[發明專利]基于圖像識別的異常攝像頭排查方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202111007285.8
• 申請日: 2021-08-30
• 公開（公告）號: CN113705472A
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發明（設計）人: 陳于輝
• 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: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市明日今典知識產權代理事務所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝

本申請涉及人工智能技術領域，揭示了一種基于圖像識別的異常攝像頭排查方法、裝置、設備及介質，其中方法包括：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；將拍攝圖片分為異常訓練樣本和正常訓練樣本；將異常訓練樣本和正常訓練樣本作為第一學習樣本，訓練產生第一識別模型；獲取若干個目標圖片，采用第一識別模型對若干個目標圖片進行分類，得到對應的正常圖片和異常圖片；對異常圖片中的被遮擋部分進行輪廓標記，并根據輪廓的形狀判斷各個異常圖片中，被遮擋部分對應的遮擋物類別；識別各個異常圖片對應的異常攝像頭，根據異常攝像頭的視頻流地址和遮擋物類別生成并發送告警指令；從而提高了對異常攝像頭的排查效率。

技術領域

本申請涉及到人工智能技術領域，特別是涉及到一種基于圖像識別的異常攝像頭排查方法、裝置、設備及介質。

背景技術

傳統的攝像頭后臺維護管理系統，只能識別統計攝像頭是否在線，在面對攝像頭被惡意遮擋、故意移動攝像頭朝向角落、久積落灰或者有油污等人為或非人為的異常情況時，往往束手無策，只能依靠人工去現場或打開攝像頭檢查。

上述異常情況會導致攝像頭保存的證據視頻質量差、無法拍攝到目標現場的違法違規行為等問題，從而失去監控意義；然而，在攝像頭數量眾多的情況下，對上述異常情況的排查通常效率低下、人力成本高，且容易存在“漏網之魚”。

發明內容

本申請的主要目的為提供一種基于圖像識別的異常攝像頭排查方法、裝置、設備及介質，旨在解決現有技術中的對異常攝像頭排查的效率較低的技術問題。

為了實現上述發明目的，本申請提出一種基于圖像識別的異常攝像頭排查方法，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工作狀態異常的第一攝像頭，第二攝像頭組包括若干個工作狀態正常的第二攝像頭；

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

將所述異常訓練樣本和所述正常訓練樣本作為第一學習樣本，訓練產生第一識別模型；

獲取若干個目標圖片，采用所述第一識別模型對若干個所述目標圖片進行分類，得到對應的正常圖片和異常圖片；

對所述異常圖片中的被遮擋部分進行輪廓標記，并根據所述輪廓的形狀判斷各個所述異常圖片中，所述被遮擋部分對應的遮擋物類別；

識別各個所述異常圖片對應的異常攝像頭，根據所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類別生成并發送告警指令。

進一步的，所述將所述拍攝圖片分為異常訓練樣本和正常訓練樣本，包括：

計算每一個所述拍攝圖片的模糊參數，將所述模糊參數大于預設的模糊閾值的所述拍攝圖片標注為異常訓練樣本，并將所述模糊參數不大于所述模糊閾值的拍攝圖片標注為正常訓練樣本。

進一步的，所述根據所述異常攝像頭的視頻流地址和所述遮擋物類別生成并發送告警指令，包括：

當識別到所述遮擋物的類別為動物時，開始延遲時間計時；

當所述延遲時間大于預設的延遲閾值時，再次采集所述異常攝像頭的實時圖片，識別所述實時圖片中是否存在與所述被遮擋部分相同的像素區域；

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

進一步的，所述對所述異常圖片中的被遮擋部分進行輪廓標記，包括：

計算所述異常圖片中的梯度值；

根據所述梯度值識別所述異常圖片中的被遮擋部分，并標記所述被遮擋部分的輪廓。