[發明專利]監控設備故障識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202011476101.8
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112584135A
• 公開（公告）日: 2021-03-30
• 發明（設計）人: 黃惠群
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: H04N17/00
• 分類號: H04N17/00;H04L12/26;G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

1.一種監控設備故障識別方法，其特征在于，所述監控設備故障識別方法包括：

獲取所述監控設備的IP地址和預置檢測端口，并讀取所述監控設備采集到的目標視頻數據；

通過所述監控設備的IP地址和預置檢測端口對所述監控設備進行心跳檢測，得到所述監控設備的心跳檢測反饋結果，其中，所述心跳檢測反饋結果包括所述監控設備的運行狀態信息和故障碼；

基于所述心跳檢測反饋結果，判斷所述監控設備是否正常運行；

若所述監控設備正常運行，則通過預設篩選規則，從所述目標視頻數據中篩選出目標幀圖像；

通過預置圖像特征提取模型，確定所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，并基于所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，確定所述監控設備的攝像頭是否發生故障。

2.根據權利要求1所述的監控設備故障識別方法，其特征在于，在所述獲取所述監控設備的IP地址和預置檢測端口，并通過所述監控設備對目標區域進行拍攝，得到所述監控設備采集到的目標視頻數據之前，還包括：

接收針對所述目標區域的拍攝指令；

基于所述拍攝指令對所述目標區域進行拍攝，得到所述目標區域的目標視頻數據。

3.根據權利要求1所述的監控設備故障識別方法，其特征在于，所述通過預設篩選規則，從所述目標視頻數據中篩選出目標幀圖像包括：

根據所述目標區域的歷史視頻數據獲取所述目標區域的場景變化參數，其中，所述場景變化參數用于指示所述目標區域的穩定度；

根據所述目標區域的場景變化參數和預設時間間隔，從所述目標視頻中選擇圖像，且每次一幀圖像，將選擇的圖像作為所述目標幀圖像。

4.根據權利要求1所述的監控設備故障識別方法，其特征在于，所述通過預置圖像特征提取模型，確定所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，并基于所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，確定所述監控設備的攝像頭是否發生故障包括：

將所述目標幀圖像輸入預置圖像特征提取模型，得到輸出神經元作為特征的各層上所述目標幀圖像的特征向量；

對所述各層分別計算所述目標幀圖像的特征向量兩兩之間的相似度；

根據所述目標幀圖像的特征向量兩兩之間的相似度，通過回歸算法計算所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，其中，所述各層上計算得到的所述特征向量兩兩之間的相似度對應取不同的權重；

基于所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，確定所述監控設備的攝像頭是否發生故障。

5.根據權利要求1所述的監控設備故障識別方法，其特征在于，在所述通過預置圖像特征提取模型，確定所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，并基于所述目標幀圖像兩兩之間的相似度，確定所述監控設備的攝像頭是否發生故障之前，還包括：

選取深度卷積神經網絡模型，其中，所述深度卷積神經網絡模型包括M層卷積層和N層全連接層；

在M+N層中選取指定的K層做特征提取，以所述K層的神經元輸出作為特征向量；

獲取歷史視頻數據，并通過所述歷史視頻數據讀取歷史圖像數據；

將所述歷史圖像數據作為訓練集輸入所述深度卷積神經網絡模型，基于反向傳播算法訓練所述深度卷積神經網絡模型，得到具有K個特征向量的圖像特征提取模型。

6.根據權利要求1-5所述的監控設備故障識別方法，其特征在于，在所述通過所述監控設備的IP地址和預置檢測端口對所述監控設備進行心跳檢測，得到所述監控設備的心跳檢測反饋結果之后，還包括：

若超過預設時間閾值仍未收到所述監控設備返回的心跳檢測反饋結果，則對所述目標幀圖像進行識別，確定所述監控設備是否掉線；

若所述監控設備掉線，則基于所述IP地址，將所述監控設備標識為目標故障設備并重啟；

若所述目標故障設備重啟失敗，則獲取所述目標故障設備的GPS位置信息；

通過所述目標故障設備的GPS位置信息，向監測中心發送告警信息，并對所述目標故障監控設備進行干預。