基于人工智能的智慧园区智能监控方法及系统与流程

本发明涉及智慧园区安全监控，尤其涉及基于人工智能的智慧园区智能监控方法及系统。

背景技术：

1、在动态和多变的园区环境中，宠物走失是一个常见问题。智能监控系统对于及时识别和追踪园区中的宠物具有重要意义，能够显著减少走失事件，保障宠物安全。然而，现有的园区监控方式常因技术限制而面临多个挑战。首先，传统监控系统依赖于人工监视，易受操作人员疲劳影响，难以实现24小时的有效监控。其次，现有系统在处理复杂环境变量（如光线变化、环境噪声等）时效果不佳，这经常导致误报或漏报事件的发生。此外，这些监控系统往往缺乏动态适应能力，难以应对突发的环境变化或宠物行为突变，从而影响整体监控的效率和准确性。

2、现有技术（中国发明专利，公开号：cn117423061a）在面对上述问题时表现出显著的不足：依赖传统的视频监控系统在低光照或遮挡严重的环境中效果不佳，导致在夜间或复杂环境下监控效果大打折扣；其次，现有技术缺乏有效的数据融合能力，无法整合来自不同传感器的信息，如视频、红外和声音数据，这限制了对宠物行为的全面理解和准确识别；此外，现有系统往往缺乏自适应能力，不能根据环境变化实时调整监控策略，这在动态变化的园区环境中尤为重要。

技术实现思路

1、针对上述现有技术存在的诸多问题，本发明提供基于人工智能的智慧园区智能监控方法及系统，本发明集成多种传感器数据和应用先进的数据分析技术（卡尔曼滤波器、卷积神经网络）来实现实时、自适应的监控。这种数据融合技术使得系统能够在各种环境条件下准确识别并追踪园区内的宠物，尤其是在视觉不佳或高噪声环境中。自适应监控策略进一步提高了系统的灵活性和响应速度，使其能够根据环境变化调整监控参数，有效预防和减少宠物走失事件。此外，持续学习机制确保系统随时间改进，增强其对新情况的应对能力。

