一种摄像头异常报警方法、装置、车辆、介质及设备制造方法及图纸

本申请公开了一种摄像头异常报警方法、装置、车辆、介质及设备，属于数据处理领域。该方法包括通过感知模型对摄像头获得的每帧图像中的驾驶员进行感知检测，得到每帧图像中驾驶员的人脸框检测结果，以及每帧图像中无驾驶员情况对应的摄像头异常置信度；对每帧图像中人脸框检测结果进行判断，在每帧图像的人脸框检测结果为每帧图像不包含人脸框的条件下，对每帧图像中的摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长；当摄像头异常平均值大于异常阈值，且异常时长大于时长阈值时，对摄像头进行异常报警提示。本申请能够更加及时监控到摄像头的异常情况。头的异常情况。头的异常情况。

【技术实现步骤摘要】
一种摄像头异常报警方法、装置、车辆、介质及设备


[0001]本申请涉及数据处理领域，特别涉及一种摄像头异常报警方法、装置、车辆、介质及设备。

技术介绍

[0002]驾驶员疲劳预警系统(Driver Monitor System，简称DMS)是一个后装产品，安装在驾驶室内，一个或多个摄像头朝向驾驶员，利用深度学习技术监控驾驶员，在其做出影响驾驶的行为时，及时报警提醒。
[0003]现有技术中有很多关于摄像头异常的检测方法，有的基于神经网络模型使摄像头能够及时地监控车辆情况，有的则是基于背景对比监控摄像头的异常情况；但是，本申请提出的方案能够及时监控到摄像头的异常情况。

