智能安防多场景监控与异常预警处理方法及系统与流程

本发明涉及智能安防，尤其涉及智能安防多场景监控与异常预警处理方法及系统。

背景技术：

1、随着社会安全需求的持续提升，安防监控系统正从传统的数字化、网络化向智能化深度演进，多场景覆盖与跨区域协同已成为安防领域的核心发展方向。当前，各类监控场景呈现环境复杂多变、目标动态性强、数据海量异构的特点，传统监控模式难以满足实时感知、精准识别与快速响应的实际需求。跨区域安防应用的普及进一步凸显了数据整合、场景适配与全局管控的重要性，亟需构建一套能够适配不同环境、整合多源数据、实现异常精准预警的一体化解决方案，以应对多样化安防场景下的安全防控挑战，提升整体安防系统的智能化水平与实战效能。

2、现有技术存在两个核心缺点：一是场景适应性不足，难以在不同环境条件下保持稳定性能，面对光照变化、遮挡干扰等复杂情况时，容易出现特征提取不充分、目标识别偏差等问题，且在新场景部署时往往需要大量适配工作，无法快速实现模型与场景的匹配；二是跨区域协同与数据整合能力薄弱，各区域监控系统多呈碎片化部署，缺乏有效的数据关联与轨迹衔接机制，导致目标跨区域运动时轨迹断裂、信息脱节，同时对多源监控数据的综合利用不足，难以形成全局化的异常研判视角，影响了异常事件判定的准确性与预警的及时性。

技术实现思路

1、为了克服现有技术存在的缺点与不足，本发明提供智能安防多场景监控与异常预警处理方法及系统。

2、本发明所采用的技术方案是，智能安防多场景监控与异常预警处理方法，包括以下步骤：s1，通过跨区域安防协同智能分析平台采集多场景下的监控数据，所述监控数据包括动态目标的空间分布信息、运动状态参数及场景环境特征；s2，调用动态目标多尺度感知模型对采集的监控数据进行目标层级特征提取，基于不同场景下目标的尺度变化范围构建多维度感知通道；s3，采用安防场景迁移学习算法将源场景训练获得的模型参数迁移至当前目标场景，进行模型在异场景下的快速适配；s4，利用多特征融合目标追踪算法对提取的目标特征进行时空关联匹配，建立目标运动轨迹的连续表征；s5，通过跨区域安防协同智能分析平台整合多节点监控数据，对目标轨迹进行跨区域衔接与一致性校验；s6，基于目标运动参数与预设阈值的比对结果，生成异常事件判定结果并触发对应预警机制。

3、进一步地，所述s2中动态目标多尺度感知模型的计算包括以下分步骤：t1，选取安防场景中目标的尺度区间、运动速率、轮廓复杂度作为建模基础参数，构建多尺度特征采样网格，通过滑动窗口遍历监控数据获取不同层级的目标局部特征，其中网格划分密度与目标尺度区间呈正相关；t2，对各层级局部特征进行脉冲神经元转换处理，通过lif机制将连续特征信号转化为离散脉冲张量，建立特征与脉冲发放频率的映射关系，表达式为，其中为脉冲特征张量，为卷积权重矩阵，为局部特征矩阵，为偏置项，为脉冲激活函数，为脉冲衰减系数；t3，构建脉冲金字塔融合模块，对不同尺度的脉冲特征张量进行上采样与下采样操作，通过跨层连接进行多尺度特征的互补增强，同时引入局部滑窗自注意力机制强化目标标定区域特征；t4，基于融合后的多尺度特征构建目标检测头，通过多层感知机映射特征维度，输出目标的尺度类别、位置坐标及置信度参数，表达式为

