【技术实现步骤摘要】
故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及图像处理
，特别是涉及一种故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
自动柜员机(AutomaticTellerMachine，ATM)，因大部分用于取款，又称自动取款机。它是一种高度精密的机电一体化装置，利用磁性代码卡或智能卡实现金融交易的自助服务，代替银行柜面人员的工作。在ATM机为用户提供服务的同时，由于硬件因素、网络因素及外界人为因素，经常会发生故障，导致当前ATM机暂停服务，影响用户使用。传统的故障检测方式为，银行工作人员每隔一段时间人工检测各ATM机是否出现故障，在发现暂停服务的ATM机时，通知相应人员排除故障。可以看出，为保证及时发现ATM机的故障，传统的ATM机故障检测方法需要银行工作人员不停的检查各ATM机的显示状态，不仅耗费人力，而且检测效率差。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种检测效率高且检测准确度高的故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质。第一方面，本专利技术实施例提...
【技术保护点】
1.一种故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取监控图像并输入柜员机检测模型，得到柜员机界面图像；/n将所述柜员机界面图像输入分类模型，得到所述柜员机界面图像对应的分类结果；所述分类结果用于指示所述柜员机界面图像是否为故障界面；/n若所述分类结果指示所述柜员机界面图像为故障界面，则发送报警信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取监控图像并输入柜员机检测模型，得到柜员机界面图像；
将所述柜员机界面图像输入分类模型，得到所述柜员机界面图像对应的分类结果；所述分类结果用于指示所述柜员机界面图像是否为故障界面；
若所述分类结果指示所述柜员机界面图像为故障界面，则发送报警信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取监控图像并输入柜员机检测模型，得到柜员机界面图像，包括：
获取所述监控图像；
对所述监控图像进行归一化处理；
将归一化处理后的监控图像输入至所述柜员机检测模型，得到预测标记框；所述预测标记框用于标记柜员机界面图像在所述归一化处理后的监控图像中的位置；
根据所述预测标记框在所述监控图像中截取所述柜员机界面图像。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将归一化处理后的监控图像输入至所述柜员机检测模型，得到预测标记框，包括：
将所述归一化处理后的监控图像依次经过两个3×3的卷积、一个残差块、两个3×3的卷积和八个残差块处理后，得到第一尺度的特征图；
将所述第一尺度的特征图经过一个3×3的卷积和八个残差块处理后，得到第二尺度的特征图；
将所述第二尺度的特征图经过一个3×3的卷积和四个残差块处理后，得到第三尺度的特征图；
将所述第一尺度对应的特征图、所述第二尺度对应的特征图及所述第三尺度对应的特征图进行上采样和特征融合，得到所述第一尺度对应的第一张量数据、所述第二尺度对应的第二张量数据及所述第三尺度对应的第三张量数据；所述第一张量数据包括多个第一修正框及各所述第一修正框对应的修正框参数，所述第二张量数据包括多个第二修正框及各所述第二修正框对应的修正框参数，所述第三张量数据包括多个第三修正框及各所述第三修正框对应的修正框参数；所述修正框参数包括类别量化值、置信度量化值、修正框中心坐标、宽度及高度；
对各所述第一修正框、各所述第二修正框及各所述第三修正框进行置信度阈值过滤及非极大值抑制过滤，得到所述预测标记框。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对各所述第一修正框、各所述第二修正框及各所述第三修正框进行置信度阈值过滤及非极大值抑制过滤，包括：
将置信度量化值低于预设的置信度阈值的第一修正框、第二修正框及第三修正框去除，得到至少一个可信修正框；
根据各所述可信修正框的类别量化值对各所述可信修正框进行非极大值抑制过滤。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述柜员机检测模型的训练方法，包括：
建立样本集；所述样本集包括多张携带...
【专利技术属性】
技术研发人员：周康明，徐乐，
申请(专利权)人：上海眼控科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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