[發明專利]一種異常事件監測方法、智能監測終端及系統

有效

• 申請號: 202110696549.9
• 申請日: 2021-06-23
• 公開（公告）號: CN113393486B
• 公開（公告）日: 2023-02-03
• 發明（設計）人: 朱才志;向聲寧;周曉;孫耀暉
• 申請（專利權）人: 英特靈達信息技術（深圳）有限公司;合肥英特靈達信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06T7/90;G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 馬敬;項京

本發明實施例提供了一種異常事件監測方法、智能監測終端及系統，涉及圖像處理技術領域，能夠更全面地監測建筑物的安全隱患。本發明實施例的技術方案包括：獲取對建筑物外部的第一監測范圍進行監測過程中采集到的sRGB圖像。并獲取對建筑物外部的第二監測范圍進行監測過程中采集到的熱像圖，第一監測范圍包括所述第二監測范圍。然后根據sRGB圖像和熱像圖，判斷sRGB圖像中是否存在異常區域。如果sRGB圖像中存在異常區域，則向云平臺發送告警消息，以使得云平臺展示sRGB圖像中的異常區域和/或向告警終端發送告警消息。

技術領域

本發明涉及圖像處理技術領域，特別是涉及一種異常事件監測方法、智能監測終端及系統。

背景技術

社區是社會治理的基本單元，平安智慧社區更是建設社會治安防控體系、構建和諧社會和平安社會的重要組成部分。然而當今社區生活中存在著林林總總的安全隱患，威脅著人們的健康生活。例如，高空拋物現象被稱為“懸在城市上空的痛”，這種不文明的行為會給居民生活帶來很大的社會危害。又例如，建筑物由于建成年限較早，飽經風霜的外墻極易脫落，危害居民安全。還例如，建筑物發生火災時，會給居民帶來嚴重的財產損失甚至威脅生命。

相關技術中，難以同時檢測上述多種安全隱患，且難以及時對安全隱患進行預警，導致無法及時發現并處理建筑物的安全隱患。

發明內容

本發明實施例的目的在于提供一種異常事件監測方法、智能監測終端及系統，以更全面地監測建筑物的安全隱患。具體技術方案如下：

第一方面，本發明實施例提供了一種異常事件監測方法，應用于智能監測終端，所述方法包括：

獲取對建筑物外部的第一監測范圍進行監測過程中采集到的sRGB圖像；

獲取對建筑物外部的第二監測范圍進行監測過程中采集到的熱像圖，所述第一監測范圍包括所述第二監測范圍；

根據所述sRGB圖像和所述熱像圖，判斷所述sRGB圖像中是否存在異常區域；

如果所述sRGB圖像中存在異常區域，則向云平臺發送告警消息，以使得所述云平臺展示所述sRGB圖像中的異常區域和/或向告警終端發送告警消息。

可選的，所述根據所述sRGB圖像和所述熱像圖，判斷所述sRGB圖像中是否存在異常區域，包括：

對采集到的每幀sRGB圖像進行圖像分割，得到每幀sRGB圖像包括的前景目標，所述前景目標為下落的物體在sRGB圖像中對應的區域；

每確定一幀sRGB圖像的前景目標，按照時間順序，將該sRGB圖像的前景目標與相鄰的第一預設數量幀sRGB圖像的前景目標進行疊加，得到疊加圖像；

對所述疊加圖像進行軌跡檢測，得到包含相同物體的前景目標，并將得到的前景目標所屬的sRGB圖像作為候選sRGB圖像；

若后續連續第二預設數量幀sRGB圖像中不存在前景目標，則確定當前的各候選sRGB圖像包括的前景目標為異常區域。

可選的，所述對采集到的每幀sRGB圖像進行圖像分割，得到每幀sRGB圖像包括的前景目標，包括：

將每幀sRGB圖像輸入目標檢測模型，得到所述目標檢測模型輸出的sRGB圖像中的前景目標；

其中，所述目標檢測模型為利用多張訓練圖像對深度學習模型進行訓練得到的模型，所述訓練圖像為包括下落的物體圖像以及建筑物外部圖像的sRGB圖像，所述訓練圖像對應有包括下落的物體的位置的訓練標簽。

可選的，所述根據所述sRGB圖像和所述熱像圖，判斷所述sRGB圖像中是否存在異常區域，包括：