[發明專利]一種基于圖像識別的智能環境監控系統與方法

有效

• 申請號: 201711296952.2
• 申請日: 2017-12-08
• 公開（公告）號: CN108133178B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發明（設計）人: 蒲勇;游傳遠;李勇
• 申請（專利權）人: 重慶廣睿達科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46
• 代理公司: 上海光華專利事務所(普通合伙) 31219
• 代理人: 尹麗云

1.一種基于圖像識別的智能環境監控系統，其特征在于，包括：

圖像采集單元，用于采集環境監測區域內的圖像；

任務派發單元，用于對圖像采集單元進行任務派發；

圖像預處理單元，分別與圖像處理單元和任務派發單元連接，用于對采集的圖像進行預處理，并根據任務對處理后的圖像進行篩選；

圖像分析單元，與圖像預處理單元連接，用于根據深度神經網絡對篩選后的圖像進行識別；所述圖像分析單元根據任務派發單元派發的不同任務，通過不同的深度神經網絡進行圖像識別，所述不同的深度神經網絡包括卷積神經網絡分類模型和回歸模型；所述任務包括定性檢測任務和定量檢測任務，所述定性檢測任務通過卷積神經網絡分類模型進行識別，所述定量檢測任務通過卷積神經網絡分類模型和回歸模型共同識別；

處置與應急單元，與圖像分析單元連接，用于根據圖像分析單元的識別結果與預設的應急方案進行匹配，生成匹配結果并輸出。

2.根據權利要求1所述的基于圖像識別的智能環境監控系統，其特征在于，還包括服務器，所述圖像分析單元與服務器連接，所述服務器為云端服務器，所述圖像采集單元包括多個設置于環境監測區域內的圖像采集器，所述圖像采集器為攝像頭，所述任務派發單元根據任務控制攝像頭采集不同的圖像，所述圖像預處理單元根據服務器的負載將篩選后的圖像按照任務進行分類，并將分類后的圖像發送云端服務器的不同節點。

3.一種基于圖像識別的智能環境監控方法，其特征在于，包括：

采集環境監測區域內的圖像；

對圖像采集單元進行任務派發；

對采集的圖像進行預處理，并根據任務對處理后的圖像進行篩選；

根據深度神經網絡對篩選后的圖像進行識別；

根據圖像分析單元的識別結果與預設的應急方案進行匹配，生成匹配結果并輸出；

根據任務派發單元派發的不同任務，通過不同的深度神經網絡進行圖像識別，所述不同的深度神經網絡包括卷積神經網絡分類模型和回歸模型，所述任務包括定性檢測任務和定量檢測任務，所述定性檢測任務通過卷積神經網絡分類模型進行識別，所述定量檢測任務通過卷積神經網絡分類模型和回歸模型共同識別。

4.根據權利要求3所述的基于圖像識別的智能環境監控方法，其特征在于，對深度神經網絡的輸出結果進行篩選處理，所述篩選處理包括根據任務將輸出結果中圖像特征差異大于預設的差異閾值的圖像篩選出來，將圖像分類錯誤的圖像通過深度神經網絡進行迭代訓練，直至錯誤樣本數量小于預設的樣本閾值。

5.根據權利要求3所述的基于圖像識別的智能環境監控方法，其特征在于，針對定量檢測任務，根據任務類型提取圖像中滿足任務的區域框，再通過卷積神經網絡對所述區域框進行定量識別，獲取識別結果，所述區域框通過選擇識別結果中圖像可信度大于預設的可信度閾值的方式來獲取。

6.根據權利要求3所述的基于圖像識別的智能環境監控方法，其特征在于，所述定性檢測任務包括車輛尾氣檢測、冒裝檢測和垃圾檢測，所述定量檢測任務 包括空氣質量檢測，所述預處理包括根據任務對采集的圖像進行篩選，去除無效圖像。

7.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于：該程序被處理器執行時實現權利要求3至6中任一項所述方法。