一种异常事件监测方法、智能监测终端及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供了一种异常事件监测方法、智能监测终端及系统，涉及图像处理技术领域，能够更全面地监测建筑物的安全隐患。本发明专利技术实施例的技术方案包括：获取对建筑物外部的第一监测范围进行监测过程中采集到的sRGB图像。并获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图，第一监测范围包括所述第二监测范围。然后根据sRGB图像和热像图，判断sRGB图像中是否存在异常区域。如果sRGB图像中存在异常区域，则向云平台发送告警消息，以使得云平台展示sRGB图像中的异常区域和/或向告警终端发送告警消息。向告警终端发送告警消息。向告警终端发送告警消息。

【技术实现步骤摘要】
一种异常事件监测方法、智能监测终端及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种异常事件监测方法、智能监测终端及系统。

技术介绍

[0002]社区是社会治理的基本单元，平安智慧社区更是建设社会治安防控体系、构建和谐社会和平安社会的重要组成部分。然而当今社区生活中存在着林林总总的安全隐患，威胁着人们的健康生活。例如，高空抛物现象被称为“悬在城市上空的痛”，这种不文明的行为会给居民生活带来很大的社会危害。又例如，建筑物由于建成年限较早，饱经风霜的外墙极易脱落，危害居民安全。还例如，建筑物发生火灾时，会给居民带来严重的财产损失甚至威胁生命。
[0003]相关技术中，难以同时检测上述多种安全隐患，且难以及时对安全隐患进行预警，导致无法及时发现并处理建筑物的安全隐患。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例的目的在于提供一种异常事件监测方法、智能监测终端及系统，以更全面地监测建筑物的安全隐患。具体技术方案如下：
[0005]第一方面，本专利技术实施例提供了一种异常事件监测方法，应用于智能监测终端，所述方法包括：
[0006]获取对建筑物外部的第一监测范围进行监测过程中采集到的sRGB图像；
[0007]获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图，所述第一监测范围包括所述第二监测范围；
[0008]根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域；
[0009]如果所述sRGB图像中存在异常区域，则向云平台发送告警消息，以使得所述云平台展示所述sRGB图像中的异常区域和/或向告警终端发送告警消息。
[0010]可选的，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：
[0011]对采集到的每帧sRGB图像进行图像分割，得到每帧sRGB图像包括的前景目标，所述前景目标为下落的物体在sRGB图像中对应的区域；
[0012]每确定一帧sRGB图像的前景目标，按照时间顺序，将该sRGB图像的前景目标与相邻的第一预设数量帧sRGB图像的前景目标进行叠加，得到叠加图像；
[0013]对所述叠加图像进行轨迹检测，得到包含相同物体的前景目标，并将得到的前景目标所属的sRGB图像作为候选sRGB图像；
[0014]若后续连续第二预设数量帧sRGB图像中不存在前景目标，则确定当前的各候选sRGB图像包括的前景目标为异常区域。
[0015]可选的，所述对采集到的每帧sRGB图像进行图像分割，得到每帧sRGB图像包括的
前景目标，包括：
[0016]将每帧sRGB图像输入目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的sRGB图像中的前景目标；
[0017]其中，所述目标检测模型为利用多张训练图像对深度学习模型进行训练得到的模型，所述训练图像为包括下落的物体图像以及建筑物外部图像的sRGB图像，所述训练图像对应有包括下落的物体的位置的训练标签。
[0018]可选的，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：
[0019]根据所述热像图包括的各像素点的颜色值，确定所述热像图中的色差异常区域，其中，所述色差异常区域内像素点的颜色值与周围像素点的颜色值之间的颜色差值超过第一预设差值；
[0020]将所述热像图中的色差异常区域在所述sRGB图像中对应的区域作为异常区域。
[0021]可选的，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：
[0022]根据所述热像图包括的各像素点的颜色值，确定所述热像图中的颜色突变区域，其中，所述颜色突变区域内像素点的颜色值与前指定数量帧热像图中相同位置的像素点的颜色平均值之间的颜色差值超过第二预设差值；
[0023]将所述颜色突变区域在所述sRGB图像中对应的区域作为候选区域；
[0024]利用预先训练的烟火检测模型，检测所述候选区域内是否存在烟火图像；
[0025]若是，则将所述候选区域作为异常区域。
[0026]可选的，所述获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图，包括：
[0027]通过红外感光电路探测所述建筑物外墙的第二监测范围内的温度分布，得到热像图。
[0028]可选的，在所述获取对建筑物外部的第一监测范围进行监测过程中采集到的sRGB图像之前，所述方法还包括：
[0029]从所述云平台处获取所述第一监测范围，所述第一监测范围为所述云平台在用户配置界面识别用户对异常监测区域的框定操作得到的范围，或者所述第一监测范围为所述智能监测终端的全视野范围；
[0030]在所述获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图之前，所述方法还包括：
[0031]从所述云平台处的所述第二监测范围，所述第二监测范围为所述云平台在所述用户配置界面识别用户对外墙监测区域以及火灾监测区域进行的框定操作得到的范围，或者，所述第二监测范围为所述智能监测终端的全视野范围。
[0032]第二方面，本专利技术实施例提供了一种智能监测终端，所述智能监测终端包括：可见光感光电路、红外感光电路和主控芯片；
