[發(fā)明專利]道路監(jiān)控方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011220145.4
• 申請日: 2020-11-05
• 公開（公告）號: CN112037520B
• 公開（公告）日: 2021-01-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 程舒通;何振華
• 申請（專利權(quán)）人: 杭州科技職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類號: G08G1/01
• 分類號: G08G1/01;G08G1/017;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/46;G06K9/62;G06K9/00
• 代理公司: 北京恒泰銘睿知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11642
• 代理人: 張克釗

本申請公開了一種基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法。所述方法，包括：獲取預(yù)定時(shí)間間隔的第一、第二街景圖像；將所述第一、第二街景圖像分別輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲得第一、第二特征圖；將所述第一、第二特征圖分別輸入通道注意力網(wǎng)絡(luò)以獲得第一、第二通道特征向量；分別將所述第一特征圖與所述第一通道特征向量融合以獲得第一融合特征圖和將所述第二特征圖與所述第二通道特征向量融合以獲得第二融合特征圖；將所述第一、第二融合特征圖按通道級聯(lián)以獲得分類特征圖；以及，將所述分類特征圖以分類函數(shù)進(jìn)行分類以獲得分類結(jié)果。這樣，基于通道注意力機(jī)制準(zhǔn)確地獲得所述街景圖像內(nèi)是否包括違反道路管理規(guī)定的對象的監(jiān)控結(jié)果。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備。

背景技術(shù)

“智慧城市”將信息技術(shù)與先進(jìn)的城市經(jīng)營服務(wù)理念進(jìn)行有效融合，通過對城市的地理、資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)等進(jìn)行數(shù)字網(wǎng)絡(luò)化管理，為城市提供更便捷、高效、靈活的公共管理的創(chuàng)新服務(wù)模式。

在城市管理領(lǐng)域中，需要對道路進(jìn)行監(jiān)控，以檢測違反道路管理規(guī)定的對象，例如，違反道路管理規(guī)定的對象包括占道經(jīng)營的流動(dòng)商販、商販進(jìn)行占道經(jīng)營所用的物品，比如，占道經(jīng)營擺放的桌椅、在道路兩旁私搭的棚傘等。

目前，針對違反街道管理規(guī)定的對象的監(jiān)控由城管部門執(zhí)行，效率低下且監(jiān)管困難。

近年來，深度學(xué)習(xí)尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展違反街道管理規(guī)定的對象的監(jiān)控提供了新的解決思路和方案。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實(shí)施例提供了一種基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法、系統(tǒng)和電子設(shè)備，其將違反街道管理規(guī)定的對象監(jiān)控問題轉(zhuǎn)化為不同時(shí)間獲取街景圖像的對象重識別問題結(jié)合對象分類問題，并以具有通道注意力機(jī)制的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對街景圖像進(jìn)行處理，以準(zhǔn)確地獲得所述街景圖像內(nèi)是否包括違反道路管理規(guī)定的對象的監(jiān)控結(jié)果。

根據(jù)本申請的一個(gè)方面，提供了一種基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法，其包括：

獲取預(yù)定時(shí)間間隔的第一街景圖像和第二街景圖像；

將所述第一街景圖像和所述第二街景圖像分別輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲得第一特征圖和第二特征圖；

將所述第一特征圖和所述第二特征圖分別輸入通道注意力網(wǎng)絡(luò)以獲得第一通道特征向量和第二通道特征向量；

分別將所述第一特征圖與所述第一通道特征向量融合以獲得第一融合特征圖和將所述第二特征圖與所述第二通道特征向量融合以獲得第二融合特征圖；

將所述第一融合特征圖和所述第二融合特征圖按通道級聯(lián)以獲得分類特征圖；以及

將所述分類特征圖以分類函數(shù)進(jìn)行分類以獲得分類結(jié)果，所述分類結(jié)果用于表示所述第一街景圖像和所述第二街景圖像內(nèi)是否包括違反道路管理規(guī)定的對象。

在上述基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法中，獲取預(yù)定時(shí)間間隔的第一街景圖像和第二街景圖像，包括：通過用于街道巡查的移動(dòng)攝像機(jī)獲取街景視頻；基于所述移動(dòng)攝像機(jī)的路徑信息獲取相同地理位置的第一視頻片段和第二視頻片段；以及，分別從所述第一視頻片段和所述第二視頻片段中截取所述第一街景圖像和所述第二街景圖像。

在上述基于具有通道注意力機(jī)制的對象重識別的道路監(jiān)控方法中，將所述第一特征圖和所述第二特征圖分別輸入通道注意力網(wǎng)絡(luò)以獲得第一通道特征向量和第二通道特征向量，包括：將所述第一特征圖輸入第一全局池化層以獲得第一通道池化向量；將所述第二特征圖輸入第二全局池化層以獲得第二通道池化向量；將所述第一通道池化向量輸入第一全連接層并以Sigmoid激活函數(shù)進(jìn)行激活以獲得第一通道特征向量；以及，將所述第二通道池化向量輸入第二全連接層并以Sigmoid激活函數(shù)進(jìn)行激活以獲得第二通道特征向量。