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[發(fā)明專利]異常行為報警方法和裝置在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010097554.3 申請日: 2020-02-17
公開(公告)號: CN111339864A 公開(公告)日: 2020-06-26
發(fā)明(設(shè)計)人: 馮博豪;張小帥 申請(專利權(quán))人: 北京百度網(wǎng)訊科技有限公司
主分類號: G06K9/00 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06K9/34;G08B7/06;G08B21/24
代理公司: 北京英賽嘉華知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11204 代理人: 王達佐;馬曉亞
地址: 100085 北京市*** 國省代碼: 北京;11
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 異常 行為 報警 方法 裝置
【權(quán)利要求書】:

1.一種異常行為報警方法,包括:

獲取地球遙感圖像;

利用圖像分割模型對所述地球遙感圖像進行內(nèi)容分割,得到內(nèi)容分割地球遙感圖像;

利用目標(biāo)檢測模型對所述內(nèi)容分割地球遙感圖像進行目標(biāo)檢測,確定采砂船;

基于所述采砂船的地理位置和開采時間,確定所述采砂船是否存在異常行為;

若所述采砂船存在異常行為,發(fā)送報警指令。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,在所述利用圖像分割模型對所述地球遙感圖像進行內(nèi)容分割,得到內(nèi)容分割地球遙感圖像之前,還包括:

對所述地球遙感圖像進行圖像預(yù)處理,其中,所述圖像預(yù)處理包括圖像矯正、圖像增強、圖像鑲嵌、圖像融合中的至少一者。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述圖像分割模型包括編碼模塊和解碼模塊,所述編碼模塊包括帶空洞卷積的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和空洞空間金字塔池化模塊;以及

所述利用圖像分割模型對所述地球遙感圖像進行內(nèi)容分割,得到內(nèi)容分割地球遙感圖像,包括:

將所述地球遙感圖像輸入至所述帶空洞卷積的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取所述地球遙感圖像的特征圖;

將所述地球遙感圖像的特征圖輸入至所述空洞空間金字塔池化模塊,提取多尺度特征圖和多尺度特征融合圖;

將所述地球遙感圖像的特征圖、所述多尺度特征圖和所述多尺度特征融合圖輸入至解碼模塊,融合出所述內(nèi)容分割地球遙感圖像。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述目標(biāo)檢測模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò)和目標(biāo)分類網(wǎng)絡(luò);以及

所述利用目標(biāo)檢測模型對所述內(nèi)容分割地球遙感圖像進行目標(biāo)檢測,確定采砂船,包括:

將所述內(nèi)容分割地球遙感圖像輸入至卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取所述內(nèi)容分割地球遙感圖像的特征圖;

將所述內(nèi)容分割地球遙感圖像的特征圖輸入至所述區(qū)域推薦網(wǎng)絡(luò),生成物體推薦框;

將所述內(nèi)容分割地球遙感圖像的特征圖和所述物體推薦框輸入至所述目標(biāo)分類網(wǎng)絡(luò),確定采砂船。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其中,所述基于所述采砂船的地理位置和開采時間,確定所述采砂船是否存在異常行為,包括:

將所述采砂船的地理位置、開采時間、遙感圖像、運行軌跡輸入至多元回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到所述采砂船存在異常行為的置信度。

6.一種異常行為報警裝置,包括:

獲取單元,被配置成獲取地球遙感圖像;

分割單元,被配置成利用圖像分割模型對所述地球遙感圖像進行內(nèi)容分割,得到內(nèi)容分割地球遙感圖像;

檢測單元,被配置成利用目標(biāo)檢測模型對所述內(nèi)容分割地球遙感圖像進行目標(biāo)檢測,確定采砂船;

確定單元,被配置成基于所述采砂船的地理位置和開采時間,確定所述采砂船是否存在異常行為;

報警單元,被配置成若所述采砂船存在異常行為,發(fā)送報警指令。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其中,所述裝置還包括:

預(yù)處理單元,被配置成對所述地球遙感圖像進行圖像預(yù)處理,其中,所述圖像預(yù)處理包括圖像矯正、圖像增強、圖像鑲嵌、圖像融合中的至少一者。

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的裝置,其中,所述圖像分割模型包括編碼模塊和解碼模塊,所述編碼模塊包括帶空洞卷積的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和空洞空間金字塔池化模塊;以及

所述分割單元包括:

第一提取子單元,被配置成將所述地球遙感圖像輸入至所述帶空洞卷積的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),提取所述地球遙感圖像的特征圖;

第二提取子單元,被配置成將所述地球遙感圖像的特征圖輸入至所述空洞空間金字塔池化模塊,提取多尺度特征圖和多尺度特征融合圖;

融合子單元,被配置成將所述地球遙感圖像的特征圖、所述多尺度特征圖和所述多尺度特征融合圖輸入至解碼模塊,融合出所述內(nèi)容分割地球遙感圖像。

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