一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统技术方案

本发明专利技术实施例涉及一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统。所述用于实时监测非法侵入车辆的方法首先使用视频采集模块实时采集感兴趣区域的图像；然后针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若否则继续进行图像采集及识别，若是则存储非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；最后在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。本发明专利技术可低成本、简单、准确高效地监测非法侵入车辆，并可避免非法侵入车辆造成的损失。

【技术实现步骤摘要】
一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统
本专利技术实施例涉及安保监测领域，具体涉及一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统。
技术介绍
传统农牧场例如养猪场在日常养殖时，通常会使用诸如小推车、三轮车、饲料手推车等饲料运输车进行饲料运送，但除此之外的非法车辆入侵及入侵后的不法行为(比如偷盗、投毒等行为)会造成较大的影响及财产损失。目前养猪场主要通过人工巡逻等方式保证养猪场秩序及猪的安全，但人工方式既费时又费力，且在养猪场较大的情况下，不能全面进行监控，一样会存在安全隐患。即便有养猪场主在养猪场安装有摄像头，也只是通过人工观看监控摄像头拍摄的图像流来发现侵入车辆，此举会增加监控者的监控负担，另外也易漏看而错过侵入车辆。因此，需要一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统，以便低成本、简单、准确高效地监测非法侵入车辆，已成为业界亟待解决的技术问题。
技术实现思路
为了解决现有技术存在的问题，本专利技术的至少一个实施例提供了一种用于实时监测非法侵入车辆的方法以及系统。第一方面，本专利技术实施例提出一种用于实时监测非法侵入车辆的方法，包括：步骤一、使用视频采集模块实时采集感兴趣区域的图像；步骤二、针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若是则继续步骤三，若否则返回步骤一；步骤三、存储非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；以及步骤四、在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。在一些实施例中，步骤二中使用完成训练的深度学习检测模型识别出图像中有非法侵入车辆的对应车型时，针对非法侵入车辆产生侵入车辆边框，步骤三中的非法侵入车辆图像中包括所述侵入车辆边框。在一些实施例中，步骤二中的深度学习检测模型包括YoloV4神经网络以及YoloV5神经网络。在一些实施例中，所述感兴趣区域为农牧场门口或猪舍入口，所述监控者为农牧场工作人员或农牧场主，所述非法侵入车辆为非饲料运输车，所述非法侵入车辆包括轿车、越野车、卡车以及厢式货车。在一些实施例中，所述视频采集模块包括对准感兴趣区域的多个摄像头以及设定模块，所述监控者通过所述设定模块为每个摄像头分别设置监测子区域，每个摄像头针对其相应的监测子区域进行图像采集。第二方面，本专利技术实施例还提供一种用于实时监测非法侵入车辆的系统，包括：视频采集模块，其用于实时采集感兴趣区域的图像；侵入检测模块，其用于针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若有则发送侵入触发信号，若否则继续进行图像采集及识别；侵入处理模块，其用于在接收到所述侵入触发信号时存储对应的非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；以及侵入警示模块，其用于在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。在一些实施例中，所述侵入检测模块在使用完成训练的深度学习检测模型识别出图像中有非法侵入车辆的对应车型时，所述深度学习检测模型针对非法侵入车辆产生侵入车辆边框，所述侵入处理模块存储的非法侵入车辆图像中包括侵入车辆边框。在一些实施例中，所述深度学习检测模型包括YoloV4神经网络以及YoloV5神经网络。在一些实施例中，所述侵入警示模块包括警示单元以及显示单元，所述警示单元用于在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，所述显示单元用于向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。在一些实施例中，所述感兴趣区域为农牧场门口或猪舍入口，所述监控者为农牧场工作人员或农牧场主，所述非法侵入车辆为非饲料运输车，所述非法侵入车辆包括轿车、越野车、卡车以及厢式货车。在一些实施例中，所述视频采集模块包括对准感兴趣区域的多个摄像头以及设定模块，所述监控者通过所述设定模块为每个摄像头分别设置监测子区域，每个摄像头针对其相应的监测子区域进行图像采集。与现有技术中针对农牧场或猪舍的非法侵入车辆并无有效的监测手段相比，本专利技术实施例的用于实时监测非法侵入车辆的方法首先使用视频采集模块实时采集感兴趣区域的图像；然后针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若否则继续进行图像采集及识别，若是则存储非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；最后在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。本专利技术可低成本、简单、准确高效地监测非法侵入车辆，并可避免非法侵入车辆造成的损失。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的一种用于实时监测非法侵入车辆的系统的组成结构示意图；图2为由图1中的非法侵入车辆图像140A的示例性示意图；以及图3为本专利技术实施例提供的一种用于实时监测非法侵入车辆的方法的流程示意图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，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的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。需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。参见图1，其显示了本专利技术实施例中的一种用于实时监测非法侵入车辆的系统1的组成结构。所述非法侵入车辆为非饲料运输车，即为除了小推车、三轮车、饲料手推车以外的机动车，所述非法侵入车辆包括轿车、越野车、卡车以及厢式货车等各种四轮及以上机动车。所述非法侵入车辆也可由监控者根据具体情况进行设定及变更。图1所示，用于实时监测非法侵入车辆的系统1包括视频采集模块10、侵入检测模块12、侵入处理模块14以及侵入警示模块16。以下对用于实时监测非法侵入车辆的系统1的各构件进行详细说明。视频采集模块10用于实时采集感兴趣区域的图像。所述视频采集模块10包括对准感兴趣区域的多个摄像头100以及设定模块102，所述监控者通过所述设定模块102为每个摄像头100分别设置监测子区域，每个摄像头100针对其相应的监测子区域进行图像采集。所述感兴趣区域可为农牧场门口或猪舍入口(如图2所示)，所述感本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于实时监测非法侵入车辆的方法，包括：/n步骤一、使用视频采集模块实时采集感兴趣区域的图像；/n步骤二、针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若是则继续步骤三，若否则返回步骤一；/n步骤三、存储非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；以及/n步骤四、在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于实时监测非法侵入车辆的方法，包括：
步骤一、使用视频采集模块实时采集感兴趣区域的图像；
步骤二、针对所采集的图像，使用完成训练的深度学习检测模型识别图像中是否有非法侵入车辆对应的车型，若是则继续步骤三，若否则返回步骤一；
步骤三、存储非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间，并发送警示触发信号；以及
步骤四、在接收到所述警示触发信号时对监控者进行侵入警示，并向所述监控者显示所述非法侵入车辆图像、非法侵入位置以及非法侵入时间。


