异常侦测方法、装置、服务器及存储介质制造方法及图纸

一种异常侦测方法，包括：接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别所述视频图像中的目标对象；根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，其中，所述预设场景中的固有特征至少包括所述目标对象的检测区域、所述目标对象是否在所述检测区域内、所述目标对象的置信度和所述目标对象的移动距离中的一种；及当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。本发明专利技术还提供一种异常侦测装置、服务器及存储介质。通过本发明专利技术可以可以减少侦测所述业务场景中出现异常的误报率，即提升侦测所述业务场景中出现异常的正确率。

Anomaly detection methods, devices, servers and storage media

【技术实现步骤摘要】
异常侦测方法、装置、服务器及存储介质
本专利技术涉及图像识别
，具体涉及一种异常侦测方法、装置、服务器及存储介质。
技术介绍
随着视频监控技术的不断发展,我国目前视频监控在智慧城市、数字城市、智慧园区、智能交通、渡口监测等各类项目得以广泛应用。监控视频已经成为公安部门进行案件侦查的重要依据和线索。在对监控视频中出现的异常现象或行为进行分析时，对拍摄视频的摄像头的拍摄精度依赖较高,因此对硬件资源要求高。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种异常侦测方法、装置、服务器及存储介质，可以减少侦测所述业务场景中出现异常的误报率。本专利技术的第一方面提供一种异常侦测方法，所述方法包括：接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别所述视频图像中的目标对象；根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，其中，所述预设场景中的固有特征至少包括所述目标对象的检测区域、所述目标对象是否在所述检测区域内、所述目标对象的置信度和所述目标对象的移动距离中的一种；及当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。优选地，所述识别所述视频图像中的目标对象包括：通过分解所述视频图像中的目标对象，获取所述视频图像中的目标对象的基本属性；将获取的所述基本属性与预先存储在数据库中的目标对象的基本属性进行比对；当获取的所述基本属性与所述数据库中的目标对象的基本属性一致时，查询数据库中存储的基本属性与目标对象类别对应表以得到所述目标对象的类别。优选地，当所述固有特征为所述目标对象是否在所述检测区域内时，根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常包括：侦测所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内是否存在所述目标对象；若所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内没有所述目标对象，确定所述目标对象的状态异常；若所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内存在所述目标对象，确定所述目标对象的状态正常。优选地，通过跟踪所述视频图像中的目标对象来获取所述目标对象的检测区域，包括：确定所述视频图像中的当前视频帧中的目标对象；获取目标对象在前序视频帧中的图像区域以及所述图像区域的图像特征，其中，所述前序视频帧为当前视频帧之前的k个视频帧，k为正整数；根据所述目标对象在前序视频帧中的图像区域，对所述目标对象进行运动估计，确定所述目标对象在当前视频帧的预测区域；及根据所述预测区域确定目标对象在当前视频帧中的检测区域。优选地，当所述固有特征为所述目标对象的置信度时，根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常包括：计算所述视频图像中的目标对象的置信度；判断所述目标对象的置信度是否大于等于预设值；当所述目标对象的置信度大于等于所述预设值，确定所述目标对象的状态异常；及当所述目标对象的置信度小于所述预设值，确定所述目标对象的状态正常。优选地，所述的置信度包括颜色特征置信度、形状特征置信度和运动特征置信度。优选地，当所述固有特征为目标对象的置信度和目标对象的移动距离时，根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常包括：计算所述视频图像中的目标对象的置信度和目标对象的移动距离；判断所述目标对象的置信度是否大于等于第一预设值，及所述目标对象的移动距离是否大于等于第二预设值；当所述目标对象的置信度大于等于第一预设值，且所述目标对象的移动距离大于等于第二预设值，确定所述目标对象的状态异常；及当所述目标对象的置信度小于第一预设值，或所述目标对象的移动距离小于第二预设值，确定所述目标对象的状态正常。本专利技术的第二方面提供一种异常侦测装置，所述装置包括：接收模块，用于接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别模块，用于识别所述视频图像中的目标对象；判断模块，用于根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，其中，所述预设场景中的固有特征至少包括所述目标对象的检测区域、所述目标对象是否在所述检测区域内、所述目标对象的置信度和所述目标对象的移动距离中的一种；及警示模块，用于当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。本专利技术的第三方面提供一种服务器，所述服务器包括处理器和存储器，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机程序时实现所述异常侦测方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述异常侦测方法。本专利技术所述的异常侦测方法、装置、系统及存储介质，能够接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别所述视频图像中的目标对象；根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常；及当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，可以减少侦测所述业务场景中出现异常的误报率，即提升侦测所述业务场景中出现异常的正确率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例一提供的异常侦测方法的流程图。图2是本专利技术实施例二提供的本专利技术异常侦测装置较佳实施例中的功能模块图。图3是本专利技术实施例三提供的服务器的示意图。如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本专利技术。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本专利技术，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术实施例的异常侦测方法应用在由至少一个服务器和通过网络与所述服务器进行连接的移动终端所构成的硬件环境中。网络包括但不限于：广域网、城域网或局域网。本专利技术实施例的异常侦测方法可以由服务器来执行，也可以由移动终端来执行；还可以是由服务器和移动终端共同执行。所述对于需要进行异常侦测方法的服务器，可以直接在服务器上集成本专利技术的方法所提供的异常侦测功能，或者安装用于实现本专利技术的方法的客户端。再如，本专利技术所提供的方法还可以以软件开发工具包(SoftwareDevelopmentKit，SDK)的形式运行在服务器等设备上，以SDK的形式提供异常侦测功能的接口，服务器或其他设备通过提供的接口即可实现异常侦测功能。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常侦测方法，其特征在于，所述方法包括：接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别所述视频图像中的目标对象；根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，其中，所述预设场景中的固有特征至少包括所述目标对象的检测区域、所述目标对象是否在所述检测区域内、所述目标对象的置信度和所述目标对象的移动距离中的一种；及当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。

