本技术涉及视频监控领域，尤其是涉及一种基于人工智能的视频监控系统。
背景技术：
1、视频监控系统作为安防领域的重要技术手段,随着科技的不断进步,传统的视频监控系统已逐步向基于人工智能的智能化方向发展。
2、传统视频监控系统主要依靠人工操作和观看,这种方式虽然可以实时掌握监控区域的情况,但长时间的人工观看容易造成疲劳和注意力分散,从而降低监控的有效性。此外,海量的视频数据给后期回放和分析带来了巨大挑战,难以快速定位和提取有价值的信息。
3、面对这些挑战,基于人工智能的视频监控系统应运而生。这类系统通过深度学习和计算机视觉等先进技术,能够自动分析视频内容,识别目标对象,检测异常行为,并进行智能预警。人工智能技术的引入大大提高了监控系统的自动化程度和智能化水平,减轻了人工观看的负担,提高了异常事件的检测准确率。
4、然而,目前的人工智能视频监控系统仍面临着一些技术难题,如当异常目标距离视频监控系统过远时，无法获得清晰的图像数据以进行分析识别和目标追踪，会导致异常的识别概率大幅下降，也较难通过图像数据对异常情况进行定位和尺寸预估。
技术实现思路
1、本技术提供了一种基于人工智能的视频监控系统，包括：
2、定点监控模组，供于安装位置获取周围的视频图像；
3、移动监控模组，供移动至目标位置以获取对应的视频图像；
4、识别控制模组，供对所述定点监控模组和所述移动监控模组获取的视频图像进行分析识别，并对所述定点监控模组和所述移动监控模组进行控制；
5、其中，所述定点监控模组、所述移动监控模组和所述识别控制模组之间通信连接；
6、其中，所述定点监控模组包括第一摄像模块、方向调节模块、第一方向传感模块、第一定位模块和第一通信模块，所述第一方向传感模块设置于所述第一摄像模块，所述第一摄像模块设置于所述方向调节模块，所述第一摄像模块、所述方向调节模块、第一方向传感模块、第一定位模块分别数据连接于所述第一通信模块；
7、其中，所述移动监控模组包括无人机模块、第二摄像模块、第二方向传感模块、第二定位模块和第二通信模块，所述第二摄像模块、第二方向传感模块、所述第二定位模块和所述第二通信模块分别设置于所述无人机模块，所述第二摄像模块、第二方向传感模块和所述第二定位模块分别数据连接于所述第二通信模块；
8、其中，所述第一通信模块、所述第二通信模块和所述识别控制模组之间数据连接。
9、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能的视频监控系统可以通过结合定点监控模组和移动监控模组，大幅提高了监控的灵活性和覆盖范围，并结合异常识别模块识别异常目标，可以实现对异常目标进行近距离监控，获取充分的视频图像数据。
10、可选的，所述定点监控模组进一步包括降落平台和无线充电发射模块，所述无线充电发射模块设置于所述降落平台，所述移动监控模组进一步包括无线充电接收模块，所述无线充电接收模块设置于所述无人机模块；
11、其中，所述无人机模块可选择地降落于所述降落平台，所述无线充电发射模块与所述无线充电接收模块可选择地形成供电连接。
12、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能的视频监控系统可以通过在定点监控模组设置降落平台和无线充电功能,系统实现了移动监控模组的自动化充电，可大幅度提高系统的持续工作能力和自主性，无人机可以在需要充电时自动返回降落平台,无需人工干预即可完成充电过程,大大减少了维护工作量，确保了移动监控模组的持续可用性,显著提升了整个视频监控系统的效率和可靠性。
13、可选的，所述基于人工智能的视频监控系统进一步包括异常监控策略，所述异常监控策略包括一下步骤：
14、a1，通过所述定点监控模组的所述第一摄像模块获取对应的定点视频数据；
15、a2，通过所述定点监控模组的所述第一方向传感模块获取对应的定点视频方向数据；
16、a3，通过所述定点监控模组的所述第一定位模块获取对应的定点视频定位数据；
17、a4，通过所述定点监控模组的所述第一通信模块传输定点视频数据、定点视频方向数据和定点视频定位数据至所述识别控制模组；
18、a5，根据定点视频数据通过所述识别控制模组以预训练的异常识别模型生成定点异常目标检测框数据；
19、a6，根据定点异常目标检测框数据、定点视频方向数据和定点视频定位数据以预设的目标方位预估方法确定第一异常目标方位数据；
20、a7，传输第一异常目标方位数据至所述移动监控模组；
21、a8，所述移动监控模组的所述无人机模块根据第一异常目标方位数据进行移动并通过所述第二摄像模块获取对应的移动视频数据；
