基于落档率的摄像头优化方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及安防领域，特别是涉及一种基于落档率的摄像头优化方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级，对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值，基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别，基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级，当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。本发明专利技术通过对目标摄像头的第二参数进行优化，使得目标摄像头所在的等级达到预设落档率所对应的预设等级。应的预设等级。应的预设等级。

【技术实现步骤摘要】
基于落档率的摄像头优化方法、装置、设备和存储介质


[0001]本申请涉及安防领域，特别是涉及一种基于落档率的摄像头优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]视频监控系统是安全防范系统的重要组成部分，其广泛应用于各种场所。随着我国经济的发展，智能交通技术也得到了快速的发展，对道路上的视频监控的要求也越来越高；摄像设备既要对车辆违停抓拍，又要监控违规等交通事故，还要对路边停车区域的安防进行监控，如突发事件、道路故障等。
[0003]城市日新月异，但部分区域的道路视频监控部署却没能实时跟上变化，当事故发生时，可能会存在因监控设备安装不合理导致关键信息丢失的情况，或者提供的信息不够清晰准确，而且随着时间的推移及周边环境的变化，有些道路的视频监控设备可能已经无法提供很好的服务。现有技术中只能根据摄像头的部署经验进行选择和安装，并不能达到预期的效果。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于落档率的摄像头优化方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]第一方面，本专利技术实施例提出一种基于落档率的摄像头优化方法，所述方法包括：
[0006]基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级；其中，所述落档率由参考摄像头的第一参数所确定；
[0007]对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值；
[0008]基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别；
[0009]基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级；
[0010]当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。
[0011]在一实施例中，所述基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级包括：
[0012]将参考摄像头的落档率由高到低划分为m干个区间段Q1、
……
、Q
m
；其中，m为大于等于2的整数；
[0013]确定所述参考摄像头的落档率所在的区间段来对所述参考摄像头进行等级划分。
[0014]在一实施例中，所述对参考摄像头的第一参数进行分类包括：
[0015]基于获取的每个等级的参考摄像头的第一参数，利用K
‑
meams算法进行分类。
[0016]在一实施例中，所述获取每个类别的特征值包括：
[0017]基于分类后的第一参数，获取每个类别的第一参数的中心点作为对应的特征值。
[0018]在一实施例中，所述基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别包括：
[0019]获取所述目标摄像头的第二参数与所述第一参数所对应的特征值的距离值；
[0020]选择与所述目标摄像头的第二参数距离值最小的特征值所对应的类别作为所述第二参数所对应的类别。
[0021]在一实施例中，所述基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级包括：
[0022]基于第二参数所对应的类别，确定该类别所在的等级；
[0023]将该类别所在的等级作为目标摄像头所对应的等级。
[0024]在一实施例中，所述当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化包括：
[0025]基于所述目标摄像头所要达到的预设落档率所对应的预设等级，获取该等级中的第一参数所对应的特征值；
[0026]获取与所述目标摄像头的第二参数距离值最小的特征值，并基于所述特征值对所述第二参数进行优化。
[0027]第二方面，本专利技术实施例提出一种基于落档率的摄像头优化装置，所述装置包括：
[0028]等级划分模块，用于基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级；其中，所述落档率由参考摄像头的第一参数所确定；
[0029]分类模块，用于对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值；
[0030]第一确定模块，用于基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别；
[0031]第二确定模块，用于基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级；
[0032]优化模块，用于当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。
[0033]第三方面，本专利技术实施例提出一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0034]基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级；其中，所述落档率由参考摄像头的第一参数所确定；
[0035]对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值；
[0036]基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别；
[0037]基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级；
[0038]当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。
[0039]第四方面，本专利技术实施例提出一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
[0040]基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级；其中，所述落档率由参考摄像头的第一参数所确定；
[0041]对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值；
[0042]基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别；
[0043]基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级；
[0044]当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。
[0045]上述方法、装置、计算机设备和存储介质，基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级，对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值，基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别，基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级，当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。本专利技术通过对目标摄像头的第二参数进行优化，使得目标摄像头所在的等级达到预设落档率所对应的预设等级。
附图说明
[0046]图1为一个实施例中基于落档率的摄像头优化方法的应用环境图；
[0047]图2为一个实施例中基于落档率的摄像头优化方法的流程示意图；
[0048]图3为一个实施例中参考摄像头等级划分方法的流程示意图；
[0049]图4为一个实施例中确定第二参数对应类别方法的流程示意图；
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于落档率的摄像头优化方法，其特征在于，所述方法包括：基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级；其中，所述落档率由参考摄像头的第一参数所确定；对于每个等级的参考摄像头，对参考摄像头的第一参数进行分类并获取每个类别的特征值；基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别；基于第二参数所对应的类别，确定目标摄像头所对应的等级；当目标摄像头所在的等级没有达到预设落档率所对应的预设等级时，对所述目标摄像头的第二参数进行优化。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于获取的参考摄像头的落档率将参考摄像头划分为若干个等级包括：将参考摄像头的落档率由高到低划分为m干个区间段Q1、
……
、Q
m
；其中，m为大于等于2的整数；确定所述参考摄像头的落档率所在的区间段来对所述参考摄像头进行等级划分。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对参考摄像头的第一参数进行分类包括：基于获取的每个等级的参考摄像头的第一参数，利用K
‑
meams算法进行分类。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取每个类别的特征值包括：基于分类后的第一参数，获取每个类别的第一参数的中心点作为对应的特征值。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于目标摄像头的第二参数以及特征值，确定第二参数所对应的类别包括：获取所述目标摄像头的第二参数与所述第一参数所对应的特征值的距离值；选择与所述目标摄像头的第二参数距离值最小的特征值所对应的类别作为所述第二参数所对应的类别。6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈明珠，王桂玲，周文凯，杨帅，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：