4、，其中为检测结果集合，为融合特征张量，为多层感知机算子，attention为自注意力计算函数，为特征拼接算子。

5、进一步地，所述s3中安防场景迁移学习算法的建模过程包括以下分步骤：q1，提取源场景与目标场景的共性特征维度，包括空间拓扑结构、光照变化范围、目标运动模式安防标定参数，建立场景特征向量库，对源场景模型的卷积层与全连接层参数进行分层存储；q2，计算源场景与目标场景的特征相似度矩阵，通过动态时间规整算法对齐异场景下的特征分布，确定参数迁移的权重系数，同时保留目标场景独有的特征映射层以适配场景差异；q3，构建迁移参数优化目标函数，对迁移后的模型参数进行微调训练，表达式为，其中为模型总参数集，为目标场景样本数量，为损失函数，为样本标签，为模型预测函数，为输入样本，为迁移参数，为微调参数，为正则化系数，为l2范数。

6、进一步地，所述s4中多特征融合目标追踪算法的计算过程包括以下分步骤：r1，从监控数据中提取目标的视觉特征与空间特征，视觉特征包括颜色直方图、纹理特征向量，空间特征包括目标框坐标、运动速度与加速度，对各类特征进行维度标准化处理；r2，构建特征权重自适应分配机制，基于场景复杂度动态调整视觉特征与空间特征的贡献占比，表达式为，其中为融合特征权重，为自适应系数，为视觉特征权重，为空间特征权重；r3，采用卡尔曼滤波对目标运动轨迹进行预测，生成下一帧目标的位置置信区间，结合匈牙利算法进行检测结果与预测轨迹的关联匹配；r4，建立轨迹连续性校验机制，计算相邻帧目标特征的余弦相似度与iou重叠率，对断裂轨迹进行补全与修正，表达式为

7、，其中为匹配得分，为平衡系数，为余弦相似度函数，与分别为当前帧与前一帧特征，为交并比函数，与分别为当前帧与前一帧目标框；r5，整合多帧关联结果，输出目标的完整运动轨迹，包括各时刻的位置坐标、运动参数及特征向量集。

8、进一步地，所述s6包括基于s5输出的目标轨迹参数，提取目标的运动速率、轨迹偏移量、停留时间标定指标，与预设的异常判定阈值进行比对，通过加权求和计算异常置信度，表达式为，其中为异常置信度，为异常判定指标数量，为第k个指标的权重系数，为第k个指标的实际测量值，为第k个指标的正常阈值。

9、进一步地，该方法采用分布式异构计算架构，包括边缘端智能监控终端、区域级边缘计算节点与云端协同服务器，边缘端终端集成红外热成像传感器与可见光高清摄像头，支持多光谱数据同步采集；区域级边缘计算节点搭载fpga芯片与gpu集群，进行动态目标多尺度感知模型的并行计算，单节点支持不少于32路监控视频的实时处理；云端服务器采用分布式文件存储系统，存储历史监控数据与模型参数，设定动态目标多尺度感知模型的卷积层数量为12层，特征图通道数从64递增至1024，安防场景迁移学习算法的微调学习率取值范围为0.001至0.01，多特征融合目标追踪算法的特征维度统一为512维，跨区域协同分析的节点通信延迟控制在预设范围内，异常预警响应时间不超过预设值。

10、进一步地，所述s3包括以下分步骤：s31，对源场景模型进行层间参数拆解，分离特征提取层与分类预测层，保留特征提取层的卷积核参数作为迁移基础，分类预测层参数进行随机初始化；s32，采集目标场景的少量标注样本，构建场景适配数据集，包括不同光照、遮挡条件下的目标样本，样本覆盖目标的各类运动状态与尺度变化；s33，基于场景特征相似度矩阵，对源场景特征提取层参数进行选择性迁移，相似度高于预设阈值的层参数直接复用，低于阈值的层参数进行部分替换；s34，将迁移后的模型在目标场景适配数据集上进行迭代训练，采用小批量梯度下降算法更新参数，训练过程中固定特征提取层前80%的参数，仅微调后20%的参数与分类预测层参数。

