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一种基于人工智能的网络安全监控系统及方法 

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申请/专利权人:迁安市超卓电子工程有限公司

摘要:本发明公开了一种基于人工智能的网络安全监控系统及方法,属于计算机技术领域。该系统包括数据采集模块、验证模块、人工智能管理模块、数据库、安全防护模块和警报模块;所述数据采集模块用于采集区域网络内的视频数据,将采集的视频数据发送到数据处理模块;所述数据处理模块用于将采集的视频数据转化到3D模型中;所述人工智能管理模块用于根据视频数据处理信息和储存数据信息预测人员的行为特征;所述数据库用于储存数据信息;所述手机端用于管理人员查看采集的视频数据;所述警报模块用于警报异常情况;在本发明中,排除了周围相邻物体对人员行为特征的影响,使系统的异常行为预测更加准确。

主权项:1.一种基于人工智能的网络安全监控系统,其特征在于:系统包括数据采集模块、数据处理模块、人工智能管理模块、数据库、手机端和报警器;所述数据采集模块用于采集区域网络内的视频数据,将采集的视频数据发送到数据处理模块;所述数据处理模块用于将采集的视频数据转化到3D模型中;所述人工智能管理模块用于根据视频数据处理信息和数据库储存的数据信息预测人员的行为特征;所述数据库用于储存数据信息;所述手机端用于管理人员查看采集的视频数据;所述报警器用于警报异常情况;其中,所述数据库储存的数据信息包括历史行为数据、历史视频采集数据和异常行为数据;所述异常行为数据包括数据库中记录的危险行为数据和其他行为数据;所述人工智能管理模块具体用于:分析每帧视频数据对应的3D模型得到人员与周围相邻物体之间的最短距离Lmint;分析视频数据,根据数据库中历史行为数据与视频数据中人员与周围相邻物体之间的最短距离来预测视频数据中人员的行为是否为合理避让;若为合理避让,重复执行上述分析最短距离的步骤;若为不合理避让,根据视频数据中人员行为和数据库中异常行为数据,判断视频数据中人员的行为是否异常;若行为正常,重复执行上述分析最短距离的步骤;若行为异常,分析视频数据中人员的异常行为,预测出人员的行为类别;当预测的人员行为类别为危险行为时,将视频数据发送给管理人员,控制报警器报警;当预测的人员行为类别为其他行为时,重复执行上述分析最短距离的步骤;所述分析每帧视频数据对应的3D模型得到人员与周围相邻物体之间的最短距离Lmint,具体为:使用人体检测器对采集视频中人员与周围相邻物体进行区分;分析水平方向上采集视频数据中人员与周围相邻物体的位置信息,根据人员与周围相邻物体的相对位置,选取人员与周围相邻物体更靠近的一侧建立人员的3D模型边缘点的位置信息集合At和周围相邻物体的3D模型边缘点的位置信息集合Bt;其中,At={a1t、a2t、...、amt};a1t=x1,y1,z1、a2t=x2,y2,z2、...、amt=xm,ym,zm;xi,yi和zi表示3D模型中组成人员的各点三维空间坐标;m表示组成人员更靠近相邻物体一侧的边界框位置信息的坐标数量;Bt={b1t、b2t、...、bnt};b1t=X1,Y1,Z1、b2t=X2,Y2,Z2、...、bnt=Xn,Yn,Zn;Xi,Yi和Zi表示3D模型中组成周围相邻物体的各点三维空间坐标;n表示组成周围相邻物体更靠近人员一侧的边界框位置信息的坐标数量;根据集合At和集合Bt,分别计算出每帧视频数据中集合At的各空间坐标点和集合Bt的各空间坐标点的距离L,得到人员和周围相邻物体的最短距离Lmin;根据公式: t表示每帧视频的时间戳;所述预测视频数据中人员的行为是否为合理避让,以及,若为不合理避让,根据视频数据中人员行为和数据库中异常行为数据,执行判断视频数据中人员的行为是否异常,具体包括:分析数据库中出现人员避让的历史行为数据,通过对应Lmint时人员和周围相邻物体的空间坐标建立相同时间内出现避让的过程中人员的运动轨迹函数ft和周围相邻物体的运动轨迹函数gt;根据函数ft和gt得到历史行为数据中相同时间内人员和周围相邻物体在运动轨迹中两者最长距离kmax和最短距离kmin;使用神经网络模型对每条历史行为数据中出现人员避让时相同时间内人员和周围相邻物体之间的最长距离和最短距离进行训练,得到人员对周围相邻物体进行避让时的最短距离阈值Kmin和最长距离阈值Kmax;将Lmint分别与Kmin和Kmax作比较;当Kmax≥Lmint≥Kmin时,预测采集的视频数据中人员行为为合理避让;当Lmint<Kmin或Kmax<Lmint时,预测采集的视频数据中人员行为为不合理避让,根据视频数据中人员行为和数据库中异常行为数据,判断视频数据中人员的行为是否异常;采集的视频数据中被作为判断人员的周围相邻物体是动态的;通过采集视频数据中Lmint对应的人员和周围相邻物体的空间坐标信息,采用RNN算法得到人员和周围相邻物体的运动速度和方向和当人员与周围相邻物体的运动方向相同时人员行为异常的判断方法为:比较与大小;当时,直接将视频数据中人员行为信息与数据库中的异常行为数据作比较;当预测出视频数据中人员和周围相邻物体合理避让的时间T0;根据公式: 将Lmint=Kmax时作为初始时间,记录Lmint在阈值Kmin和Kmax中所处的时间t0;将T0与t0作比较;当T0≥t0时,预测采集的视频数据中人员行为为合理避让;当T0<t0时,预测采集的视频数据中人员行为为不合理避让,将人员行为信息与数据库中的异常行为数据直接作比较;其中,表示运动方向和速度;运动方向为水平方向上的向前、向后、向左和向右,表示运动速度在水平方向和运动方向上的投影。

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