22、a9，通过所述移动监控模组的所述第二方向传感模块获取对应的移动视频方向数据；
23、a10，通过所述移动监控模组的所述第二定位模块获取对应的移动视频定位数据；
24、a11，通过所述移动监控模组的所述第二通信模块传输移动视频数据、移动视频方向数据和移动视频定位数据至所述识别控制模组。
25、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能的视频监控系统可以通过定点监控模组和移动监控模组实现监控的无缝协作，可提高监控信息的获取能力，尤其是在发现异常目标时，通过移动监控模组移动接近异常目标，可提高近距离高清晰度的监控视频，以供分析和查看，不仅提高了监控的准确性和全面性,还增强了系统应对突发事件的能力,为安全管理提供了有力的信息支持。
26、可选的，所述目标方位预估方法包括以下步骤：
27、b1，根据定点异常目标检测框数据确定对应的第一检测框中点像素位置数据；
28、b2，根据预设的定点视频中点像素位置数据和第一检测框中点像素位置数据确定对应的定点异常目标偏移向量；
29、b3，根据定点异常目标偏移向量通过所述方向调节模块调节所述第一摄像模块的朝向，直到定点异常目标偏移向量的模小于预设的校准像素阈值；
30、b4，通过所述第一方向传感模块获取对应的定点视频方向数据并定义为第一校准方向数据；
31、b5，根据第一校准方向数据和定点视频定位数据确定对应的第一异常目标方位数据。
32、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能的视频监控系统可以通过定点监控模组获取的视频图像结合异常目标的检测框数据，使第一摄像模块校准于异常目标，进而通过第一方向传感模块获取对应的方向数据，结合第一摄像模块的定位数据和方向数据，可对异常目标的方位做出预估，以为移动监控模块的移动方向提供依据。
33、可选的， 所述基于人工智能的视频监控系统进一步包括异常目标定位策略：
34、c1，根据移动视频数据通过所述识别控制模组以异常识别模型生成移动异常目标检测框数据；
35、c2，根据移动异常目标检测框数据确定对应的第二检测框中点像素位置数据；
36、c3，根据预设的移动视频中点像素位置数据和第二检测框中点像素位置数据确定对应的移动异常目标偏移向量；
37、c4，根据移动异常目标偏移向量通过所述无人机模块调节所述第二摄像模块的朝向，直到移动异常目标偏移向量的模小于校准像素阈值；
38、c5，通过所述第二方向传感模块获取对应的移动视频方向数据并定义为第二校准方向数据，同时通过所述第二定位模块获取对应的移动视频定位数据并定义为第二校准定位数据；
39、c6，根据第二校准方向数据和第二校准定位数据确定对应的第二异常目标方位数据；
40、c7，根据第一异常目标方位数据和第二异常目标方位数据计算对应的交点坐标数据并定义为异常目标定位数据。
41、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能的视频监控系统可以通过移动监控模组确定对应的第二异常目标方位数据，并结合第一异常目标方位数据和第二异常目标方位数据以实现对异常目标的定位，增强了系统对异常目标的跟踪和定位能力,为安全监控和应急响应提供了更加可靠和精确的定位支持。
42、可选的，所述基于人工智能的视频监控系统进一步包括目标尺寸估计策略：
43、d1，根据异常目标定位数据和定点视频定位数据计算对应的目标距离；
44、d2，根据定点异常目标检测框数据确定对应的检测框水平像素长度和检测框垂直像素长度；
45、d3，根据预设的水平视场角、预设的垂直视场角、预设的视频图像像素高度、预设的视频图像像素宽度和目标距离计算对应的水平像素尺寸比例和垂直像素尺寸比例；
46、d4，根据检测框水平像素长度和水平像素尺寸比例计算对应的目标估计水平长度；
47、d5，根据检测框垂直像素长度和垂直像素尺寸比例计算对应的目标估计垂直长度。
48、通过采用上述技术方案，所述基于人工智能视频监控系统可以通过异常目标定位数据和定点视频定位数据估算异常目标的距离，并根据异常目标的距离和异常目标于视频图像中的像素长度和像素宽度并结合摄像模块的光学参数和图像分辨率,估算出真实尺寸与图像像素之间的对应关系，进而估算出异常目标的实际尺寸，有利于评估潜在威胁、识别可疑物体或进行现场分析，为安全监控和事件评估提供了更全面、更精确的数据支持。
49、可选的，所述基于人工智能的视频监控系统进一步包括环绕摄像策略：
