[發(fā)明專利]基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110985004.X
• 申請日: 2021-08-26
• 公開（公告）號: CN113435418A
• 公開（公告）日: 2021-09-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 戴鵬程;戴鵬飛
• 申請（專利權(quán)）人: 知見科技（江蘇）有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G08B13/196
• 代理公司: 南京蘇創(chuàng)專利代理事務(wù)所(普通合伙) 32273
• 代理人: 鳳婷

1.一種基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：包括如下步驟：

步驟1：獲取小區(qū)攝像頭抓拍的歷史圖片數(shù)據(jù)集；

步驟2：在步驟1中的歷史圖片數(shù)據(jù)集中選取部分圖片標注行人人臉、人體和電動車信息作為訓練樣本，通過訓練樣本調(diào)整深度學習目標檢測模型；

步驟3：用步驟2中得到的目標檢測模型對步驟1中的歷史圖片數(shù)據(jù)集進行添加信息并檢測，得到處理后數(shù)據(jù)；

步驟4：采用在線識別和離線聚類相結(jié)合的方法，將步驟3得到的處理后數(shù)據(jù)中的人臉、人體照片和電動車進行關(guān)聯(lián)，得到人車底庫關(guān)聯(lián)關(guān)系；

步驟5：獲取實時攝像頭中行人和電動車的數(shù)據(jù)，并和步驟4中得到的人車底庫關(guān)聯(lián)關(guān)系比對；

步驟6：如步驟5中比對成功，則進行步驟9，如比對失敗則進行步驟7；

步驟7：根據(jù)實時攝像頭ID和時間戳判斷所隨同電動車的軌跡方向，如不進入小區(qū)則進行步驟8，進入小區(qū)則進行步驟9；

步驟8：報警提示可能正在發(fā)生偷盜行為；

步驟9：結(jié)束比對過程，如需持續(xù)檢測，則跳轉(zhuǎn)至步驟5，否則結(jié)束。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：步驟1中的歷史圖片數(shù)據(jù)集中圖片名稱包括有攝像頭ID和時間戳。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：步驟2中訓練樣本為白天和夜里比例1:2，將剩余圖片選擇部分進行測試，若測試達不到要求，則增加訓練樣本數(shù)量重新訓練檢測模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：步驟4中關(guān)聯(lián)指人臉與人體對應(yīng)，生成行人身份ID；識別車的型號以及車牌，生成各車輛身份ID。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：將行人身份ID和各車輛身份ID進行關(guān)聯(lián)，得到初始聯(lián)系關(guān)系，當不同時段或不同日期內(nèi)存在同一初始聯(lián)系關(guān)系時，則將對應(yīng)行人身份ID與該電動車進行關(guān)聯(lián)，當同一時段的不同攝像頭拍攝到同一初始聯(lián)系關(guān)系，根據(jù)攝像頭ID和時間戳對應(yīng)行人身份ID，建立人車底庫關(guān)聯(lián)關(guān)系。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：初始聯(lián)系關(guān)系生成的具體步驟為：先對人臉或人體圖片進行在線識別分類，計算人臉檢測框和人體檢測框是否重合，如重合則將人臉和人體對應(yīng)，形成初步關(guān)聯(lián)，對靠前的圖片通過在線識別來運算；離線時通過離線聚類，將每類人臉或人體圖片先選取若干張，再從剩余的圖片中按比例抽樣選取若干張，將在線識別和離線聚類的數(shù)據(jù)進行融合處理。

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：人臉和人體聚類過程為：當人體聚類結(jié)果分為兩類而人臉聚類結(jié)果為一類時，將人體聚類結(jié)果合并，當人體聚類結(jié)果無關(guān)聯(lián)的人臉聚類結(jié)果的則采用人體聚類結(jié)果，最后得到行人身份ID以及聚類處理結(jié)果。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于計算機視覺的電動自行車偷盜識別方法，其特征在于：步驟5中人車底庫關(guān)聯(lián)關(guān)系比對的具體步驟為：將攝像頭抓拍的圖片進行實時檢測，將檢測的結(jié)果與人車底庫關(guān)聯(lián)關(guān)系進行在線識別比對，選取其中相似度最高的車輛身份ID作為實時檢測到的車輛身份ID，并通過車輛身份ID查詢是否與行人有關(guān)聯(lián)關(guān)系，若有則比對成功，若無則比對失敗。