一种应用于监狱场所的智能行为分析系统
技术领域
本发明涉及一种特殊行为与物体识别的监控系统，特别是一种应用于监狱场所的智能行为分析系统。
背景技术
在监狱场所中，都会安装视频监控系统监控现场，方便对囚犯进行监控以及对特殊事件发生时进行及时处理，同时也对监狱场所内囚犯所发生的事物进行记录，为日后事件的查证提供客观有力的证据，但在监控系统的实际运用中，想要实现监狱场所的实时监控、特殊事件的预防、突发警报的及时处理，都需要工作人员在监控室中时刻观察多个监控画面，会极为耗费观察者的精神并容易涣散其注意力，若有突发事件发生，工作人员很难在多个监控画面中发现，事件没能得到及时的处理而导致状况升级，影响到监狱内的正常秩序，也会带来不良的影响，不利于对囚犯实行惩罚和改造。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种应用于监狱场所的智能行为分析系统。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
一种应用于监狱场所的智能行为分析系统，它包括与局域网连通的采集端、NVR录像机、服务器端和输出端；
所述采集端包括安装在监狱场所各个区域的监控摄像机、红外感应器、烟雾感应器和温度感应器；
所述输出端包括安装在监控室内的监控屏、用于接收警报信息的安装在各个岗位的远程客户端和安装在监狱各个场所的警报音响；
所述NVR录像机安放在监控室的并操控管理所述监控摄像机，所述监控摄像机采集的画面一方面通过局域网将主码流传输至所述NVR录像机进行存储，另一方面将子码流传输至所述服务器端进行行为分析；
所述服务器端包括：
信息处理模块：用于接受和处理由所述采集端发送的警报信息，将事件警报信息发送至警报处理模块，将采集视频内识别到的数据发送到人物判别模块、人脸识别模块和物体识别模块；
人物判别模块：用于在抓拍的图像中判别并勾画出人物图像数据，将判别出的数据发送至物体识别模块和骨架构建模块；
物体识别模块：用于在抓拍的图像或所述人物判别模块发送过来的人物图像数据中识别特定物品以及人体的佩戴物件，生成警报信息并发送至警报处理模块；人脸识别模块：用于在抓拍的图像中进行人脸识别，并生成警报信息并发送至警报处理模块，内存储有囚犯和监狱工作人员的面部信息；
骨架构建模块：用于处理人物图像并生成人体骨架数据，发送至行为分析模块；行为分析模块：内存储有行为动作数据库，用于将接受的人体骨架数据按时序排列，识别人体骨架的行为动作，与所述行为动作数据库进行比对并生成警报信息发送至警报处理模块，同时将抓拍的图像发送至所述人脸识别模块进行人脸识别；警报处理模块：用于接受和处理人物行为、人脸识别和物体识别的警报信息，对所述输出端发送生成的警报内容和视频画面。
所述行为动作包括肢体动作、骨骼动作、时间动作和人数动作；
所述肢体动作包括：求救、打架、跌倒；
所述骨骼动作包括：闯入、攀爬、攀高、离床、警戒、离开、独处、逆行、警察监督；
所述时间动作包括：离岗、睡岗、缺岗、徘徊、滞留、入厕超时；
所述人数动作包括：聚众、入厕尾随。
所述采集端的安装位置包括公共区域、监狱宿舍、监舍厕所、值班区域、周界区域。
所述服务器端还包括流媒体服务器，所述监控摄像机采集到的视频流均发送到所述流媒体服务器内，并由所述流媒体服务器统一发送至所述信息处理模块。
本发明的有益效果是：本发明包括与局域网连通的采集端、服务器端和输出端，服务器端包括信息处理模块、人物判别模块、骨架构建模块、物体识别模块、人脸识别模块、行为分析模块、警报处理模块，系统主要通过监控视频流对监狱场所进行实时分析，基于人体骨架结构，根据运动轨迹定义的各种异常行为，只要场景内人的动作和其他人的规则发生变化，则立即判断出各种异常行为并发出弹屏警报，无需工作人员在监控室时刻观察多个监控画面。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1是本发明的系统结构图。
具体实施方式
参照图1，一种应用于监狱场所的智能行为分析系统，它包括与局域网连通的采集端、NVR录像机、服务器端和输出端；所述采集端包括安装在监狱场所各个区域的监控摄像机、红外感应器、烟雾感应器和温度感应器；所述输出端包括安装在监控室内的监控屏、用于接收警报信息的安装在各个岗位的远程客户端和安装在监狱各个场所的警报音响，当系统检测到异常后，会立即把异常视频画面弹屏显示到所述监控屏上，其他的远程客户端也会同步接收警报信息；所述NVR录像机安放在监控室的并操控管理所述监控摄像机，所述监控摄像机采集的画面一方面通过局域网将主码流传输至所述NVR录像机进行存储，另一方面将子码流传输至所述服务器端进行行为分析；所述监控摄像机为500万像素红外一体化变焦智能AI行为采集高速球(型号为DX-XJ40Q5-I)，所述服务器端为4U机架式高性能GPU服务器，支持16路/32路/64路/路或定制多路视频流的分析，具有存储功能。