2.根据权利要求1所述的用于实时监测非法侵入车辆的方法，其特征在于，步骤二中使用完成训练的深度学习检测模型识别出图像中有非法侵入车辆的对应车型时，针对非法侵入车辆产生侵入车辆边框，步骤三中的非法侵入车辆图像中包括所述侵入车辆边框。


3.根据权利要求1或2所述的用于实时监测非法侵入车辆的方法，其特征在于，步骤二中的深度学习检测模型包括YoloV4神经网络以及YoloV5神经网络。


4.根据权利要求1所述的用于实时监测非法侵入车辆的方法，其特征在于，所述感兴趣区域为农牧场门口或猪舍入口，所述监控者为农牧场工作人员或农牧场主，所述非法侵入车辆为非饲料运输车，所述非法侵入车辆包括轿车、越野车、卡车以及厢式货车。


5.根据权利要求4所述的用于实时监测非法侵入车辆的方法，其特征在于，所述视频采集模块包括对准感兴趣区域的多个摄像头以及设定模块，所述监控者通过所述设定模块为每个摄像头分别设置监测子区域，每个摄像头针对其相应的监测子区域进行图像采集。


6.一种用于实时监测非法侵入车辆的系统，包括：
视频采集模块，其用于实时采集感兴趣区域的图像；
侵入检测模块，其用于针对所采集...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘世昌，黄明飞，姚宏贵，
申请(专利权)人：开放智能机器上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31