[發(fā)明專(zhuān)利]基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111007285.8
• 申請(qǐng)日: 2021-08-30
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN113705472A
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 陳于輝
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 平安國(guó)際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06K9/00
• 分類(lèi)號(hào): G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市明日今典知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝

1.一種基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述方法包括：

接入第一攝像頭組的視頻流地址和第二攝像頭組的視頻流地址，其中，第一攝像頭組包括若干個(gè)工作狀態(tài)異常的第一攝像頭，第二攝像頭組包括若干個(gè)工作狀態(tài)正常的第二攝像頭；

啟動(dòng)所述第一攝像頭組和所述第二攝像頭組，分別采集每一個(gè)所述第一攝像頭和每一個(gè)所述第二攝像頭產(chǎn)生的拍攝圖片，并將所述拍攝圖片分為異常訓(xùn)練樣本和正常訓(xùn)練樣本；

將所述異常訓(xùn)練樣本和所述正常訓(xùn)練樣本作為第一學(xué)習(xí)樣本，訓(xùn)練產(chǎn)生第一識(shí)別模型；

獲取若干個(gè)目標(biāo)圖片，采用所述第一識(shí)別模型對(duì)若干個(gè)所述目標(biāo)圖片進(jìn)行分類(lèi)，得到對(duì)應(yīng)的正常圖片和異常圖片；

對(duì)所述異常圖片中的被遮擋部分進(jìn)行輪廓標(biāo)記，并根據(jù)所述輪廓的形狀判斷各個(gè)所述異常圖片中，所述被遮擋部分對(duì)應(yīng)的遮擋物類(lèi)別；

識(shí)別各個(gè)所述異常圖片對(duì)應(yīng)的異常攝像頭，根據(jù)所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類(lèi)別生成并發(fā)送告警指令。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述將所述拍攝圖片分為異常訓(xùn)練樣本和正常訓(xùn)練樣本，包括：

計(jì)算每一個(gè)所述拍攝圖片的模糊參數(shù)，將所述模糊參數(shù)大于預(yù)設(shè)的模糊閾值的所述拍攝圖片標(biāo)注為異常訓(xùn)練樣本，并將所述模糊參數(shù)不大于所述模糊閾值的拍攝圖片標(biāo)注為正常訓(xùn)練樣本。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述根據(jù)所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類(lèi)別生成并發(fā)送告警指令，包括：

當(dāng)識(shí)別到所述遮擋物的類(lèi)別為動(dòng)物時(shí)，開(kāi)始延遲時(shí)間計(jì)時(shí)；

當(dāng)所述延遲時(shí)間大于預(yù)設(shè)的延遲閾值時(shí)，再次采集所述異常攝像頭的實(shí)時(shí)圖片，識(shí)別所述實(shí)時(shí)圖片中是否存在與所述被遮擋部分相同的像素區(qū)域；

若存在，根據(jù)所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類(lèi)別生成并發(fā)送所述告警指令。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述對(duì)所述異常圖片中的被遮擋部分進(jìn)行輪廓標(biāo)記，包括：

計(jì)算所述異常圖片中的梯度值；

根據(jù)所述梯度值識(shí)別所述異常圖片中的被遮擋部分，并標(biāo)記所述被遮擋部分的輪廓。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述分別采集每一個(gè)所述第一攝像頭和每一個(gè)所述第二攝像頭產(chǎn)生的拍攝圖片，包括：

按照預(yù)設(shè)的采集頻率，分別采集所述每一個(gè)所述第一攝像頭和每一個(gè)所述第二攝像頭產(chǎn)生的圖片幀；

對(duì)所述圖片幀進(jìn)行復(fù)制處理，得到若干個(gè)復(fù)制幀，并對(duì)所述復(fù)制幀進(jìn)行變換處理，得到若干個(gè)變換幀，其中，所述變換處理包括縮放、旋轉(zhuǎn)、平移中的至少一種；

將所述變換幀和所述圖片幀共同作為所述拍攝圖片。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述對(duì)所述異常圖片中的被遮擋部分進(jìn)行輪廓標(biāo)記之后，還包括：

根據(jù)所述被遮擋部分的輪廓計(jì)算所述被遮擋部分的面積；

所述根據(jù)所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類(lèi)別生成并發(fā)送告警指令，還包括：

根據(jù)所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類(lèi)別生成所述告警指令；

根據(jù)所述所述被遮擋部分的面積由大到小的順序?qū)λ龈婢噶钸M(jìn)行排序，并依次發(fā)送排序后的所述告警指令。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于圖像識(shí)別的異常攝像頭排查方法，其特征在于，所述采用所述第一識(shí)別模型對(duì)若干個(gè)所述目標(biāo)圖片進(jìn)行分類(lèi)，包括：

通過(guò)低通濾波器對(duì)所述目標(biāo)圖片進(jìn)行一次濾波，得到第一濾波圖片；

通過(guò)高頻濾波器對(duì)所述第一濾波圖片進(jìn)行二次濾波，得到第二濾波圖片；

采用所述第一識(shí)別模型對(duì)所述第二濾波圖片進(jìn)行識(shí)別并分類(lèi)。