本发明属于视频识别领域，尤其涉及一种基于视频智能识别的区域警示方法及系统。
背景技术：
1、视频智能识别是一种基于计算机视觉和深度学习的技术，通过对视频图像进行分析和处理，以实现目标物体的自动识别、跟踪和理解。它结合了图像处理、模式识别和机器学习等多个领域的知识和算法，可以从视频中提取出有意义的信息，并进行高级的认知和分析。
2、视频智能识别的目标包括但不限于物体检测、跟踪、行为分析、场景理解等。通过检测和识别视频帧中的目标物体，系统可以实现自动地标识和跟踪物体的位置、轨迹和特征。利用物体的移动模式、形态变化和关系，视频智能识别可以分析和预测目标的行为动作，如进入/离开区域、交叉移动等。此外，通过对驾驶行为、人群行为、事件发生等场景进行分析，视频智能识别技术可以提供更全面和精准的视频理解和应用。
3、在现有技术中，仍然存在一些情况下无法准确识别目标对象的问题，如低光照、模糊图像或目标部分遮挡等情况可能导致误检或漏检。当使用视频流进行目标检测时，背景干扰可能会对识别算法造成干扰。复杂的背景、相似的物体或运动模糊可能会导致误判和错误的定位。且某些场景需要实时性较高的警示系统，但现有技术在处理复杂场景、大规模视频流或处理时间较长的算法时可能无法满足实时性的要求。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于视频智能识别的区域警示方法，旨在解决背景技术中确定的现有技术存在的技术问题。
2、本发明是这样实现的，一种基于视频智能识别的区域警示方法，所述方法包括：
3、接收监控摄像头的实时视频流，并在视频流中每增加一次货物时，对视频流图像进行提取，得到若干视频图像，对若干视频图像进行目标检测和识别，定位并标识货物的位置和边界框；
4、将若干视频图像中每个目标的位置和边界框进行叠加，并建立货物区域的虚拟三维模型；
5、通过监听器跟踪每个货物在三维模型中的位置，当货物新增、被遮挡、移动或消失时，对货物的相应位置和状态进行更新；
6、在三维模型每次更新时，将更新后的三维模型与初始三维模型进行对比，当监测到非授权的货物变化时，发出警示信息。
7、作为本发明更进一步的方案，所述对若干视频图像进行目标检测和识别，定位并标识货物的位置和边界框，具体包括：
8、接收监控摄像头的实时视频流，并从视频流中获取每帧图像；
9、对所提取的图像帧进行分析，判定图像中存在的货物，并定位货物在图像中的位置，提取货物的边界框和特征信息；
10、根据识别结果，将货物的边界框和特征信息在视频图像中进行标识，并将其与货物的位置信息进行关联。
11、作为本发明更进一步的方案，所述建立货物区域的虚拟三维模型具体包括：
12、根据所标识的全部货物的位置信息，将每次出现的货物位置相关联，并将每个货物的位置和边界框进行叠加；
13、使用所记录的叠加位置和边界框数据，构建货物区域的虚拟三维模型。
14、作为本发明更进一步的方案，所述当货物新增、被遮挡、移动或消失时，对货物的相应位置和状态进行更新，具体包括：
15、根据每个货物在视频帧中的位置，并基于每个视频帧的目标检测结果进行连续追踪，并在三维模型中更新货物状态；
16、将当前所提取的视频帧与初始视频帧的货物信息进行比对，检测货物的状态变化；
17、根据货物的状态变化信息，对三维模型中的货物状态进行更新。
18、作为本发明更进一步的方案，所述将更新后的三维模型与初始三维模型进行对比，具体包括：
19、对比每次更新后的三维模型与初始三维模型，并获取货物的变化信息；
20、在货物发生变化时，判定该货物变化是否为已授权的变化；
21、当货物变化信息不是已授权的变化时，将该货物变化设置为异常变化，并发出警示信息。
22、本发明的另一目的在于提供一种基于视频智能识别的区域警示系统，所述系统包括：
23、目标识别模块，用于接收监控摄像头的实时视频流，并在视频流中每增加一次货物时，对视频流图像进行提取，得到若干视频图像，对若干视频图像进行目标检测和识别，定位并标识货物的位置和边界框；
24、模型构建模块，用于将若干视频图像中每个目标的位置和边界框进行叠加，并建立货物区域的虚拟三维模型；
