【摘要】 一种自动化识别的视频监控方法，步骤为：首先建立参考标签阵列，调整射频阅读器的功率确保其读取范围能够全面地覆盖标签阵列；接着，计算参考标签阵列中每个电子标签信号强度的均值，和每个标签在物体经过时的信号强度变化范围，统计分析得出信号强度阈值；然后，记录所有标签包括参考标签在整个监控过程中的信号强度，并通过补充丢失项和去除异常值形成信号强度序列；再转化信号强度序列成轨迹集合，并从轨迹集合中产生频繁轨迹集合；最后，通过检测过程来判断目前的行为是不是系统许可的活动。本发明不仅提供了与现有技术相似的准确率，更提供了实时监控的功能，节省人力资源成本和视频实时识别技术的成本。 【专利类型】发明授权 【申请人】上海交通大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】200240 上海市闵行区东川路800号 【申请人地区】中国 【申请人城市】上海市 【申请人区县】闵行区 【申请号】CN200810038175.6 【申请日】2008-05-29 【申请年份】2008 【公开公告号】CN101281676B 【公开公告日】2010-12-01 【公开公告年份】2010 【授权公告号】CN101281676B 【授权公告日】2010-12-01 【授权公告年份】2010.0 【IPC分类号】G08B21/00; G01S5/02; H04N7/18; G06K17/00 【发明人】张大强; 过敏意; 管虎; 周憬宇; 唐飞龙 【主权项内容】一种自动化识别的视频监控方法，其特征在于，包括如下步骤：首先用电子标签和射频阅读器建立参考标签阵列，标签阵列中每隔固定的标签数量就布置一个参考标签，同时多个射频阅读器布置在参考标签阵列的各方位上，确保射频阅读器的读取范围能够全面地覆盖标签阵列；然后，当物体从每个标签旁边经过时，该标签的信号强度就会有振动，记录所有标签包括参考标签在整个监控过程中的信号强度，并通过补充丢失项和去除异常值形成信号强度序列；接着，转化信号强度序列成轨迹集合，并从轨迹集合中产生频繁轨迹集合；最后，在实时监控中，系统通过检测过程来判断目前的行为是否是系统许可的活动，如若不是，系统就会给管理者发出警告信息，指出潜在的威胁；所述的形成信号强度序列，主要由两大步骤完成：第一步，在第一取样时间内，即没有物体经过参考标签阵列时，测试每个电子标签si信号强度的均值Ei，接着，在第二取样时间内，即当物体经过参考标签阵列时，测试每个电子标签信号强度的变化范围，统计分析后得出信号强度阈值λ，设δ为频繁轨迹阈值，代表本条轨迹出现了多少次，然后，统计每个电子标签si在监控过程中的信号强度的最大值Maxi，最小值Mini以及出现的次数Ci，再判断Maxi‑Mini与λ的关系，以及Ci与δ的关系，如果Maxi‑Mini的差大于λ并且Ci也大于δ，这样的电子标签就标记为受影响的电子标签，加入到tagArr列表中；第二步，对于每个时间段t，检查tagArr中的每个电子标签，根据它们在时间段t中的信号强度与它们均值Ei的关系，来判断这些标签是否在时间段t内产生变化，这样，电子标签在其受影响的时间段内的信号强度都被记录下来，产生了信号强度序列rst，那些没有加入到rst中的值组成集合con。 【当前权利人】上海交通大学 【当前专利权人地址】上海市闵行区东川路800号 【统一社会信用代码】1210000042500615X0 【被引证次数】2 【被他引次数】2.0 【家族被引证次数】24
