基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术适用于机场行李监测的技术领域，公开了一种基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质，具体包括：接收设置于腹舱的摄像头拍摄到的视频信息；根据预设的监测模型对监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李特征以及与行李特征对应的当前位置信息；将当前位置信息与指定帧监测图像的行李位置信息进行比对以确定相应行李的移动距离；根据行李的移动距离与预设预警规则进行匹配以判断是否存在违规行为。本发明专利技术实施例中的基于人工智能的货舱行李搬运监测装置通过采用行李位移距离来作为暴力搬运行李的界定手段，其能够有效实现更准确的行李搬运监测，从而提升视频监测的准确性，降低人工监测投入。测投入。测投入。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质


[0001]基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]近年，货舱损伤类不安全事件发生频率及货舱损伤风险均明显攀升，对航班运行带来较大安全隐患。造成货舱损伤事件多发的关键原因为货舱空间密闭，无监控设备，舱内装卸操作难以监管，追责存在争议。
[0003]现有的视频监控主要存在以下几个问题：1、视频监控主要在线下储存，缺乏有效监管平台，无法对航班监控覆盖率进行管理；2、视频监控主要通过人工抽查和事后取证的方式进行监管，存在大量的航班装卸监控无法有效利用的难题。
[0004]公告号为CN107358194B的中国专利技术专利公开了一种基于计算机视觉的暴力分拣快递判断方法，采用深度学习的方法，使用YOLO卷积神经网络进行样本集训练，获得具有识别快递能力的模型，即包裹识别模型，用于针对各个视频帧进行识别，然后基于所识别获得包裹图像的坐标，根据包裹图像坐标的实时变化，判断是否属于暴力分拣行为。该专利的分拣仅针对同类型的快递，无法对针对包裹进行区分，而不同的包裹前后距离变化程度不应该相同。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服上述现有技术的不足，提供一种基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质，通过增加了行李区分功能，并采用不同的区分方式，其旨在解决现有技术中只能针对同类型的包裹进行暴力分拣区分的技术问题。
[0006]为实现上述目的，本专利技术实施例第一方面公开了基于人工智能的货舱行李搬运监测方法，包括：接收设置于腹舱的摄像头拍摄到的视频信息，所述视频信息包括多帧监测图像信息；根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李特征以及与所述行李特征对应的当前位置信息；将所述当前位置信息与指定帧监测图像的行李位置信息进行比对以确定相应行李的移动距离；对所述行李的区域进行字符识别以确定行李标签信息，所述行李标签信息包括易碎物品和一般物品；根据所述行李的移动距离与预设预警规则进行匹配以判断是否存在违规行为，当检测到所述行李标签信息为易碎物品时，则根据预设预警规则匹配第一判断距离来进行匹配判断是否存在违规行为；当检测到所述行李标签信息为一般物品时，则根据预设预警规则匹配第二判断距离来进行匹配判断是否存在违规行为；如果存在违规行为，则进行预警提醒，并对相应帧监测图像信息进行数据存储。
[0007]作为优选，所述根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李特征以及与所述行李特征对应的当前位置信息，包括：根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中的行李特征所覆盖的像素点；将行李所覆盖的像素点的中心点作为行李的当前位置信息，所述当前位置信息包括横向方向位置和纵向方向位置。
[0008]作为优选，在所述根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中的行李特征所覆盖的像素点之前，还包括：当检测到行李与相应的接触面接触时，则启动执行特征识别。
[0009]作为优选，所述监测图像信息包括传送带信息、行李信息、地面信息以及人员信息。
[0010]作为优选，在所述接收设置于腹舱的摄像头拍摄到的视频信息之后，还包括：根据预设的人员模型对所述监测图像信息中的人员进行识别定位以确定人员特征信息；根据预设的人员动作模型对所述人员特征信息进行动作识别以确定相对应人员的动作状态；根据所述动作状态确定人员是否存在违规动作，当确定存在违规动作时，则进行预警提醒，并截取相应的图像画面。
[0011]本专利技术实施例第二方面公开一种基于人工智能的货舱行李搬运监测装置，包括：作为优选，接收模块：用于接收设置于腹舱的摄像头拍摄到的视频信息，所述视频信息包括多帧监测图像信息；特征识别模块：用于根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李信息以及与所述行李信息对应的当前位置信息；距离获取模块：用于将所述当前位置信息与指定帧监测图像的行李位置信息进行比对以确定相应行李的移动距离；预警模块：用于根据所述行李的移动距离与预设预警规则进行匹配以判断是否存在违规行为，如果存在违规行为，则进行预警提醒，并对相应帧监测图像信息进行数据存储。
