CN119399446A 一种基于大数据的智慧社区目标识别追踪方法 （中建玖合发展集团有限公司）

一种基于大数据的智慧社区目标识别追踪基于大数据的智慧社区目标识别追踪方法，包内的实时视频和传感器数据，通过边缘计算技区异常行为的智能化识别、动态跟踪和及时预2在社区内部署摄像头和传感器，构建社区监控网络，实时基于视频和传感器数据，通过边缘计算方法，在前端设备上将目标的特征数据通过网络传输至云端服务器，利用深度学习模型在调整社区监控网络的参数后，重新获取目标的视频和传感定期对社区监控网络采集的数据进行汇总分析，利用机器学习通过光纤网络将采集到的视频流和传感器数据实时传输至社区数据中心的服务器集采用觉算法对视频流进行实时分析，识别出人员和车辆等目标对象针对传感器采集的温度、湿度和噪声等环境数据，运用时间在前端设备上，利用边缘计算技术对数据进行实时处理，通过将目标特征数据与预设的特征模板进行比对，判断目标的类别3根据概率分布结果与预设的识别阈值进行比对，若最大概率值针对识别出的目标类别，调用对应的目标身份通过数据预处理对采集到的原始目标行为数据进行清洗和标准化根据规范化的目标行为特征数据，采用聚类算法对历史行为数据进针对当前目标行为特征数据，采用匹配算法与目标历史行根据异常行为的具体特征和偏离正常模式的程度，对异常行为进行通过对目标的持续跟踪，获取目标在不同时间点的行为特征，并将其若检测到目标存在异常行为，则根据异常行为的严重程度和持将获取的视频和传感器数据输入到识别模型中，通过深度学习算记录目标的行为数据和异常情况，作为优化异常行为识别模将训练好的模型应用于实时采集的监控数据，对社区内的行为模4身份判别模块：将目标的特征数据通过网络维护更新模块：定期对社区监控网络采集的数据进行汇总分析，任一项所述的一种基于大数据的智慧社区目标识5[0004]为实现上述目的，本发明提供的一种基于大数据的智慧6通过光纤网络将采集到的视频流和传感器数据实时传输至社区数据中心的服务利用学习模型对视频中的异常行为进行识别，若检测到可疑情况则触发安全预通过数据可视化平台集中展示各类监控数据和分析结果，实时监控社区安全态根据规范化的目标行为特征数据，采用聚类算法对历史行为数据进行聚类分析，7行实时预测和识别；8[0015]图1是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的智慧社区目标识别追踪方法图2是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的智慧社区目标识别追踪系统[0018]根据本发明的一个实施例，图1是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的9通过光纤网络将采集到的视频流和传感器数据实时传输至社区数据中心的服务利用学习模型对视频中的异常行为进行识别，若检测到可疑情况则触发安全预通过数据可视化平台集中展示各类监控数据和分析结果，实时监控社区安全态根据规范化的目标行为特征数据，采用聚类算法对历史行为数据进行聚类分析，行实时预测和识别；用。端设备采用边缘计算技术，利用NVIDIAJetsonXavierNX等高性能处理器对数据进行实红外传感器采集目标的热成像数据。将采集到的视频帧数据输入到YOLOv5目标检测模型标识别追踪系统，图2是根据一示例性实施例示出的一种基于大数据的智慧社区目标识别执行时实现上述一种基于大数据的智慧社区目