[0033]所述可见光感光电路，用于对建筑物外部的第一监测范围进行监测，采集得到sRGB图像，并向所述主控芯片发送采集得到的sRGB图像；
[0034]所述红外感光电路，用于对建筑物外部的第二监测范围进行监测，采集得到热像
图，所述第一监测范围包括所述第二监测范围，并向所述主控芯片发送采集得到的热像图；
[0035]所述主控芯片，用于接收sRGB图像和热像图，根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域；
[0036]所述主控芯片，还用于如果所述sRGB图像中存在异常区域，则向云平台发送告警消息，以使得所述云平台展示所述sRGB图像中的异常区域和/或向告警终端发送告警消息。
[0037]可选的，所述主控芯片，具体用于：
[0038]对采集到的每帧sRGB图像进行图像分割，得到每帧sRGB图像包括的前景目标，所述前景目标为下落的物体在sRGB图像中对应的区域；
[0039]每确定一帧sRGB图像的前景目标，按照时间顺序，将该sRGB图像的前景目标与相邻的第一预设数量帧sRGB图像的前景目标进行叠加，得到叠加图像；
[0040]对所述叠加图像进行轨迹检测，得到包含相同物体的前景目标，并将得到的前景目标所属的sRGB图像作为候选sRGB图像；
[0041]若后续连续第二预设数量帧sRGB图像中不存在前景目标，则确定当前的各候选sRGB图像包括的前景目标为异常区域。
[0042]可选的，所述主控芯片，具体用于：
[0043]将每帧sRGB图像输入神经网络处理单元NPU，以使得NPU将每帧图像输入目标检测模型，并接收NPU发送的所述目标检测本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常事件监测方法，其特征在于，应用于智能监测终端，所述方法包括：获取对建筑物外部的第一监测范围进行监测过程中采集到的sRGB图像；获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图，所述第一监测范围包括所述第二监测范围；根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域；如果所述sRGB图像中存在异常区域，则向云平台发送告警消息，以使得所述云平台展示所述sRGB图像中的异常区域和/或向告警终端发送告警消息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：对采集到的每帧sRGB图像进行图像分割，得到每帧sRGB图像包括的前景目标，所述前景目标为下落的物体在sRGB图像中对应的区域；每确定一帧sRGB图像的前景目标，按照时间顺序，将该sRGB图像的前景目标与相邻的第一预设数量帧sRGB图像的前景目标进行叠加，得到叠加图像；对所述叠加图像进行轨迹检测，得到包含相同物体的前景目标，并将得到的前景目标所属的sRGB图像作为候选sRGB图像；若后续连续第二预设数量帧sRGB图像中不存在前景目标，则确定当前的各候选sRGB图像包括的前景目标为异常区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对采集到的每帧sRGB图像进行图像分割，得到每帧sRGB图像包括的前景目标，包括：将每帧sRGB图像输入目标检测模型，得到所述目标检测模型输出的sRGB图像中的前景目标；其中，所述目标检测模型为利用多张训练图像对深度学习模型进行训练得到的模型，所述训练图像为包括下落的物体图像以及建筑物外部图像的sRGB图像，所述训练图像对应有包括下落的物体的位置的训练标签。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：根据所述热像图包括的各像素点的颜色值，确定所述热像图中的色差异常区域，其中，所述色差异常区域内像素点的颜色值与周围像素点的颜色值之间的颜色差值超过第一预设差值；将所述热像图中的色差异常区域在所述sRGB图像中对应的区域作为异常区域。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述sRGB图像和所述热像图，判断所述sRGB图像中是否存在异常区域，包括：根据所述热像图包括的各像素点的颜色值，确定所述热像图中的颜色突变区域，其中，所述颜色突变区域内像素点的颜色值与前指定数量帧热像图中相同位置的像素点的颜色平均值之间的颜色差值超过第二预设差值；将所述颜色突变区域在所述sRGB图像中对应的区域作为候选区域；利用预先训练的烟火检测模型，检测所述候选区域内是否存在烟火图像；若是，则将所述候选区域作为异常区域。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述获取对建筑物外部的第二监
测范围进行监测过程中采集到的热像图，包括：通过红外感光电路探测所述建筑物外墙的第二监测范围内的温度分布，得到热像图。7.根据权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取对建筑物外部的第一监测范围进行监测过程中采集到的sRGB图像之前，所述方法还包括：从所述云平台处获取所述第一监测范围，所述第一监测范围为所述云平台在用户配置界面识别用户对异常监测区域的框定操作得到的范围，或者所述第一监测范围为所述智能监测终端的全视野范围；在所述获取对建筑物外部的第二监测范围进行监测过程中采集到的热像图之前，所述方法还包括：从所述云平台处的所述第二监测范围，所述第二监测范围为所述云平台在所述用户配置界面识别用户对外墙监测区域以及火灾监测区域进行的框定操作得到的范围，或者，所述第二监测范围为所述智能监测终端的全视野范围。8.一种智能监测终端，其特征在于，所述智能监测终端包括：可见光感光电路、红外感光电路和主控芯片；所述可见光感光电路，用于对建筑物外部的第一监测范围进行监测，采集得到sRGB图像，并向所述主控芯片发送采集得到的sRGB图...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱才志，向声宁，周晓，孙耀晖，
申请(专利权)人：合肥英特灵达信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：