[0012]本专利技术实施例第三方面公开一种电子设备，包括：存储有可执行程序代码的存储器；与所述存储器耦合的处理器；所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，用于执行本专利技术实施例第一方面公开的基于人工智能的货舱行李搬运监测方法。
[0013]本专利技术实施例第四方面公开一种计算机可读存储介质，其存储计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行本专利技术实施例第一方面公开的基于人工智能的货舱行李搬运监测方法。
[0014]与现有技术相比，本专利技术提供的一种基于人工智能的货舱行李搬运监测方法、装置、电子设备及介质的有益效果为：1、通过采用行李位移距离来作为暴力搬运行李的界定手段，其能够有效实现更准确的行李搬运监测，从而提升视频监测的准确性，降低人工监测投入。
[0015]2、通过行李的便签信息进行识别来区分行李的类型是否为易碎物品还是一般物
品，易碎物品和一般物品采用不同的判定规则，以便更好地适应不同的行李。
[0016]3、通过拍摄人员信息的动作来实现是否存在暴力搬运。
[0017]本专利技术的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。
附图说明
[0018]图1是本专利技术实施例公开的基于人工智能的货舱行李搬运监测方法的流程示意图。
[0019]图2是本专利技术实施例公开的距离检测的具体流程示意图。
[0020]图3是本专利技术实施例公开的人员识别的具体流程示意图。
[0021]图4是本专利技术实施例公开的货舱拍摄到的图像的图示。
[0022]图5是本专利技术实施例提供的一种基于人工智能的货舱行李搬运监测装置的结构示意图。
[0023]图6是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
[0024]其中：21
‑
接收模块；2
‑
特征识别模块；3
‑
距离获取模块；4
‑
预警模块；510
‑
存储器；520
‑
处理器。
具体实施方式
[0025]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，所描述的实施例仅是本专利技术一部分实施例，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。
[0026]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等是用于区别不同的对象，而不是用于描述特定顺序。本专利技术实施例的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，示例性地，包含了一系列步骤或单元的过程、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的货舱行李搬运监测方法，其特征在于，包括：接收设置于腹舱的摄像头拍摄到的视频信息，所述视频信息包括多帧监测图像信息；根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李特征以及与所述行李特征对应的当前位置信息；将所述当前位置信息与指定帧监测图像的行李位置信息进行比对以确定相应行李的移动距离；对所述行李的区域进行字符识别以确定行李标签信息，所述行李标签信息包括易碎物品和一般物品；根据所述行李的移动距离与预设预警规则进行匹配以判断是否存在违规行为，当检测到所述行李标签信息为易碎物品时，则根据预设预警规则匹配第一判断距离来进行匹配判断是否存在违规行为；当检测到所述行李标签信息为一般物品时，则根据预设预警规则匹配第二判断距离来进行匹配判断是否存在违规行为；如果存在违规行为，则进行预警提醒，并对相应帧监测图像信息进行数据存储。2.如权利要求1所述的基于人工智能的货舱行李搬运监测方法，其特征在于，所述根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中行李特征以及与所述行李特征对应的当前位置信息，包括：根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中的行李特征所覆盖的像素点；将行李所覆盖的像素点的中心点作为行李的当前位置信息，所述当前位置信息包括横向方向位置和纵向方向位置。3.如权利要求2所述的基于人工智能的货舱行李搬运监测方法，其特征在于，在所述根据预设的监测模型对所述监测图像信息进行特征识别以确定监测图像信息中的行李特征所覆盖的像素点之前，还包括：当检测到行李与相应的接触面接触时，则启动执行特征识别。4.如权利要求1所述的基于人工智能的货舱...

【专利技术属性】
技术研发人员：上峰，马维兵，张宇光，周煊，黄海练，陈沛亮，岑智明，
申请(专利权)人：广州民航信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：