结合语义分析的电瓶车入梯告警方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种结合语义分析的电瓶车入梯告警方法及系统，其中方法包括：S1，获取电梯监控摄像头图像；S2，利用深度学习网络提取摄像头图像的整体特征图；S3，将整体特征图送入目标检测任务分支得到带处理图像的非机动车信息，其中所述非机动车信息包括检测区域内是否有疑似电瓶车目标和位置信息；调用语义分析模块，对有疑似电瓶车目标的图像帧的主干网络特征图结果用分割网络模块输出语义分割信息，继续判断画面内是否存在电瓶车，并将结果传入时序逻辑缓存中；S4，时序逻辑根据缓存结果判断是否输出报警信号，具体为当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号。本发明专利技术用于减少在电梯厢电瓶车告警的误报问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
结合语义分析的电瓶车入梯告警方法及系统


[0001]本专利技术属于监控安防
，具体涉及一种结合语义分析的电瓶车入梯告警方法及系统。

技术介绍

[0002]因常发生电瓶车室内自然起火的情况，出于安全需求，多地已禁止电瓶车入电梯。现有技术多采用基于电梯摄像头监控识别电瓶车，并与电梯声音报警与门控制联动阻止电瓶车上电梯。但是现有电梯电瓶车报警产品存在误报多的问题，影响用户体验；当发生误报时轻则会有报警声骚扰，重则电梯停运影响正常使用。已有多地新闻报道电梯电瓶车报警系统错把狗/自行车/婴儿车误报为电瓶车，干扰用户体验。同时目前还有部分非常规外形电瓶车，如类似自行车改装电瓶车产品，电动滑板车等，现有电梯电瓶车报警产品难以区分该类样本无法及时告警，产生安全隐患。同时部分人群为了对抗该告警会故意对电瓶车进行遮挡，现有产品在面对这种情况时常常无法正确告警，导致放任电瓶车进入楼内。