50、e1，以异常目标定位数据为圆心，根据预设的飞行高度和预设的环绕距离通过所述移动监控模组进行环绕并获取对应的异常目标环绕视频数据；
51、e2，根据异常目标环绕视频数据通过异常识别模型确定各角度对应的多角度异常目标检测框数据；
52、e3，于所有的多角度异常目标检测框数据中分别确定最小水平像素长度和最大水平像素长度；
53、e4，根据最小水平像素长度和最大水平像素长度求乘积计算对应的异常目标估算占地面积；
54、e5，根据所有的多角度异常目标检测框数据计算平均垂直像素长度；
55、e6，根据异常目标估算占地面积和平均垂直像素长度求乘积计算异常目标预估占地空间。
56、通过采用上述技术方案, 所述基于人工智能视频监控系统可以根据异常目标定位数据环绕异常目标飞行并获取对应的环绕视频图像，一方面可以获取异常目标的全面图像数据，另一方面可以根据环绕视频图像对异常目标的体积尺寸做出估算，克服了单一角度观察可能带来的视觉偏差,还能提供更全面、更立体的目标信息，有利于识别复杂形状的物体、评估潜在威胁的规模,以及进行精确的事态评估。
57、本技术还提供了一种基于人工智能的视频监控方法，包括以下步骤：
58、通过预设的定点监控模组获取对应的定点视频数据；
59、通过所述定点监控模组获取对应的定点视频方向数据；
60、通过所述定点监控模组获取对应的定点视频定位数据；
61、根据定点视频数据以预训练的异常识别模型生成定点异常目标检测框数据；
62、根据定点异常目标检测框数据、定点视频方向数据和定点视频定位数据以预设的目标方位预估方法确定异常目标方位数据；
63、根据异常目标方位数据移动预设的移动监控模组并获取对应的移动视频数据；
64、通过所述移动监控模组获取对应的移动视频方向数据；
65、通过所述移动监控模组获取对应的移动视频定位数据；
66、传输移动视频数据、移动视频方向数据和移动视频定位数据至预设的识别控制模组。
67、通过采用上述技术方案, 所述基于人工智能视频监控方法可以通过定点监控模组和移动监控模组实现监控的无缝协作，可提高监控信息的获取能力，尤其是在发现异常目标时，通过移动监控模组移动接近异常目标，可提高近距离高清晰度的监控视频，以供分析和查看，不仅提高了监控的准确性和全面性,还增强了系统应对突发事件的能力,为安全管理提供了有力的信息支持。
68、综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
69、1.可以通过结合定点监控模组和移动监控模组，大幅提高了监控的灵活性和覆盖范围，并结合异常识别模块识别异常目标，可以实现对异常目标进行近距离监控，获取充分的视频图像数据。
70、2.可以通过在定点监控模组设置降落平台和无线充电功能,系统实现了移动监控模组的自动化充电，可大幅度提高系统的持续工作能力和自主性，无人机可以在需要充电时自动返回降落平台,无需人工干预即可完成充电过程,大大减少了维护工作量，确保了移动监控模组的持续可用性,显著提升了整个视频监控系统的效率和可靠性。
71、3.可以通过定点监控模组和移动监控模组实现监控的无缝协作，可提高监控信息的获取能力，尤其是在发现异常目标时，通过移动监控模组移动接近异常目标，可提高近距离高清晰度的监控视频，以供分析和查看，不仅提高了监控的准确性和全面性,还增强了系统应对突发事件的能力,为安全管理提供了有力的信息支持。
1.一种基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，所述定点监控模组进一步包括降落平台和无线充电发射模块，所述无线充电发射模块设置于所述降落平台，所述移动监控模组进一步包括无线充电接收模块，所述无线充电接收模块设置于所述无人机模块；
3.根据权利要求2所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，进一步包括异常监控策略，所述异常监控策略包括一下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，所述目标方位预估方法包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，进一步包括异常目标定位策略：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，进一步包括目标尺寸估计策略：
7.根据权利要求6所述的基于人工智能的视频监控系统，其特征在于，进一步包括环绕摄像策略：
