异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，异常事件告警信息是目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；响应于所述异常事件告警信息，确定与目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，目标拍摄设备的目标拍摄区域包括目标探测设备对应的目标探测区域；获取目标拍摄设备拍摄得到的异常环境信息对应的目标图像集合；对目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。上述方案基于目标拍摄设备拍摄的目标图像集合进行异常事件检测，所得到的异常事件检测结果能够对目标探测设备的异常事件告警信息进行校正，有效提高异常检测的准确性。确性。确性。

【技术实现步骤摘要】
异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及网络
，特别是涉及一种异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]为保证居民的安全，往往需要对建筑大楼等进行异常检测，例如，进行火灾检测。传统技术中，通过探测设备来进行异常检测，在检测到异常情况时进行告警。例如：在发现烟雾异常时进行火灾告警。但是，经常出现误告警的情况，导致异常检测的准确性不高。
[0003]需要说明的是，在上述
技术介绍
部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
[0005]一种异常检测方法，所述方法包括：接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，所述异常事件告警信息是所述目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；响应于所述异常事件告警信息，确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，所述目标拍摄设备对应的目标拍摄区域包括所述目标探测设备对应的目标探测区域；获取所述目标拍摄设备拍摄得到的所述异常环境信息对应的目标图像集合；对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。
[0006]一种异常检测装置，所述装置包括：告警信息接收模块，用于接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，所述异常事件告警信息是所述目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；拍摄设备确定模块，用于响应于所述异常事件告警信息，确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，所述目标拍摄设备对应的目标拍摄区域包括所述目标探测设备对应的目标探测区域；图像集合获取模块，用于获取所述目标拍摄设备拍摄得到的所述异常环境信息对应的目标图像集合；异常事件检测模块，用于对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。
[0007]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：接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，所述异常事件告警信息是所述目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；响应于所述异常事件告警信息，确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，所述目标拍摄设备对应的目标拍摄区域包括所述目标探测设备对应的目标探测区域；获取所述目标拍摄设备拍摄得到的所述异常环境信息对应的目标图像集合；对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。
[0008]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，所述异常事件告警信息
是所述目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；响应于所述异常事件告警信息，确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，所述目标拍摄设备对应的目标拍摄区域包括所述目标探测设备对应的目标探测区域；获取所述目标拍摄设备拍摄得到的所述异常环境信息对应的目标图像集合；对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。
[0009]上述异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质，在目标探测设备的触发下确定与目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，该目标拍摄设备能拍摄到与目标探测设备所探测的异常环境信息相关的目标图像集合，基于目标图像集合进一步进行异常事件检测，所得到的异常事件检测结果结合了目标探测设备的异常事件告警信息以及图像分析结果，能有效提高异常检测的准确性。
附图说明
[0010]图1为一个实施例中异常检测方法的应用环境图；
[0011]图2为一个实施例中异常检测方法的流程示意图；
[0012]图3为另一个实施例中异常检测方法的流程示意图；
[0013]图4为一个实施例中设备的位置示意图；
[0014]图5为一个实施例中校正终端的界面显示示意图；
[0015]图6为一个实施例中移动终端的界面显示示意图；
[0016]图7为另一个实施例中移动终端的界面显示示意图；
[0017]图8为一个实施例中设备联动组与服务器的交互示意图；
[0018]图9为一个实施例中加密的流程示意图；
[0019]图10为再一个实施例中异常检测方法的流程示意图；
[0020]图11为又一个实施例中异常检测方法的流程示意图；
[0021]图12为又一个实施例中异常检测方法的流程示意图；
[0022]图13为另一个实施例中设备的位置示意图；
[0023]图14为一个实施例中异常检测装置的结构框图；
[0024]图15为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0025]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0026]本申请提供的异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质，能够基于人工智能(Artificial Intelligence，AI)技术实现。其中，人工智能是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
[0027]人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
[0028]其中，机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、示教学习等技术。例如：通过机器学习模型来对图像特征进行分类，以得到图像识别结果。
[0029]随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
[0030]本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：接收目标探测设备发送的异常事件告警信息，所述异常事件告警信息是所述目标探测设备在探测到异常环境信息时触发的；响应于所述异常事件告警信息，确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，所述目标拍摄设备对应的目标拍摄区域包括所述目标探测设备对应的目标探测区域；获取所述目标拍摄设备拍摄得到的所述异常环境信息对应的目标图像集合；对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，包括：确定所述目标探测设备所在的目标空间区域对应的三维空间模型；确定所述目标探测设备在所述三维空间模型中的第一空间位置信息，根据所述第一空间位置信息确定所述目标探测设备对应的目标探测区域；根据所述目标探测区域获取与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标探测区域获取与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，包括：根据所述目标探测区域确定所述目标空间区域对应的拍摄设备搜索区域；根据所述目标空间区域中安装的拍摄设备的空间位置信息，将所述拍摄设备搜索区域中的拍摄设备确定为候选拍摄设备；确定所述候选拍摄设备对应的目标拍摄区域；将目标拍摄区域与所述目标探测区域存在区域重叠关系的候选拍摄设备确定为所述目标拍摄设备。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标探测区域确定所述目标空间区域对应的拍摄设备搜索区域，包括：获取设备搜索延伸范围；根据所述设备搜索延伸范围确定所述目标探测区域对应的延伸区域；将所述目标探测区域和所述延伸区域形成的区域作为拍摄设备搜索区域。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选拍摄设备对应的目标拍摄区域，包括：确定所述候选拍摄设备在所述三维空间模型中的第二空间位置信息；获取所述候选拍摄设备的拍摄范围；根据所述第二空间位置信息以及所述拍摄范围确定所述候选拍摄设备对应的初始拍摄区域；获取所述候选拍摄设备所在区域对应的拍摄阻断对象；从所述初始拍摄区域中滤除所述拍摄阻断对象对应的拍摄阻断区域，得到所述候选拍摄设备对应的目标拍摄区域。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一空间位置信息确定所述目标探测设备对应的目标探测区域，包括：
获取所述目标探测设备的探测范围；根据所述第一空间位置信息以及所述探测范围确定所述目标探测设备对应的初始探测区域；获取所述目标探测设备所在区域对应的探测阻断对象；从所述初始探测区域中滤除所述探测阻断对象对应的探测阻断区域，得到所述目标探测设备对应的目标探测区域。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备，包括：确定所述目标探测设备所在的设备联动组；所述设备联动组根据探测设备和拍摄设备之间的空间位置进行组合得到；将所述设备联动组中的至少一个拍摄设备作为与所述目标探测设备存在空间位置关联关系的目标拍摄设备。8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其特征在于，所述目标图像集合为多个按照时间顺序排列的目标图像；所述对所述目标图像集合进行异常事件检测，得到异常事件检测结果，包括：从所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏彬，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：