技术实现思路

[0003]鉴于以上存在的问题，本专利技术提供一种结合语义分析的电瓶车入梯告警方法及系统，用于减少在电梯厢电瓶车告警的误报问题。
[0004]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：
[0005]本专利技术一方面提供一种结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，包括以下步骤：
[0006]S1，获取电梯监控摄像头图像；
[0007]S2，利用深度学习网络提取摄像头图像的整体特征图；
[0008]S3，将整体特征图送入目标检测任务分支得到带处理图像的非机动车信息，其中所述非机动车信息包括检测区域内是否有疑似电瓶车目标和位置信息；调用语义分析模块，对有疑似电瓶车目标的图像帧的主干网络特征图结果用分割网络模块输出语义分割信息，继续判断画面内是否存在电瓶车，并将结果传入时序逻辑缓存中；
[0009]S4，时序逻辑根据缓存结果判断是否输出报警信号，具体为当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号。
[0010]一种可能的实现方式中，所述S3中继续判断画面内是否存在电瓶车具体包括：若语义分割结果中的电瓶车特征位于检测出的非机动车的目标检测框内；且语义分割结果中有人体语义分割信息在检测出的非机动车的目标检测框周围则认为该区域中存在电瓶车。
[0011]一种可能的实现方式中，语义分割结果中的电瓶车特征包括前灯、前档风、带电机车轮或电瓶。
[0012]一种可能的实现方式中，S3中当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号具体包括：时序逻辑缓存最近50帧结果，数据存储采取先进先出方式，当有新数据存入时，删除最早的数据，当数据缓存中有90％以上的帧数结果为存在电瓶车则输出报警信号。
[0013]一种可能的实现方式中，S1中，每隔一段时间获取电梯监控摄像头图像。
[0014]本专利技术又一方面提供一种结合语义分析的电瓶车入梯告警系统，包括：
[0015]图像获取模块，用于获取电梯监控摄像头图像，
[0016]特征提取模块，用于利用深度学习网络提取摄像头图像的整体特征图；
[0017]检测模块，用于将整体特征图送入目标检测任务分支得到带处理图像的非机动车信息，其中所述非机动车信息包括检测区域内是否有疑似电瓶车目标和位置信息；
[0018]语义分析模块，用于对有疑似电瓶车目标的图像帧的主干网络特征图结果用分割网络模块输出语义分割信息，继续判断画面内是否存在电瓶车，并将结果传入时序逻辑缓存中；
[0019]报警信号输出模块，用于时序逻辑根据缓存结果判断是否输出报警信号，具体为当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号。
[0020]一种可能的实现方式中，继续判断画面内是否存在电瓶车包括：若语义分割结果中的电瓶车特征位于检测出的非机动车的目标检测框内；且语义分割结果中有人体语义分割信息在检测出的非机动车的目标检测框周围则认为该区域中存在电瓶车。
[0021]一种可能的实现方式中，语义分割结果中的电瓶车特征包括前灯、前档风、带电机车轮或电瓶。
[0022]一种可能的实现方式中，所述报警信号输出模块具体工作过程包括：时序逻辑缓存最近50帧结果，数据存储采取先进先出方式，当有新数据存入时，删除最早的数据，当数据缓存中有90％以上的帧数结果为存在电瓶车则输出报警信号。
[0023]一种可能的实现方式中，图像获取模块每隔一段时间获取电梯监控摄像头图像。
[0024]采用本专利技术具有如下的有益效果：在对电梯场景的电瓶车进行检测时，额外结合了语义信息，结合目标周围的人/电动车特有局部特征的语义信息对检测目标进行了二次验证，降低了告警误报，并能从特有局部特征(电瓶/电机)支持遮挡严重的电瓶车/外观非标准电瓶车。同时还建立了时序逻辑，减少了如电瓶车从外部路过情况时所发生误报或因个别帧结果不稳定导致的干扰。
附图说明
[0025]图1为本专利技术一实施例的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法的步骤流程图；
[0026]图2为本专利技术又一实施例的结合语义分析的电瓶车入梯告警的结构示意图。
具体实施方式
[0027]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。
[0028]参见图1，所示为本专利技术一实施例的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法的步骤流程图，包括以下步骤：
[0029]S1，获取电梯监控摄像头图像。
[0030]具体实施过程中，可以每隔一段时间获取视频流图像，可以减少需要处理的图像
数据量，便于同时监控多路或与其他任务并行。
[0031]S2，利用深度学习网络提取摄像头图像的整体特征图；
[0032]S3，将整体特征图送入目标检测任务分支得到带处理图像的非机动车信息，其中所述非机动车信息包括检测区域内是否有疑似电瓶车目标和位置信息；调用语义分析模块，对有疑似电瓶车目标的图像帧的主干网络特征图结果用分割网络模块输出语义分割信息，继续判断画面内是否存在电瓶车，并将结果传入时序逻辑缓存中；
[0033]S4，时序逻辑根据缓存结果判断是否输出报警信号，具体为当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号。
[0034]具体实施过程中，S3中继续判断画面内是否存在电瓶车具体工作过程可以包括：若语义分割结果中的电瓶车特征位于检测出的非机动车的目标检测框内；且语义分割结果中有人体语义分割信息在检测出的非机动车的目标检测框周围则认为该区域中存在电瓶车。语义分割结果中的电瓶车特征包括前灯、前档风、带电机车轮或电瓶。对于电瓶车的判定除了基本的模型检测信息外还额外结合了周围人体信息与电瓶车特有局部特征的语义信息，降低了误报。在现有技术中，往往对电瓶车整体进行训练，导致AI模型在训练时没有针对电瓶车特有局部特征加权，而是对所有特征都进行训练，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取电梯监控摄像头图像；S2，利用深度学习网络提取摄像头图像的整体特征图；S3，将整体特征图送入目标检测任务分支得到带处理图像的非机动车信息，其中所述非机动车信息包括检测区域内是否有疑似电瓶车目标和位置信息；调用语义分析模块，对有疑似电瓶车目标的图像帧的主干网络特征图结果用分割网络模块输出语义分割信息，继续判断画面内是否存在电瓶车，并将结果传入时序逻辑缓存中；S4，时序逻辑根据缓存结果判断是否输出报警信号，具体为当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号。2.如权利要求1所述的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，其特征在于，所述S3中继续判断画面内是否存在电瓶车具体包括：若语义分割结果中的电瓶车特征位于检测出的非机动车的目标检测框内；且语义分割结果中有人体语义分割信息在检测出的非机动车的目标检测框周围则认为该区域中存在电瓶车。3.如权利要求2所述的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，其特征在于，语义分割结果中的电瓶车特征包括前灯、前档风、带电机车轮或电瓶。4.如权利要求1所述的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，其特征在于，S3中当缓存结果超过第一阈值为有电瓶车目标时，输出报警信号具体包括：时序逻辑缓存最近50帧结果，数据存储采取先进先出方式，当有新数据存入时，删除最早的数据，当数据缓存中有90％以上的帧数结果为存在电瓶车则输出报警信号。5.如权利要求1至4任一所述的结合语义分析的电瓶车入梯告警方法，其特征在于，S1中，每隔一段时间获取电梯监控摄像头图像。6.一种结合语...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯仕诚，田建国，王靖齐，
申请(专利权)人：杭州当虹科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：