对高空抛物进行溯源监测的方法及计算设备技术

本申请提供一种对高空抛物进行溯源监测的方法及计算设备。一种对高空抛物进行溯源监测的方法包括：获取来自摄像装置的实时视频流，所述实时视频流用于对建筑物进行固定监测。通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域，对所述变化区域进行运动轨迹跟踪，根据得到的运动轨迹的长度判断所述变化区域是否为抛出物。本申请的技术方案能够实现对高空抛物进行溯源监测，并能够在保证高空抛物报警的准确性的情况下，降低使用成本。降低使用成本。降低使用成本。

【技术实现步骤摘要】
对高空抛物进行溯源监测的方法及计算设备


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种对高空抛物进行溯源监测的方法及计算设备。

技术介绍

[0002]随着城市的不断发展，高层建筑物林立，随之而来的是高空抛物事件的频频发生。高空抛出物可能会对行人、车辆、建筑物等造成严重伤害或损害。因此，对于高空抛物行为的监管和检测显得尤为重要。
[0003]随着人工智能技术的发展、监控设备的普及，图片数据资源的重要性也日益凸显。并且近几年计算机深度学习技术的飞速发展，使得图像数据处理的应用领域非常广泛。
[0004]现有的检测技术大多是利用图像分析技术，使用多个摄像机对高空抛物进行监测识别。这种方式需要采用多个摄像机，设置复杂，成本较高。
[0005]为此，需要一种技术方案，能够在保持对高空抛物报警的准确性的情况下，降低成本。

技术实现思路

[0006]本申请旨在提供用于高空抛物溯源监测的方法及计算设备，能够对高空抛出物进行检测。
[0007]根据本申请的一方面，提供一种高空抛物溯源监测的方法，包括：
[0008]获取来自摄像装置的实时视频流的帧图像，所述实时视频流用于对建筑物进行固定监测；
[0009]通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域；
[0010]对所述变化区域进行运动轨迹跟踪，根据得到的运动轨迹的长度判断所述变化区域是否对应抛出物。
[0011]根据一些实施例，前述方法还包括：
[0012]检测所述帧图像的关注区，所述关注区对应所述建筑物；
[0013]将所述关注区以外的图像区域填充为任何一种颜色或者使用所述关注区以外的区域的所有像素点的像素平均值进行填充，从而对所述帧图像设置算法识别区域。
[0014]根据一些实施例，获取来自摄像装置的实时视频流的帧图像之后，还包括：
[0015]利用神经网络模型对所述帧图像进行超分处理，从而提高所述帧图像的分辨率。
[0016]根据一些实施例，所述摄像装置在焦距、位置及拍摄角度固定的情况下获取所述实时视频流。
[0017]根据一些实施例，在通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域之后，还包括：
[0018]对所述帧图像进行干扰物检测，确定干扰物区域；
[0019]如果所述干扰物区域与所述变化区域的交并比大于预设干扰阈值，则确定所述变
化区域不对应抛出物。
[0020]根据一些实施例，根据得到的运动轨迹的长度判断所述变化区域是否对应抛出物，包括：
[0021]如果判断所述运动轨迹长度大于预设轨迹阈值，则确定所述变化区域对应抛出物。
[0022]根据一些实施例，获取来自摄像装置的实时视频流的帧图像之后，还包括：
[0023]对所述帧图像按照单个抛出区域进行分割，并对所分割出的各个抛出区域进行编号。
[0024]根据一些实施例，通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域之后，还包括：
[0025]根据所述变化区域与各目标抛出区域的交并比确定所述变化区域所在的抛出区域的编号，从而实现对所述抛出物的抛出溯源。
[0026]根据本申请的另一方面，提供一种计算设备，包括：
[0027]处理器；以及
[0028]存储器，存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的方法。
[0029]根据本申请的另一方面，提供一种非瞬时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机可读指令，当所述指令被处理器执行时，使得所述处理器执行如上任一项所述的方法。
[0030]根据本申请的实施例，采用摄像装置对建筑物进行固定监测，获取实时视频流，识别所述实时视频流的帧图像的变化区域。对所述变化区域进行运动轨迹跟踪，根据得到的运动轨迹的长度判断所述变化区域是否对应抛出物。由于变化区域检测适用于任何物体，因此该高空抛物方法应用场景广泛，可以为监管高空抛物行为提供重要的技术支撑，能够有效地溯源高空抛物的位置。
[0031]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本申请。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0033]图1示出根据本申请示例实施例的对高空抛物进行溯源监测的方法流程图。
[0034]图2示出本申请示例实施例的对建筑图像进行分割的示意图。
[0035]图3示出根据示例性实施例用于高空抛物溯源检测方法的变化检测方法流程图。
[0036]图4示出根据示例性实施例用于高空抛物溯源检测方法的高空抛出物判断识别图。
[0037]图5示出根据示例实施例的对高空抛物进行溯源监测的方案示意图。
[0038]图6示出本申请示例实施例的高空抛物溯源检测方法中的计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
[0039]现在将参考附图更全面地描述示例实施例。然而，示例实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施例；相反，提供这些实施例使得本申请将全面和完整，并将示例实施例的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。
[0040]此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
[0041]附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
[0042]附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
[0043]应理解，虽然本文中可能使用术语第一、第二、第三等来描述各种组件，但这些组件不应受这些术语限制。这些术语乃用以区分一组件与另一组件。因此，下文论述的第一组件可称为第二组件而不偏离本申请概念的教示。如本文中所使用，术语“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个及一或多者的所有组合。
[0044]本申请所涉及的用户信息(包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等)和数据(包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等)，均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种对高空抛物进行溯源监测的方法，其特征在于，包括：获取来自摄像装置的实时视频流的帧图像，所述实时视频流用于对建筑物进行固定监测；通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域；对所述变化区域进行运动轨迹跟踪，根据得到的运动轨迹的长度判断所述变化区域是否对应抛出物。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：检测所述帧图像的关注区，所述关注区对应所述建筑物；将所述关注区以外的图像区域填充为任何一种颜色或者使用所述关注区以外的区域的所有像素点的像素平均值进行填充，从而对所述帧图像设置算法识别区域。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取来自摄像装置的实时视频流的帧图像之后，还包括：利用神经网络模型对所述帧图像进行超分处理。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述摄像装置在焦距、位置及拍摄角度固定的情况下获取所述实时视频流。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在通过图像变化检测识别所述实时视频流的帧图像的变化区域之后，还包括：对所述帧...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵景程，熊超，蔡权雄，牛昕宇，
申请(专利权)人：山东产研鲲云人工智能研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：