【技术实现步骤摘要】
摄像头异常检测方法、装置及终端设备
本申请属于车辆的摄像头监控
，尤其涉及摄像头异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
目前，为了减少车辆事故的发生，对车辆的管控越来越严格，比如，通过在车辆上安装机械式传感器来检测车厢的状态，但由于机械式传感器容易拆卸，因此，容易被他人做手脚，进而难以实现对车厢的有效监控；为了能够获取更多的图像信息，现有方法通过在车辆上安装用于监控货箱状态的摄像头，根据该摄像头对货箱的监控画面实现对车辆运输货物的监控。但是，若摄像头出现异常，比如违法司机为了逃避监管，移动了摄像头，则摄像头将不能正常捕获到货箱画面，最终导致通过摄像头对货箱进行监管的方法失效。
技术实现思路
本申请实施例提供了摄像头异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，以及时检测摄像头的异常问题。第一方面，本申请实施例提供了一种摄像头异常检测方法，所述摄像头设置在车辆上，且所述摄像头的镜头对着车厢，所述摄像头异常检测方法包括：获取所述摄像头拍摄的图像；...
【技术保护点】
1.一种摄像头异常检测方法，其特征在于，所述摄像头设置在车辆上，且所述摄像头的镜头对着车厢，所述摄像头异常检测方法包括：/n获取所述摄像头拍摄的图像；/n将所述图像输入训练后的神经网络；/n通过所述训练后的神经网络识别出车厢的两个角的坐标，若所述车箱的两个角的坐标不在指定区域内，则通过所述训练后的神经网络输出用于指示所述摄像头的安装角度出现异常的提示，其中，所述车箱的两个角为距离所述摄像头最远的两个角。/n
【技术特征摘要】
1.一种摄像头异常检测方法，其特征在于，所述摄像头设置在车辆上，且所述摄像头的镜头对着车厢，所述摄像头异常检测方法包括：
获取所述摄像头拍摄的图像；
将所述图像输入训练后的神经网络；
通过所述训练后的神经网络识别出车厢的两个角的坐标，若所述车箱的两个角的坐标不在指定区域内，则通过所述训练后的神经网络输出用于指示所述摄像头的安装角度出现异常的提示，其中，所述车箱的两个角为距离所述摄像头最远的两个角。
2.如权利要求1所述的摄像头异常检测方法，其特征在于，在所述将所述图像输入训练后的神经网络之后，还包括：
通过所述训练后的神经网络识别图像中是否存在满足第一条件的区域，所述第一条件是：模糊面积大于或等于预设的模糊面积阈值，且所述模糊面积对应的图像区域的清晰度小于或等于预设的清晰度阈值；
若存在满足第一条件的区域，则通过所述训练后的神经网络输出用于指示所述摄像头的镜头出现污染的提示。
3.如权利要求1所述的摄像头异常检测方法，其特征在于，在所述将所述图像输入训练后的神经网络之后，还包括：
通过所述训练后的神经网络识别图像中是否存在满足第二条件的区域，所述第二条件是：区域中没有包含物体图像，且所述没有包含物体图像的区域面积大于或等于预设的区域面积阈值；
若存在满足第二条件的区域，则通过所述训练后的神经网络输出用于指示所述摄像头的镜头被遮挡的提示。
4.如权利要求1所述的摄像头异常检测方法，其特征在于，所述通过所述训练后的神经网络识别出车厢的两个角的坐标，包括：
若通过所述训练后的神经网络识别出所述图像存在车厢，则确定所述车厢的两个角的坐标；
若通过所述训练后的神经网络识别出所述图像不存在车厢，则将所述车厢的两个角的坐标设置为默认值。
5.如权利要求1至4任一项所述的摄像头异常检测方法，其特征在于，所述摄像头异常检测方法还包括：
接收用户对所述训练后的神经网络输出的提示的反馈信息，所述提示为以下任一种：用于指示所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：王碧皓，高毅鹏，
申请(专利权)人：南京云计趟信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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