【技术实现步骤摘要】
一种事件检测方法、装置及电子设备
本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种事件检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
当前，很多银行通过设置防护舱来为用户提供更便捷的金融服务。如图1所示，所谓防护舱，是一种离行式或在行式的智能化金融服务设施，其具有完善的结构设计，可以实现智能化控制和远程监控，保障内部ATM(AutomaticTellerMachine，自动柜员机)及其它金融服务设备全天候安全、独立以及可靠地运行。其中，离行式是指设置在银行营业网点之外的地方，例如，住宅小区、校园、地铁站等公共场所；在行式是指设置在银行营业网点中。可以理解的，当用户进入防护舱进行金融活动时，有些时候会出现倒地、剧烈运动、破坏设备等异常事件，例如，老人突然身体不适晕倒、有人暴力抢夺用户的银行卡、有人恶意破坏设备等情况。为了保障用户的人身和财产安全，需要对用户在防护舱中出现的异常事件进行检测，以便于可以及时救治或报警。相关方案中，检测用户在防护舱内出现倒地事件的方案是：在防护舱的两侧面板上距离地面1米-1.2米处分别安装红外线...
【技术保护点】
1.一种事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；/n检测所述当前帧图像是否包含目标对象，其中，所述目标对象为：能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位；/n如果是，基于所述当前帧图像，确定待分析图像，其中，所述待分析图像为：关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像；/n将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果；其中，所述检测模型为：基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。/n
【技术特征摘要】
1.一种事件检测方法，其特征在于，所述方法包括：
实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；
检测所述当前帧图像是否包含目标对象，其中，所述目标对象为：能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位；
如果是，基于所述当前帧图像，确定待分析图像，其中，所述待分析图像为：关于所述目标防护舱及所述目标对象的图像；
将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果；其中，所述检测模型为：基于各个样本图像和每个样本图像的事件检测结果所训练得到的模型。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前帧图像，确定待分析图像的步骤之前，所述方法还包括：
判断所述当前帧图像和所述当前帧图像之前的连续预设数量帧图像，是否均包含目标对象；或，
判断所述当前帧图像和在所述当前时刻之前的预设时长内采集到的连续多帧图像，是否均包含所述目标对象；
如果是，执行所述基于所述当前帧图像，确定待分析图像的步骤。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述当前帧图像，确定待分析图像的步骤，包括：
将至少包含所述当前帧图像的第一类图像确定为待分析图像，其中，所述第一类图像中各图像均为关于所述目标防护舱，且包括所述目标对象的图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，
所述第一类图像为：所述当前帧图像和所述当前帧图像之前的连续M帧图像的多张图像；其中，M为正整数；或，
所述第一类图像为：所述当前帧图像。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果的步骤，包括：
将所述待分析图像输入到预设的场景图像检测模型中，得到所述场景图像检测模型输出的检测结果；
基于所述场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于所述目标防护舱的事件检测结果；
其中，所述场景图像检测模型为：采用各个第一样本图像组和每个第一样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第一样本图像组中的图像与所述待分析图像的图像数量相同，各个第一样本图像组中的图像为：所采集到的关于防护舱的图像。
6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
每当获取到一帧图像时，利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像，得到该帧图像对应的光流图；
所述基于所述当前帧图像，确定待分析图像的步骤，包括：
将至少包含第一光流图在内的第二类图像确定为待分析图像，其中，所述第二类图像中各个图像均为：基于每两帧连续的关于所述目标防护舱且包括所述目标对象的图像获取的光流图，所述第一光流图为所述当前帧图像对应的光流图。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，
所述第二类图像为：包括所述第一光流图和所述第一光流图之前的连续N帧光流图的多张图像；其中，N为正整数；或，
所述第二类图像为：所述第一光流图。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述待分析图像输入到预设的检测模型中，得到关于所述目标防护舱的事件检测结果的步骤，包括：
将所述待分析图像输入到预设的光流图检测模型中，得到所述光流图检测模型输出的检测结果；
基于所述光流图检测模型输出的检测结果，确定关于所述目标防护舱的事件检测结果；
其中，所述光流图检测模型为：采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第二样本图像组中的图像与所述待分析图像的图像数量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图。
9.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
每获取到一帧图像，利用该帧图像和该帧图像的前一帧图像，得到该帧图像对应的光流图；
所述基于所述场景图像检测模型输出的检测结果，确定关于所述目标防护舱的事件检测结果的步骤，包括：
将至少包含第一光流图在内的第二类图像确定为辅助图像，所述第二类图像中各个图像的类型均为：基于每两帧连续的关于所述目标防护舱且包括所述目标对象的图像获取的光流图，所述第一光流图为所述当前帧图像对应的光流图；
将所述辅助图像输入到预设的光流图检测模型中，得到所述光流图检测模型输出的检测结果；其中，所述光流图检测模型为：采用各个第二样本图像组和每个第二样本图像组的事件检测结果所训练得到的模型，且每一第二样本图像组中的图像与所述待分析图像的图像数量相同，各个第二样本图像组中的图像为：关于防护舱的光流图；
将所述场景图像检测模型输出的检测结果和所述光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算，基于所述融合计算的结果，确定关于所述目标防护舱的事件检测结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将所述场景图像检测模型输出的检测结果和所述光流图检测模型输出的检测结果进行融合计算，基于所述融合计算的结果，确定所述关于所述目标防护舱的事件检测结果的步骤，包括：
根据所述场景图像检测模型和所述光流图检测模型的权重，计算所述场景图像检测模型输出的检测结果和所述场景图像检测模型的权重的第一乘积，并计算所述光流图检测模型输出的检测结果与所述光流图检测模型的权重的第二乘积；
计算所述第一乘积和所述第二乘积的和值，基于所述和值，确定所述关于所述目标防护舱的事件检测结果。
11.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述事件检测结果为：关于未发生异常事件的结果，或者，关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时，判断所述目标防护舱当前时刻发生的事件类型是否包括预设类型的事件；
如果是，生成并发出与所述预设类型对应的报警信号。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时，对所述当前帧图像进行截图，并为所得到的截图添加第一标签，其中，所述第一标签包括：采集所述当前帧图像的采集时间和所发生异常事件类型对应的类型标签。
14.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当事件检测结果为关于发生异常事件且所发生异常事件类型的结果时，在关于所述目标防护舱的监控视频中，为所述当前帧图像添加第二标签，其中，所述第二标签包括：所发生异常事件类型对应的类型标签。
15.一种事件检测装置，其特征在于，所述装置包括：
图像获取模块，用于实时获取关于目标防护舱的图像，并将当前时刻所采集到的图像作为当前帧图像；
图像检测模块，用于检测所述当前帧图像是否包含目标对象，其中，所述目标对象为：能够表征用户进入所述目标防护舱的用户身体部位；如果是，触发图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯仁政，陈晨树，
申请(专利权)人：杭州海康威视数字技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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