2、一种基于人工智能的智慧园区智能监控方法，包括以下步骤：

3、利用红外传感器、热感应传感器、定向声音传感器和视频监控摄像头捕获初步数据；

4、对所述初步数据进行噪声减少和信号增强处理，生成优化后的热像图数据、温度变化数据、声源定位数据、声音特征数据及视频数据；

5、使用卡尔曼滤波器和深度学习技术对优化后的数据进行时间序列分析和同步分析，自动识别关键特征，所述关键特征包括动物的移动路径和热点变化；

6、利用深度学习模型对所述关键特征进行实时异常检测，并与历史影像记录进行自动对比，评估数据之间的差异性，从而确认是否存在真实的异常情况，生成异常检测结果；

7、根据所述异常检测结果，无条件启动无人机或机器人进行现场确认，根据无人机或机器人传回的数据，评估异常检测结果的准确性，获得实地验证结果；

8、根据实地验证结果调整和优化数据处理逻辑或异常检测算法，并动态调整监控资源分配；

9、更新和调整机器学习模型，利用从实地验证结果、环境模型预测及实际事件数据，实现智能监控的优化。

10、优选的，所述噪声减少和信号增强处理包括：

11、对视频数据应用帧率优化技术，以平滑视频播放并减少运动模糊；

12、对视频数据进行动态范围调整，以改善在不同光照条件下的图像质量；

13、对收集到的声音数据应用高通和低通滤波技术，以滤除环境噪声并增强声源的识别准确性；

14、应用初步动作识别算法于视频数据，以便识别和标记潜在的异常动态事件。

15、优选的，所述时间序列分析和同步分析包括：

16、利用卡尔曼滤波器对热像图数据和声音特征数据进行平滑处理，以减少由于瞬时环境变化引起的数据波动和噪声；

17、利用卷积神经网络对优化后的热像图数据、声音特征数据及视频数据进行深度学习分析，自动识别并跟踪关键特征。

18、优选的，所述卷积神经网络配置有特定的层和激活函数，用于识别特定类型的环境模式和非线性数据变化，包括：

19、动物的行为模式识别，通过分析其运动轨迹和速度变化；

20、季节性温度变化的监测，通过分析长期热成像数据的趋势。

21、优选的，所述关键特征进行实时异常检测：

22、利用增强的图像和声音识别算法自动标记和分类监控区域内的动态和静态物体，包括：人员、车辆及动物；

23、将识别出的动态和静态特征与已知的行为模式库进行匹配。

24、优选的，所述无条件启动无人机或机器人进行现场确认包括：

25、根据异常检测结果，自动指派无人机或机器人到指定的异常位置；

26、无人机或机器人通过装备的摄像头、红外传感器和热感应传感器，全面捕捉并传回现场的视频数据、热像图数据和声音数据；

27、使用所传回的数据与异常检测结果进行对比分析，评估异常检测结果的准确性。

28、优选的，所述无人机或机器人进行实地验证的过程中，配置有环境采样设备，用于收集与当前检测到的异常事件相关的额外环境数据，所述额外环境数据包括空气质量及环境湿度，利用额外环境数据进行以下操作：

29、分析环境因素对异常事件的潜在影响，辨识异常事件是否由特定环境条件触发；

30、将收集的环境数据与异常检测结果进行对比分析，验证和精细化异常事件的识别精度；

31、根据收集的额外环境数据调整监控系统的预警阈值和传感器灵敏度，使系统更加适应当前监控区域的环境条件。

32、优选的，所述根据实地验证结果调整数据处理逻辑或异常检测算法，并动态调整监控资源分配包括：

33、基于实地验证结果，调整异常检测模型的感知阈值和决策参数；

34、更新异常检测算法，包括：新识别的异常模式或调整现有模式的识别逻辑；

35、自动调整监控摄像头的角度以便更好地捕捉到关键区域的活动，所述关键区域为高频发生异常事件的区域；

36、根据数据传输需求，优先分配更多的网络带宽给捕捉到关键特征或异常活动的传感器；

37、在需要更密集监控的时段或区域，增加视频监控的采样率；

38、根据异常检测结果和实地验证结果，调整传感器的部署密度和监控策略。

39、优选的，所述智能监控的优化包括：

40、利用机器学习技术对从实地验证、历史数据及实时监控中提取的新初步数据进行重新训练和调整，用于细化模型的预测准确性，所述重新训练包括：对特定异常行为的识别模型应用新的训练数据集，提高模型对新发生事件的识别能力和反应速度；

41、采用增量学习策略，通过逐步整合实时监控的初步数据、实地验证结果以及最新的环境变化信息，更新模型的权重和参数设置。

42、一种用于实现所述基于人工智能的智慧园区智能监控方法的系统，包括：

43、多传感器数据采集单元，配备有红外传感器、热感应传感器、定向声音传感器及视频监控摄像头，用于捕获初步数据；

44、数据预处理单元，用于对所述初步数据进行噪声减少和信号增强处理，生成优化后的热像图数据、温度变化数据、声源定位数据、声音特征数据及视频数据；

45、数据融合分析单元，配置有卡尔曼滤波器和深度学习技术，用于对所述优化后的数据进行时间序列分析和同步分析，并自动识别关键特征；

46、异常检测单元，使用基于深度学习的行为识别模型对关键特征进行实时监控，并与存储的历史影像记录进行对比，生成异常检测结果；

47、实地验证单元，用于在确认异常情况后，无条件启动无人机或其他机器进行现场确认，根据无人机或机器人传回的数据，评估异常检测结果的准确性，获得实地验证结果；

48、系统优化单元，用于根据实地验证结果更新和调整机器学习模型，并根据环境模型预测和实际事件数据动态调整监控资源和策略。

49、相比于现有技术，本发明的优点及有益效果在于：

50、通过采用卡尔曼滤波器和卷积神经网络，本发明能有效整合来自视频、红外和声音传感器的数据；这种集成分析手段不仅优化了数据的处理流程，还提高了从复杂或低光照环境中识别关键特征的能力，确保即使在夜间或遮挡条件下也能准确监控；

51、利用机器学习技术，本发明能根据环境变化自动调整监控策略；这包括动态调整摄像头的监控角度、优化传感器的配置和调节警报系统的敏感度；这种自适应能力使得系统能够更灵活地响应园区内的动态变化，从而更有效地管理和减少宠物走失事件；

52、本发明通过不断地从实地验证和实时监控中获取新数据，系统能够持续更新和优化其识别模型；这不仅提高了对新发生事件的反应速度，还增强了模型对未知行为模式的预测准确性。