[發明專利]使用多層前饋網絡模型的報警方法、裝置及電子設備

有效

• 申請號: 202110581280.X
• 申請日: 2021-05-26
• 公開（公告）號: CN113313919B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 肖揚;羅濤;施佳子;于海燕
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G08B21/18
• 分類號: G08B21/18;H04N7/18;H04N19/172;H04N19/182;G06T7/292;G06N3/063
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 張琛

本公開提供了一種使用多層前饋網絡模型的報警方法、裝置及電子設備。該報警方法和裝置可以用于區域安全技術領域、金融領域或其他領域。該報警方法包括：使用動態視覺傳感器獲取目標場景的多脈沖事件流；使用輸入層將多脈沖事件流輸入至多層前饋網絡模型；使用特征提取層對多脈沖事件流進行特征提取及編碼，以生成多脈沖特征序列；使用分類層對多脈沖特征序列進行分類，生成分類結果并輸出；以及判斷分類結果是否屬于異常情況，并基于異常情況生成報警信號。

技術領域

本公開涉及區域安全技術領域，更具體地，涉及一種使用多層前饋網絡模型的報警方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著技術的發展，越來越多的區域監測采用機器設備來執行，以降低成本提高效率。相關技術中，對于特定的目標場景進行監測常常采用高分辨率監控攝像機，其采用基于幀圖像的相機來實現。該類攝像機的每幀圖像之間存在間隔時間差，因此，在相鄰幀圖像之間會丟失關鍵信息。此外，連續的幀圖像和每個幀圖像中冗余像素浪費了大量的存儲資源和計算資源，能耗高且延遲大，不利于長時間的對目標場景進行監測。

發明內容

有鑒于此，本公開提供了一種使用多層前饋網絡模型的報警方法、裝置、電子設備及存儲介質。

本公開的一方面提供了一種使用多層前饋網絡模型的報警方法，所述多層前饋網絡模型包括輸入層、特征提取層和分類層，其中，所述報警方法包括：使用動態視覺傳感器獲取目標場景的多脈沖事件流；使用所述輸入層將所述多脈沖事件流輸入至所述多層前饋網絡模型；使用所述特征提取層對所述多脈沖事件流進行特征提取及編碼，以生成多脈沖特征序列；使用所述分類層對所述多脈沖特征序列進行分類，生成分類結果并輸出；以及判斷所述分類結果是否屬于異常情況，并基于所述異常情況生成報警信號。

根據本公開的實施例，所述特征提取層包括第一特征提取層和第二特征提取層；所述使用所述特征提取層對所述多脈沖事件流進行特征提取及編碼，以生成多脈沖特征序列包括：使用所述第一特征提取層對所述多脈沖事件流進行事件驅動卷積操作，以提取所述多脈沖事件流的條形特征；以及使用所述第二特征提取層對所述條形特征的強度進行編碼，生成多脈沖特征序列。

根據本公開的實施例，所述使用所述第一特征提取層對所述多脈沖事件流進行事件驅動卷積操作，以提取所述多脈沖事件流的條形特征包括：獲取所述多脈沖事件流的地址信息；以及基于所述地址信息將卷積核中的每個元素覆蓋至所述第一特征提取層的反應圖中以更新所述反應圖，得到所述條形特征。

根據本公開的實施例，所述使用所述第二特征提取層對所述條形特征的強度進行編碼，以生成多脈沖特征序列包括：獲取卷積核中的所述條形特征；以及對所述條形特征的強度進行編碼，其中，所述條形特征的強度隨著時間呈線性衰減。

根據本公開的實施例，所述使用所述第二特征提取層對所述條形特征的強度進行編碼，以生成多脈沖特征序列還包括：在對所述條形特征的強度進行編碼后，判斷所述條形特征的強度是否超過預設閾值；以及在所述條形特征的強度超過預設閾值時，生成脈沖信號，并將所述條形特征的強度及周側設定范圍內的所述條形特征的強度重置為設定值。

根據本公開的實施例，所述使用所述第二特征提取層對所述條形特征的強度進行編碼，以生成多脈沖特征序列還包括：在將所述條形特征的強度及周側設定范圍內的所述條形特征的強度重置為設定值之后，控制重置的所述條形特征的強度在預設時間內保持設定值。

根據本公開的實施例，所述分類結果至少包括正常情況和異常情況兩種。

根據本公開的實施例，所述分類層包括多個Tempotron神經元構成的神經元網絡。