)啟動命令，如收到，則執(zhí)行步驟圖像采樣，否則執(zhí)行步驟異常、故障，在步驟圖像采樣中，控制圖像采樣模塊工作進(jìn)行采樣，采樣完成后執(zhí)行人工智能介入步驟，在人工智能介入步驟中，啟用人工智能單元對系統(tǒng)進(jìn)行智能化模型建立，完成后執(zhí)行實(shí)施系統(tǒng)監(jiān)控步驟，在系統(tǒng)監(jiān)控步驟中，通過監(jiān)控系統(tǒng)和人工智能化單元的配合聯(lián)機(jī)，形成一套完成的人工智能安全監(jiān)控體系，完成后，執(zhí)行數(shù)據(jù)輸出步驟，在數(shù)據(jù)輸出步驟中，將數(shù)據(jù)值上傳至PC端，循環(huán)執(zhí)行系統(tǒng)初始化步驟，實(shí)現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時監(jiān)控的目的。

通過圖像采集單元1采集圖像信息，上傳至數(shù)據(jù)處理模塊2進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，經(jīng)由視頻光端機(jī)3傳遞至視頻分配器4中進(jìn)行圖像信息分配，其中畫面分割模塊9將圖像畫面分割后分別傳輸給電視墻組件11和同步錄像單元12中，視頻矩陣單元10建立矩陣模型后通過以太網(wǎng)傳輸模塊13傳輸給監(jiān)控主機(jī)14，并利用信息存儲單元15進(jìn)行儲存，濾波器5和放大器6分別對視頻光端機(jī)3內(nèi)的圖像信號過濾和放大處理，增強(qiáng)圖像信息的質(zhì)感，自動備份單元8進(jìn)行系統(tǒng)信息備份，以便后期查詢使用，在人工智能單元7中，通過初始數(shù)據(jù)輸入單元71輸入初始數(shù)據(jù)，由數(shù)據(jù)預(yù)處理單元72進(jìn)行數(shù)據(jù)分析處理，利用目標(biāo)識別模塊73進(jìn)行識別后傳輸給模型分析模塊76，進(jìn)行建模分析，最后由結(jié)果輸出單元79對數(shù)據(jù)進(jìn)行輸出，其中人機(jī)交互系統(tǒng)75進(jìn)行人機(jī)互動，通過模型算法選擇模塊74選擇適合的模型算法，針對目標(biāo)識別模塊73中的信息計算，在機(jī)器視覺單元77中，由傳感器編碼輸入771表示成一個灰度數(shù)值矩陣單元772，圖像的灰度數(shù)值由圖像檢測器773進(jìn)行處理，檢測圖像的主要成分，通過特征分析單元774分析圖像信息，經(jīng)由視覺圖像預(yù)處理775處理后，通過建模識別單元776選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠肀硎驹搱D像信息，經(jīng)由圖像壓縮與傳輸777進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸，在專家系統(tǒng)78中，知識庫784是問題求解知識的集合，是專家系統(tǒng)78的核心結(jié)構(gòu)，工作存儲器786用于反應(yīng)當(dāng)前問題求解狀態(tài)的集合，臨時存放求解問題所需的各種初始數(shù)據(jù)或證據(jù)，以及求解期間由專家系統(tǒng)78產(chǎn)生的各種中間信息，通過專家系統(tǒng)78達(dá)到人工智能的智能化目的，由人工智能化單元7建立合適的模型基礎(chǔ)體現(xiàn)圖像信息，并有機(jī)的與安全監(jiān)控系統(tǒng)相融合，使監(jiān)控系統(tǒng)能夠多角度多領(lǐng)域的應(yīng)用，保證監(jiān)測信號的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，能夠?qū)ΡO(jiān)控區(qū)域不間斷的進(jìn)行監(jiān)測，在同步錄像單元12中，利用多頻畫面捕捉模塊121對多頻信息進(jìn)行實(shí)時捕捉，經(jīng)由畫面調(diào)理模塊122進(jìn)行調(diào)理后，通過光纖傳輸單元123輸送至云臺控制系統(tǒng)124中，云臺控制系統(tǒng)124控制錄像回放單元125工作，利用功能選擇模塊126 控制錄像回放單元125的回放時間段和回放路徑，其中日志記錄模塊127可實(shí)時記錄操作信息。

盡管已經(jīng)示出和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，對于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員而言，可以理解在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下可以對這些實(shí)施例進(jìn)行多種變化、修改、替換和變型，本發(fā)明的范圍由所附權(quán)利要求及其等同物限定。