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龍圖騰網(wǎng)獲悉西安華盛通信有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN118447457B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202410875549.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法及系統(tǒng)是由胡曉輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-07-02向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法及系統(tǒng)，方法包括：構(gòu)建特征識(shí)別模型，實(shí)時(shí)獲取監(jiān)控視頻，并將對(duì)應(yīng)幀數(shù)下的監(jiān)控圖像的特征參數(shù)，導(dǎo)入到特征識(shí)別模型中，以得到當(dāng)前幀數(shù)下特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息；基于得到的狀態(tài)信息，生成監(jiān)控結(jié)果并判斷監(jiān)控結(jié)果是否異常，若監(jiān)控結(jié)果異常，調(diào)取該對(duì)應(yīng)幀數(shù)下監(jiān)控圖像的參數(shù)信息一同將異常監(jiān)控結(jié)果反饋給可視化監(jiān)控平臺(tái)并進(jìn)行評(píng)估，并預(yù)測(cè)異常監(jiān)控結(jié)果的趨勢(shì)，否則，繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)控。根據(jù)本發(fā)明通過(guò)得到異常狀態(tài)信息后，進(jìn)一步判斷其檢測(cè)結(jié)果并判斷監(jiān)控結(jié)果是否為異常，若是，則調(diào)取對(duì)應(yīng)幀數(shù)下監(jiān)控圖像的參數(shù)信息一同將異常的監(jiān)控結(jié)果反饋給可視化監(jiān)控平臺(tái)，可視化監(jiān)控平臺(tái)對(duì)該異常事件進(jìn)行評(píng)估。

本發(fā)明授權(quán)一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種融合式智能AI可視化監(jiān)控方法，其特征在于，包括： S1：基于云服務(wù)器從可視化監(jiān)控平臺(tái)獲取監(jiān)控視頻樣本，分割成每一幀的監(jiān)控圖像，并分別提取每一幀監(jiān)控圖像對(duì)應(yīng)的特征參數(shù)和參數(shù)信息； S2：基于監(jiān)控圖像的特征參數(shù)作為特征值，基于每種特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息作為目標(biāo)變量，構(gòu)建特征識(shí)別模型，并將每種異常特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息標(biāo)記為異常結(jié)果集； S3：實(shí)時(shí)獲取監(jiān)控視頻，并將對(duì)應(yīng)幀數(shù)下的監(jiān)控圖像的特征參數(shù)，導(dǎo)入到特征識(shí)別模型中，以得到當(dāng)前幀數(shù)下特征參數(shù)對(duì)應(yīng)的狀態(tài)信息； S4：基于得到的狀態(tài)信息，生成監(jiān)控結(jié)果并判斷監(jiān)控結(jié)果是否異常，若監(jiān)控結(jié)果異常，調(diào)取該對(duì)應(yīng)幀數(shù)下監(jiān)控圖像的參數(shù)信息，同異常監(jiān)控結(jié)果一起反饋給可視化監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行評(píng)估，并預(yù)測(cè)異常監(jiān)控結(jié)果的趨勢(shì)，否則，繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)控； 所述S3中，對(duì)應(yīng)幀數(shù)下的監(jiān)控圖像的特征參數(shù)為： 基于監(jiān)控視頻分別獲取其中第a幀和隨機(jī)第b幀的監(jiān)控圖像，其中a＜b，并分別提取對(duì)應(yīng)的特征參數(shù)，并將特征參數(shù)導(dǎo)入到特征識(shí)別模型中，以分別得到第a幀的狀態(tài)信息和第b幀的狀態(tài)信息； 其中，當(dāng)監(jiān)控視頻樣本中對(duì)應(yīng)幀數(shù)下的監(jiān)控圖像的特征參數(shù)發(fā)生變化時(shí)，標(biāo)記當(dāng)前監(jiān)控圖像的幀數(shù)為a； 所述S4中，基于得到的狀態(tài)信息，生成監(jiān)控結(jié)果為： 基于第a幀的監(jiān)控圖像和第b幀的監(jiān)控圖像，判斷第a幀的狀態(tài)信息是否屬于異常結(jié)果集，若不屬于，則繼續(xù)進(jìn)行監(jiān)控，否則，分別將得到的第a幀的狀態(tài)信息和第b幀的狀態(tài)信息進(jìn)行對(duì)比，判斷是否相同； 若不相同，重新確立新的隨機(jī)數(shù)c，其中a＜c＜b，并提取第c幀的特征參數(shù)、獲取第c幀的狀態(tài)信息，并重新與第a幀的狀態(tài)信息進(jìn)行對(duì)比，直至第c幀的狀態(tài)信息和第a幀的狀態(tài)信息相同； 若第a幀的狀態(tài)信息與第b幀的狀態(tài)信息或第c幀的狀態(tài)信息相同，則判斷第a幀的狀態(tài)信息為異常結(jié)果，并將第a幀的狀態(tài)信息、第a幀的參數(shù)信息、第b幀的參數(shù)信息或第c幀的參數(shù)信息傳遞給可視化監(jiān)控平臺(tái)； 所述S4中，所述預(yù)測(cè)異常監(jiān)控結(jié)果的趨勢(shì)為： 若第a幀的狀態(tài)信息與第b幀的狀態(tài)信息或第c幀的狀態(tài)信息相同，利用第a幀的特征參數(shù)子集與第b幀的特征參數(shù)子集或第c幀的特征參數(shù)子集進(jìn)行差值計(jì)算，得到差值特征參數(shù)集，并獲取第a幀到第b幀或第c幀的時(shí)間，以得到單位時(shí)間下差值特征參數(shù)集的變化趨勢(shì)，生成異常監(jiān)控結(jié)果的預(yù)測(cè)趨勢(shì)。

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