一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术涉及计算机视觉技术领域，公开了一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统。所述检测共享单车乱放的方法包括：获取待检测视频帧图像帧；根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。采用本发明专利技术技术方案，不但可以实时监控并提示共享单车乱停乱放的情况，还可以具体识别共享单车的具体位置。

A method, device and system for detecting the random placement of shared bicycles

【技术实现步骤摘要】
一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统
本专利技术涉及计算机视觉
，特别涉及一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统。
技术介绍
近年来，以卷积神经网络为代表的深度学习技术被广泛应用于各类人工智能任务，例如物体分类、人脸识别、行人身份再识别等。卷积神经网络在这些问题上取得的突破性进展源于其层次化的学习结构所带来的强大表达能力。例如：在现有交通路网中，摄像机架设于各个路段，用以监督交通车辆违规、违法行为。与此同时，摄像机也可以监督道路的实时路况。然而，在现有技术的实现过程中，专利技术人发现现有技术中至少存在如下问题：现有技术中共享单车乱停乱放情况严重，影响行人的正常通行，却无法实时监控提醒。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统，以克服现有技术中无法实时监控提醒共享单车乱停乱放情况的问题。为解决上述技术问题，本专利技术的实施方式提供了一种检测共享单车乱放的方法，包括：获取待检测视频帧图像帧；根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。本专利技术的实施方式还提供了一种检测共享单车乱放的装置，包括：信息获取单元，用于获取待检测视频帧图像帧；检测单元，用于根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；信息发送单元，用于如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。本专利技术的实施方式还提供了一种检测共享单车乱放的系统，包括：如上所述检测共享单车乱放的装置。本专利技术提供的一种检测共享单车乱放的方法、装置及系统，通过获取待检测视频帧图像；根据所述视频帧图像，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。采用本专利技术技术方案，不但可以实时监控并提示共享单车乱停乱放的情况，还可以具体识别共享单车类别属性信息。附图说明图1是本专利技术实施例提供的一种检测共享单车乱放的方法流程图；图2是本专利技术实施例提供的另一种检测共享单车乱放的方法具体实现流程图；图3是本专利技术实施例提供的一种检测共享单车乱放的装置结构示意图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术的各实施方式进行详细的阐述。然而，本领域的普通技术人员可以理解，在本专利技术各实施方式中，为了使读者更好地理解本申请而提出了许多技术细节。但是，即使没有这些技术细节和基于以下各实施方式的种种变化和修改，也可以实现本申请各权利要求所要求保护的技术方案。本专利技术的第一实施方式涉及一种检测共享单车乱放的方法。具体流程如图1所示。该方法包括：101：获取待检测视频帧图像帧；102：根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；103：如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。基于以上实施例，设所述待检测视频帧图像帧的检测器采用CenterNet结构网络模型，共享单车的类别属性的识别模型采用PVANet结构网络模型；其中，所述共享单车的类别属性的识别模型采用PVANet网络结构，该识别模型的输入图像分辨率为96*96；如图2所示，为本专利技术实施例提供的另一种检测共享单车乱放的方法，该方法包括：201：实时获取待检测视频帧图像；具体为在道路摄像机中获取监控视频。202：获取待检测视频帧图像帧的检测器输入图像参数，即所述检测器输入图像参数包括：所述检测器输入图像大小及截取图像位置；该检测器输入图像参数通过预设置获得。该检测器输入图像大小和截取图像位置可以经过系统平台标定设置，是共享单车横向大小在为150像素以下；具体为：根据所述检测器输入图像大小及截取图像位置，从所述待检测视频帧图像帧中对应位置截取对应大小的图像，将图像缩放到适合尺寸，发送到所述检测器中。需要说明的是，该过程分两部分：1、检测器并非全图检测，故是从视频帧图像全图抠取部分做检测即按照以上所述检测器输入图像参数从视频帧图像全图抠取部分视频图像做检测；2、所述检测器针对共享单车像素范围在150以下，如果所述抠取部分视频图像中共享单车的分辨率大于150，就会有缩小的步骤，该步骤同样有减小运算量的作用；如果所述抠取部分视频图像中共享单车的分辨率小于150，就需要放大。203：根据所述检测器输入图像缩放尺寸，处理所述待检测图像；204：所述处理后的待检测视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；其中，所述确定图像中共享单车的区域即确定共享单车区域的外接框，也就是图像中共享单车区域的相对位置坐标；所述共享单车的摆放状态，即共享单车为单辆、多辆混乱摆放、多辆整齐摆放类别等。根据所述共享单车区域，进一步对共享单车的类别，例如：单车品牌。基于以上步骤，本专利技术还可以进一步对所述共享单车的外接框创建对象，从所述共享单车的区域外接框中抠取共享单车区域图像，进一步用于识别单车类别属性，例如单车的品牌等。具体实现步骤如下：205：获取所述共享单车的类别属性识别模型的输入图像分辨率；此处所述的类别属性识别包括共享单车的品牌类型的识别；206：根据所述输入图像分辨率，对所述图像中共享单车区域外接框的图像分辨率进行调整；207：将调整图像分辨率后的所述图像中共享单车区域进行品牌识别；208：如果所述图像共享单车为混乱状态，则连带品牌信息通过警报提示信息一并发送出去。还需要说明的是，当识别到共享单车乱摆放状况时系统会抓拍当时视频帧图像并标注对象，附加地点、时间和品牌等信息报警。本专利技术第二实施方式涉及一种检测共享单车乱放的装置，如图3所示，该装置包括：信息获取单元301，用于获取待检测视频帧图像帧；检测单元302，用于根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；信息发送单元303，用于如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。需要说明的是，该装置还包括：参数获取单元，用于获取检测器输入图像参数；图像处理单元，用于根据所述检测器输入图像参数，处理所述待检测视频帧图像帧；所述检测单元，用于根据所述处理后的待检测视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；所述检测单元，具体还包括：目标位置确定子单元，用于根据所述视频帧图像帧，确定该图像中共享单车的区域外接框；目标状态确定子单元，用于根据所述确定的共享单车的区域外接框，检测所述共享单车的摆放状态。还需要说明的是，该装置还包括：属性识别单元，用于根据所述图像中共享单车的区域外接框，识别共享单车的类别属性；所述信息发送单元，还用于将所述共享单车的类别属性通过所述警报提示信息一并发送出去。还需要说明的是，该装置还包括：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种检测共享单车乱放的方法，其特征在于，包括：/n获取待检测视频帧图像帧；/n根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；/n如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。/n

