公开(公告)号：CN106372576A

公开(公告)日：2017-02-01

申请号：CN201610705858.7

申请日：2016-08-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡婧 ,  覃婷婷 ,  成孝刚 ,  邵文泽 ,  成云 ,  李德志 ,  李海波

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/02 ,  H04N7/18

CPC classification number: G06K9/00228 ,  G06K9/00268 ,  G06N3/02 ,  H04N7/18

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的智能室内入侵检测方法及系统，包括：建立BP神经网络模型；利用帧间差分算法获得监控视频画面中相邻帧间的差分图像；对所获取的差分图像进行二值化处理，及对处理后的图像中提取静止背景下的变化前景区域图像；对所提取的变化前景图像检测和识别其是否存在人形；当识别存在人形时，从所述变化前景区域中检测和提取获得人脸区域图像；对所提取的人脸区域图像检测和识别其是否为用户图像；及在识别判断为非用户图像时，确定为非用户入侵并向用户发送报警信号。本发明抗其他运动物体干扰能力强、误判率低，可进行大量的视频数据分析，可以准确地进行入侵检测识别。