一种基于监控视频的异常识别方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于监控视频的异常识别方法，其特征在于，包括：获取初始监控视频，将所述初始监控视频进行拆分处理，以得到初始监控图像集；基于所述初始监控图像集建立噪声衰减模型，并基于所述噪声衰减模型对所述初始监控图像集中的图像进行去噪处理，以得到去噪监控图像集；获取训练图像集并通过所述训练图像集对预设预测模型进行训练，以得到视频帧预测模型，将所述去噪监控图像集输入所述视频帧预测模型中，以得到预测视频帧图像，基于所述预测视频帧图像与所述去噪监控图像集确定异常视频帧图像；提取所述异常视频帧图像的目标预测框，基于所述目标预测框确定异常目标姿态，将所述异常目标姿态输入训练好的预设识别模型中，输出异常识别结果；所述基于所述初始监控图像集建立噪声衰减模型，并基于所述噪声衰减模型对所述初始监控图像集中的图像进行去噪处理，以得到去噪监控图像集的步骤包括：基于所述初始监控图像集建立噪声衰减模型：
；式中，为初始监控图像集中图像的像素值，/>为大气光值，/>为大气透射率，/>为去噪图像；对所述噪声衰减模型进行最小化处理，以得到最小化噪声衰减模型：
；式中，表示初始监控图像集中图像中像素点的位置，/>表示以/>为中心的矩形像素范围，/>为RGB分量，/>分别为RGB三通道的分量值；基于所述最小化噪声衰减模型求解去噪图像，并将所述去噪图像存入去噪监控图像集中。