[發明專利]一種基于計算機視覺技術的防釣監控方法

有效

• 申請號: 202010417363.0
• 申請日: 2020-05-18
• 公開（公告）號: CN111461078B
• 公開（公告）日: 2023-05-23
• 發明（設計）人: 徐磊;吳鵬;葛忠寶;孫凌卿;袁杰;傅啟明;張立剛
• 申請（專利權）人: 江蘇電力信息技術有限公司;國網江蘇省電力有限公司揚州供電分公司
• 主分類號: G06V20/40
• 分類號: G06V20/40;G06V20/52;G06V10/25;G06V10/32;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464
• 代理公司: 南京匯盛專利商標事務所(普通合伙) 32238
• 代理人: 陳揚

本發明公開了一種基于計算機視覺技術的防釣監控方法，包括信息采集步驟，信息分析步驟，以及監控報警步驟，所述信息采集步驟為通過攝像機獲取視頻，所述信息分析步驟為通過計算機對所述視頻進行識別分析，所述監控報警步驟為對所述信息分析步驟得到的結果進行展示并報警。本發明基于計算機視覺技術進行圖像識別，對魚竿、人員以及水域進行定位及綜合判斷，從而杜絕了把行人誤認為釣魚者等現象的發生，提高了釣魚行為的檢出幾率。

技術領域

本發明涉及視頻監控領域，具體涉及一種基于計算機視覺技術的防釣監控方法。

背景技術

目標檢測是計算機視覺領域的基本任務之一，學術界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學習技術的火熱發展，目標檢測算法也從基于手工特征的傳統算法轉向了基于深度神經網絡的檢測技術。

目前針對不當釣魚行為，如輸電線附近及其他不適合釣魚的場所，進行有效檢測與識別的方法是基于傳統的前后幀像素比對方法。像素比對方法的原理是通過對待檢測區域進行實時圖像采集，對采集圖像的前后幀數據進行比對，具體如圖1所示。計算k時刻和k+1時刻的圖像像素差值，用以檢測前后時刻的圖像差異。而后計算差異像素點數值的概率分布，與已有釣魚圖像數據庫進行比對，判斷是否存在釣魚行為。由于能夠搜集到的釣魚圖像數據有限，即可以比對的標準數據分布有限，且采集和計算出的像素差異數值分布是隨機多樣的，導致這種方法存在兩個問題：（1）經常會把行人誤認為釣魚者；（2）檢測不出釣魚行為。

發明內容

為解決上述現有技術中的問題，降低工作過程中不規范行為的發生，本發明的目的是提供一種基于計算機視覺技術的防釣監控方法。該方法基于計算機視覺技術進行圖像識別，對魚竿、人員以及水域進行定位及綜合判斷，從而杜絕了把行人誤認為釣魚者等現象的發生，提高了釣魚行為的檢出幾率。

本發明采用的技術方案如下：

一種基于計算機視覺技術的防釣監控方法，包括信息采集步驟，信息分析步驟，以及監控報警步驟，所述信息采集步驟為通過攝像機獲取視頻，所述信息分析步驟為通過計算機對所述視頻進行識別分析，所述監控報警步驟為對所述信息分析步驟得到的結果進行展示并報警。

進一步的，所述信息分析步驟為采用YOLO算法對所述視頻進行識別分析。包括以下步驟：

S1：從視頻中截取單幀圖像，并將該圖像的大小調整為預設好的圖像尺寸參數；

S2：將S1中得到的圖像劃分成為S×S的格柵，并判斷每個格柵中是否存在物體的中心；

S3：每個格柵負責檢測中心落在該格柵內的物體的坐標位置、類別、準確度，得到魚竿位置信息、人員位置信息和水域位置信息；

S4：邏輯判斷，即根據S3中檢測得到的魚竿位置信息、人員位置信息和水域位置信息，判斷是否存在釣魚行為。

進一步的，所述步驟S2中的格柵為?6×6的格柵。

進一步的，所述步驟S3中所述魚竿位置信息為垂釣端位置信息，所述人員位置信息以人體腹部為基準，所述水域位置信息以最接近魚竿垂釣端的水域為基準。

進一步的，所述步驟S3中檢測得到的魚竿位置信息與人員位置信息距離≤8m，魚竿位置信息與水域位置信息距離≤2m時，所述監控報警步驟報警。

進一步的，所述步驟S3中檢測得到的準確度≥70%時，啟動步驟S4；所述步驟S3中檢測得到的準確度≤50%時，不啟動步驟S4；所述步驟S3中檢測得到的準確度在50%~70%之間時，將重復檢測過程，重復檢測三次，取三次檢測準確度的平均值，若平均值≥50%，則啟動步驟S4。

進一步的，所述信息采集步驟用所述攝像機通過可轉動云臺安裝。