【技术特征摘要】
1.一种检测共享单车乱放的方法，其特征在于，包括：
获取待检测视频帧图像帧；
根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态；
如果所述共享单车的摆放状态为混乱状态，则发送警报提示信息。


2.根据权利要求1所述的检测共享单车乱放的方法，其特征在于，还包括：
获取检测器输入图像参数；
根据所述检测器输入图像参数，处理所述待检测视频帧图像帧；
根据所述处理后的待检测视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态。


3.根据权利要求2所述的检测共享单车乱放的方法，其特征在于，所述根据所述视频帧图像帧，确定共享单车区域及该区域内共享单车的摆放状态步骤，具体包括：
根据所述处理后的待检测视频帧图像帧，确定该图像中共享单车的区域外接框；
根据所述确定的共享单车的区域外接框，检测所述共享单车的摆放状态。


4.根据权利要求3所述的检测共享单车乱放的方法，其特征在于，该方法还包括：
根据所述图像中共享单车的区域外接框，识别共享单车的类别属性；
将所述共享单车的类别属性通过所述警报提示信息一并发送出去。


5.根据权利要求4所述的检测共享单车乱放的方法，其特征在于，该方法还包括：
获取所述共享单车的类别属性识别模型的输入图像分辨率；
根据所述输入图像分辨率，调整所述共享单车的区域外接框的图像分辨率；
将调整后分辨率的共享单车的区域外接框的图像进行共享单车的类别属性识别。


6.一种检测共享单车乱放的装置，其特征在于，包括：
信息获取单元，用于获取待检测视频帧图像帧；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：付卫兴，邱石，宋君，陶海，
申请(专利权)人：北京文安智能技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11