所述服务器端包括：
信息处理模块：用于接受和处理由所述采集端发送的警报信息，将事件警报信息发送至警报处理模块，将采集视频内识别到的数据发送到人物判别模块、人脸识别模块和物体识别模块；
人物判别模块：用于在抓拍的图像中判别并勾画出人物图像数据，将判别出的数据发送至物体识别模块和骨架构建模块；
物体识别模块：用于在抓拍的图像或所述人物判别模块发送过来的人物图像数据中识别特定物品以及人体的佩戴物件，生成警报信息并发送至警报处理模块；人脸识别模块：用于在抓拍的图像中进行人脸识别，并生成警报信息并发送至警报处理模块，内存储有囚犯和监狱工作人员的面部信息；
骨架构建模块：用于处理人物图像并生成人体骨架数据，发送至行为分析模块；行为分析模块：内存储有行为动作数据库，用于将接受的人体骨架数据按时序排列，识别人体骨架的行为动作，与所述行为动作数据库进行比对并生成警报信息发送至警报处理模块，同时将抓拍的图像发送至所述人脸识别模块进行人脸识别；警报处理模块：用于接受和处理人物行为、人脸识别和物体识别的警报信息，对所述输出端发送生成的警报内容和视频画面；系统主要通过监控视频流对监狱场所进行实时分析，基于人体骨架结构，根据运动轨迹定义的各种异常行为，只要场景内人的动作和其他人的规则发生变化，则立即判断出各种异常行为并发出弹屏警报，无需工作人员在监控室时刻观察多个监控画面。
所述信息处理模块、人物判别模块、人脸识别模块、物件识别模块、骨架构建模块、行为分析模块和警报处理模块的模块软硬件结合技术为现有技术，在公开号为“CN105791772A”的“一种校园无线视频监控系统”的专利文献中记载了视频监控以及传感信息处理的信息处理模块，在公开号为“CN104902229A”的“视频监控方法、系统及摄像监控系统”的专利文献中记载了一种对摄像设备所摄取的监控图像进行匹配识别记录物件的物体识别模块，公开号为“CN108304795A”的“基于深度强化学习的人体骨架行为识别方法及装置”的专利文献中记载了一种由摄影图像构建人体骨架识别行为的装置，在实际使用中，所述服务器能作为功能集成平台，可接连多类具有数据提供能力的控制设备，如继电器、门禁设备，而接收的数据统一由所述信息处理模块进行识别处理，对安装在监狱场所的下属硬件设备进行统一的监控管理，让整个系统的各模块设备高效协同地运行。
所述行为动作包括肢体动作、骨骼动作、时间动作和人数动作；
所述肢体动作包括：求救、打架、跌倒，对着摄像机举双手挥手定义为求救；两人或多人互掐、扭打、推壤等定义为大打架；人的头、屁股、脚处于同一平面平行于地面时定义为跌倒；
所述骨骼动作包括：闯入、攀爬、攀高、离床、警戒、离开、独处、逆行、警察监督；任何有限制闯入的场景画面中检测到有人即定义为闯入；双脚都离开底面并且向上爬则定义为攀爬；在系统设定的高度范围内，出现人的头部即定义为攀高；当人离开床铺时，进入到公共区域则定义为离床；在规定时间内，不允许离开指定区域，一旦其中有人离开则定义为离开；在监舍内其他人都出去了，剩下一个人在监舍内没有出去，则定义为独处；在只允许单向行走的场景，发现有人逆行这定义为逆行；在特殊场景中，不允许犯人单独存在，必须有警察在场的情况下定义为警察监督；
所述时间动作包括：离岗、睡岗、缺岗、徘徊、滞留、入厕超时；值班人员离开值班岗位超过指定时间则定义为离岗；值班人员在值班岗位睡觉超过指定时间则定义为睡岗；值班岗位长时间没人值班则定义为缺岗；特定区域内出现人来回走动，超过多长时间则定义为徘徊；特定区域内出现人员滞留，超过多长时间则定义为滞留；当有人进入厕所后超过指定时间都未出来则定义为入厕超时；
所述人数动作包括：聚众、入厕尾随；画面中聚集人数人数超过系统设定的数量则定义为聚众；当有一个人上厕所，后面跟着另外一个人或者多个人则定义为入厕尾随。
所述采集端的安装位置包括公共区域、监狱宿舍、监舍厕所、值班区域、周界区域和其他区域，不同的区域对应不同的行为动作，可根据不同的区域定制不同的行为动作，实现不同区域对不同行为动作的检测。
所述服务器端还包括流媒体服务器，所述监控摄像机采集到的视频流均发送到所述流媒体服务器内，并由所述流媒体服务器统一发送至所述NVR录像机和信息处理模块，避免系统的架构较为复杂。
以上的实施方式不能限定本发明创造的保护范围，专业技术领域的人员在不脱离本发明创造整体构思的情况下，所做的均等修饰与变化，均仍属于本发明创造涵盖的范围之内。