【技术特征摘要】
1.一种异常侦测方法，其特征在于，所述方法包括：接收摄像头在预设场景中采集的视频图像；识别所述视频图像中的目标对象；根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常，其中，所述预设场景中的固有特征至少包括所述目标对象的检测区域、所述目标对象是否在所述检测区域内、所述目标对象的置信度和所述目标对象的移动距离中的一种；及当所述目标对象出现异常时，发出警示信息。2.如权利要求1所述的异常侦测方法，其特征在于，所述识别所述视频图像中的目标对象包括：通过分解所述视频图像中的目标对象，获取所述视频图像中的目标对象的基本属性；将获取的所述基本属性与预先存储在数据库中的目标对象的基本属性进行比对；当获取的所述基本属性与所述数据库中的目标对象的基本属性一致时，查询数据库中存储的基本属性与目标对象类别对应表以得到所述目标对象的类别。3.如权利要求1所述的异常侦测方法，其特征在于，当所述固有特征为所述目标对象是否在所述检测区域内时，根据所述预设场景中的固有特征判断所述目标对象是否出现异常包括：侦测所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内是否存在所述目标对象；若所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内没有所述目标对象，确定所述目标对象的状态异常；若所述视频图像的当前视频帧中的检测区域内存在所述目标对象，确定所述目标对象的状态正常。4.如权利要求3所述的异常侦测方法，其特征在于，通过跟踪所述视频图像中的目标对象来获取所述目标对象的检测区域，包括：确定所述视频图像中的当前视频帧中的目标对象；获取目标对象在前序视频帧中的图像区域以及所述图像区域的图像特征，其中，所述前序视频帧为当前视频帧之前的k个视频帧，k为正整数；根据所述目标对象在前序视频帧中的图像区域，对所述目标对象进行运动估计，确定所述目标对象在当前视频帧的预测区域；及根据所述预测区域确定目标对象在当前视频帧中的检测区域。5.如权利要求1所述的异常侦测方法，其特征在于，当所述固有特征为所述目标对象的置信度时，根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：盖超，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44