25、货物监听模块，通过监听器跟踪每个货物在三维模型中的位置，当货物新增、被遮挡、移动或消失时，对货物的相应位置和状态进行更新；
26、异常报警模块，用于在三维模型每次更新时，将更新后的三维模型与初始三维模型进行对比，当监测到非授权的货物变化时，发出警示信息。
27、作为本发明更进一步的方案，所述目标识别模块包括：
28、视频输入提取单元，用于接收监控摄像头的实时视频流，并从视频流中获取每帧图像；
29、目标识别单元，用于对所提取的图像帧进行分析，判定图像中存在的货物，并定位货物在图像中的位置，提取货物的边界框和特征信息；
30、定位标识单元，用于根据识别结果，将货物的边界框和特征信息在视频图像中进行标识，并将其与货物的位置信息进行关联。
31、作为本发明更进一步的方案，所述模型构建模块包括：
32、定位叠加单元，用于根据所标识的全部货物的位置信息，将每次出现的货物位置相关联，并将每个货物的位置和边界框进行叠加；
33、三维模型单元，用于使用所记录的叠加位置和边界框数据，构建货物区域的虚拟三维模型。
34、作为本发明更进一步的方案，所述货物监听模块包括：
35、目标追踪单元，用于根据每个货物在视频帧中的位置，并基于每个视频帧的目标检测结果进行连续追踪，并在三维模型中更新货物状态；
36、状态变化检测单元，用于将当前所提取的视频帧与初始视频帧的货物信息进行比对，检测货物的状态变化；
37、数据更新单元，用于根据货物的状态变化信息，对三维模型中的货物状态进行更新。
38、作为本发明更进一步的方案，所述异常报警模块包括：
39、模型比对单元，用于对比每次更新后的三维模型与初始三维模型，并获取货物的变化信息；
40、异常判定单元，用于在货物发生变化时，判定该货物变化是否为已授权的变化；
41、通知报警单元，用于当货物变化信息不是已授权的变化时，将该货物变化设置为异常变化，并发出警示信息。
42、本发明的有益效果是：
43、该方法能够实时接收监控摄像头的实时视频流，并对每一帧图像进行目标检测和识别，定位并标识货物的位置和边界框。通过高效的目标检测算法和深度学习模型，可以快速而准确地检测和定位货物，提高警示的实时响应。通过将每帧视频图像中的目标位置和边界框进行叠加和关联，构建精确而综合的三维模型。这样的虚拟模型不仅反映了货物的实时状态和位置，还为后续的位置追踪和状态更新提供了有力支持。
44、同时使用监听器跟踪每个货物在三维模型中的位置，并对货物的变化状态进行实时更新。当货物新增、被遮挡、移动或消失时，通过实时追踪和更新，可以及时捕捉到这些变化。与传统的静态分析方法相比，该技术能够实时监测货物状态的动态变化，提高了对非授权变化的敏感度。
1.一种基于视频智能识别的区域警示方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对若干视频图像进行目标检测和识别，定位并标识货物的位置和边界框，具体包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述建立货物区域的虚拟三维模型具体包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当货物新增、被遮挡、移动或消失时，对货物的相应位置和状态进行更新，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将更新后的三维模型与初始三维模型进行对比，具体包括：
6.一种基于视频智能识别的区域警示系统，其特征在于，所述系统包括：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述目标识别模块包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述货物监听模块包括：
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述异常报警模块包括：