技术实现思路

[0004]为了实现及时监控到摄像头异常的目的，本申请主要提供一种摄像头异常报警方法、装置、车辆、介质及设备。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种摄像头异常报警方法，其包括：
[0006]通过感知模型对摄像头获得的每帧图像中的驾驶员进行感知检测，得到每帧图像中驾驶员的人脸框检测结果，以及每帧图像中无驾驶员情况对应的摄像头异常置信度；
[0007]对每帧图像中人脸框检测结果进行判断，在每帧图像的人脸框检测结果为每帧图像不包含人脸框的条件下，对每帧图像中的摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长；
[0008]当摄像头异常平均值大于异常阈值，且异常时长大于时长阈值时，对摄像头进行异常报警提示。
[0009]第二方面，本申请实施例提供一种摄像头异常报警装置，其包括：
[0010]感知信息获取模块，其用于通过感知模型对摄像头获得的每帧图像中的驾驶员进行感知检测，得到每帧图像中驾驶员的人脸框检测结果，以及每帧图像中无驾驶员情况对应的摄像头异常置信度；
[0011]相关信息处理模块，其用于对每帧图像中人脸框检测结果进行判断，在每帧图像的人脸框检测结果为每帧图像不包含人脸框的条件下，对每帧图像中的摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长；
[0012]报警判断模块，其用于当摄像头异常平均值大于异常阈值，且异常时长大于时长阈值时，对摄像头进行异常报警提示。
[0013]第三方面，本申请实施例提供了一种车辆，其中，车辆包括方案二中的摄像头异常报警装置。
[0014]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令被执行时，使得计算机执行方案一中的摄像头异常报警方
法。
[0015]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，其包括处理器和存储器，存储器存储有计算机指令，计算机指令被处理器执行时实现方案一中的摄像头异常报警方法。
[0016]本申请实施例的技术方案通过感知模型输出的关于每帧图像的人脸框检测结果、摄像头异常置信度，通过人脸框检测结果可以区分出用于对摄像头异常进行报警判断的图像，对人脸框检测结果、摄像头异常置信度的直接获取更加节省时间。及时准确的排查安全隐患，保证报警设备能够正常运转。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图示例性的示出了本申请的一些实施例。
[0018]图1是本申请一种摄像头异常报警方法的具体实施方式的示意图；
[0019]图2是本申请一种摄像头异常报警装置的具体实施方式的示意图。
[0020]通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。
具体实施方式
[0021]下面结合附图对本申请的较佳实施例进行详细阐述，以使本申请的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本申请的保护范围做出更为清楚明确的界定。
[0022]需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0023]驾驶员由于担心被处罚，将摄像头移动，导致报警设备失去预警能力，当摄像头无法检测到驾驶员时，触发摄像头异常警报。当摄像头的镜头前无驾驶员时，但是驾驶车辆的速度大于速度阈值且画面中不存在驾驶员的时长满足触发时长阈值时，若感知模型检测到人脸，则本方案无法判断，属于感知模型误判，此场景失效。
[0024]下面，以具体的实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面述及的具体的实施例可以相互结合形成新的实施例。对于在一个实施例中描述过的相同或相似的思想或过程，可能在其他某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。
[0025]图1示出了本申请一种摄像头异常报警方法的一个具体实施方式。
[0026]在图1所示的具体实施方式中，一种摄像头异常报警方法主要包括：
[0027]步骤S101，通过感知模型对摄像头获得的每帧图像中的驾驶员进行感知检测，得
到每帧图像中驾驶员的人脸框检测结果，以及每帧图像中无驾驶员情况对应的摄像头异常置信度。
[0028]在该具体实施方式中，感知模型对图像中驾驶员的人脸框检测结果包括存在人脸框和不存在人脸框，将不存在人脸框的图像进行标识，以识别出没有驾驶员的图像，可以用于对摄像头异常进行报警判断。对人脸框检测结果、摄像头异常置信度的直接获取更加节省时间，同时为后续摄像头异常判断奠定基础。
[0029]在本申请的一个具体实施例中，摄像头的异常情况包括摄像头角度异常、摄像头异常损坏和、或摄像头异常遮挡。
[0030]在该具体实施例中，摄像头拍摄不到驾驶员的原因可能是摄像头被人为移动，导致摄像头角度异常而拍摄不到人脸；或者是摄像头被损坏、摄像头被异物遮挡。需要对摄像头这种异常情况进行报警提示。
[0031]在图1所示的具体实施方式中，一种摄像头异常报警方法，还包括：
[0032]步骤S102，对每帧图像中人脸框检测结果进行判断，在每帧图像的人脸框检测结果为每帧图像不包含人脸框的条件下，对每帧图像中的摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长。
[0033]在该具体实施方式中，若判断出每帧图像的人脸框检测结果为每帧图像不包含人脸框，则通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种摄像头异常报警方法，其特征在于，包括：通过感知模型对摄像头获得的每帧图像中的驾驶员进行感知检测，得到每帧所述图像中驾驶员的人脸框检测结果，以及每帧所述图像中无驾驶员情况对应的摄像头异常置信度；对每帧所述图像中所述人脸框检测结果进行判断，在每帧所述图像的所述人脸框检测结果为每帧所述图像不包含人脸框的条件下，对每帧所述图像中的所述摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长；当所述摄像头异常平均值大于异常阈值，且所述异常时长大于时长阈值时，对所述摄像头进行异常报警提示。2.如权利要求1所述的摄像头异常报警方法，其特征在于，所述对每帧所述图像中的所述摄像头异常置信度进行时序统计，得到摄像头异常时序队列中的摄像头异常平均值和异常时长，包括：将每帧所述图像中的所述摄像头异常置信度按照时间顺序进行时序统计，得到所述摄像头异常时序队列及其所述异常时长；对所述摄像头异常时序队列中所述摄像头异常置信度进行加权计算，得到所述摄像头异常时序队列中的所述摄像头异常平均值。3.如权利要求2所述的摄像头异常报警方法，其特征在于，所述将每帧所述图像中的所述摄像头异常置信度按照时间顺序进行时序统计，得到所述摄像头异常时序队列及其所述异常时长，包括：在所述摄像头异常时序队列中，将当前获取到的所述摄像头异常置信度对应的最新一帧所述图像的时间戳，减去最初获取到的所述摄像头异常置信度对应的末尾一帧所述图像的时间戳，得到所述异常时长。4.如权利要求1所述的摄像头异常报警方法，其特征在于，所述摄像头的异常情况包括摄像头角度异常...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏温典，王笑非，袁曦焜，沈鹏程，姜俊俊，
申请(专利权)人：初速度深圳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：