11、进一步地，所述s4包括以下分步骤：s41，采用多尺度特征金字塔结构提取目标的浅层纹理特征与深层语义特征，浅层特征通过1至3层卷积获取，深层特征通过6至8层卷积与池化操作获取，各层特征通过横向连接进行信息交互；s42，构建特征注意力机制模块，对提取的多尺度特征进行通道权重分配，强化目标标定特征的响应强度，抑制背景噪声特征的干扰；s43，引入时空上下文信息，将当前帧目标特征与前5帧的历史特征进行融合，通过循环神经网络建模目标运动的时间关联性，提升特征表达的鲁棒性。

12、进一步地，所述s5包括以下分步骤：s51，建立跨区域监控节点的时间同步机制，通过网络时间协议对各节点的监控数据进行时间戳校准，确保跨区域数据的时间一致性；s52，提取各区域节点输出的目标轨迹数据，包括轨迹id、时间戳、位置坐标标定信息，构建跨区域轨迹索引库；s53，基于目标的特征向量与运动参数，采用最近邻算法进行同一目标在不同区域轨迹的关联匹配，计算跨区域轨迹的特征相似度与运动连续性；s54，对关联后的跨区域轨迹进行平滑处理，消除节点切换过程中的轨迹抖动，通过插值算法补全轨迹断点；s55，生成全局统一的目标轨迹报告，包括目标在各区域的运动路径、停留时间及跨区域转移时间。

13、智能安防多场景监控与异常预警处理系统，该系统应用于智能安防多场景监控与异常预警处理方法，包括：多模态监控数据采集与预处理单元、动态目标多尺度特征感知提取单元、跨场景模型参数迁移适配单元、多特征融合目标轨迹追踪单元、跨区域协同分析与轨迹校验单元、异常事件智能判定预警单元；多模态监控数据采集与预处理单元通过分布式传感器网络采集多场景监控数据，输出至动态目标多尺度特征感知提取单元；动态目标多尺度特征感知提取单元对输入数据进行特征提取，将结果传输至跨场景模型参数迁移适配单元；跨场景模型参数迁移适配单元完成模型参数的跨场景迁移与优化，输出适配后的特征数据至多特征融合目标轨迹追踪单元；多特征融合目标轨迹追踪单元进行目标轨迹的连续追踪，将轨迹数据发送至跨区域协同分析与轨迹校验单元；跨区域协同分析与轨迹校验单元整合多区域轨迹数据并进行一致性校验，输出全局轨迹数据至异常事件智能判定预警单元；异常事件智能判定预警单元基于预设阈值与全局轨迹数据进行异常判定，触发对应预警操作，各单元通过高速以太网与分布式总线进行数据交互与协同工作。

14、有益效果：本发明提出智能安防多场景监控与异常预警处理方法及系统，通过跨区域协同分析平台整合多场景监控数据，搭配动态目标多尺度感知机制精准提取不同场景下的目标特征，解决了传统技术场景适应性不足的问题，无需大量重新训练即可快速适配异场景环境，即便面对复杂环境干扰也能稳定捕获目标关键信息；通过安防场景迁移学习实现源场景与目标场景的参数高效迁移，结合局部微调适配场景差异，大幅降低了新场景部署的适配成本与时间成本；利用多特征融合目标追踪技术构建时空关联与轨迹校验机制，保障目标轨迹连续完整，配合跨区域轨迹衔接与一致性校验，打破了传统系统碎片化部署导致的轨迹断裂、信息脱节困境，形成全局化监控视角；硬件采用分布式异构计算架构，软件层面优化参数配置，实现监控数据实时处理与异常快速判定，显著提升了预警响应效率。同时，各功能单元通过高效数据交互进行处理流程，从数据采集、特征提取、场景适配、轨迹追踪到异常预警全流程协同，既保证了多场景监控的全面性与精准性，又强化了跨区域安防协同能力，解决传统技术在场景适配与跨区域协同方面的缺陷。