[發明專利]攝像頭檢測方法、裝置、電子設備及系統

在審

• 申請號: 202010224980.9
• 申請日: 2020-03-26
• 公開（公告）號: CN111476124A
• 公開（公告）日: 2020-07-31
• 發明（設計）人: 胡仁偉;季華;金麗娟
• 申請（專利權）人: 杭州鴻泉物聯網技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 白淑君

1.一種攝像頭檢測方法，其特征在于，包括：

獲取攝像頭監控到的視頻數據；

根據所述視頻數據和預先構建的攝像頭深度學習模型，檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件；

若檢測結果包括所述攝像頭模糊事件和/或所述攝像頭遮擋事件，則輸出所述檢測結果和/或所述檢測結果的提示信息。

2.根據權利要求1所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，所述獲取攝像頭采集到的視頻數據，包括：

確定獲取所述視頻數據的指定時間間隔；

按照所述指定時間間隔，獲取指定時間長度的視頻數據。

3.根據權利要求1所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，還包括：

獲取用于模型訓練的訓練數據集，所述訓練數據集中包括模糊圖片、遮擋圖片和正常圖片；

將所述模糊圖片、遮擋圖片和正常圖片作為訓練使用的輸入數據，采用深度學習方式進行訓練，得到用于檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件的攝像頭深度學習模型；

其中，所述采用深度學習方式進行訓練包括：采用指定語言和指定框架，對所述模糊圖片、遮擋圖片和正常圖片進行分類訓練，得到對應的權重。

4.根據權利要求1或3所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，所述根據所述視頻數據和預先構建的攝像頭深度學習模型，檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件，包括：

將所述視頻數據轉換為待檢測圖片；

將所述待檢測圖片輸入到所述攝像頭深度學習模型中，并根據輸出結果確定是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件。

5.根據權利要求3所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，還包括：

對所述攝像頭深度學習模型進行縮小和加密，得到對應的網絡文件和權重文件，所述網絡文件和權重文件用于檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件。

6.根據權利要求5所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，所述根據所述視頻數據和預先構建的攝像頭深度學習模型，檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件，包括：

通過可執行程序和動態鏈接庫，將所述視頻數據轉換為待檢測圖片；

調用所述網絡文件和所述權重文件，得到所述待檢測圖片對應的圖片類別、圖片類別的置信度和圖片判斷的時間；

根據所述待檢測圖片對應的圖片類別、圖片類別的置信度和圖片判斷的時間，確定是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件。

7.根據權利要求1所述的攝像頭檢測方法，其特征在于，所述輸出所述檢測結果和/或所述檢測結果的提示信息，包括：

通過智能終端的顯示屏顯示所述檢測結果和/或所述檢測結果的提示信息；和/或

將所述檢測結果和/或所述檢測結果的提示信息上傳至服務器。

8.一種攝像頭檢測裝置，其特征在于，包括：

第一獲取模塊，用于獲取攝像頭監控到的視頻數據；

檢測模塊，用于根據所述視頻數據和預先構建的攝像頭深度學習模型，檢測是否出現攝像頭模糊事件和/或攝像頭遮擋事件；

輸出模塊，用于若檢測結果包括所述攝像頭模糊事件和/或所述攝像頭遮擋事件，則輸出所述檢測結果和/或所述檢測結果的提示信息。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述攝像頭檢測方法的步驟。

10.一種攝像頭檢測系統，其特征在于，包括一個或多個攝像頭、智能終端和服務器；其中，所述智能終端包括攝像頭檢測裝置；

所述攝像頭檢測裝置用于實現如權利要求1至7任一項所述攝像頭檢測方法的步驟。