[发明专利]高空抛物检测方法、装置和设备

说明书

本发明涉及高空抛物检测技术领域，具体涉及一种高空抛物检测方法、装置和设备，方法包括获取视频信息；视频信息包括移动的前景图像；提取视频信息中的前景图像；利用预先训练的高空抛物检测模型对前景图像进行识别，得到输出的图像识别类型；基于图像识别类型，确定高空抛物结果。采用本发明的技术方案，提取前景图像，然后将前景图像通过卷积神经网络进行特征提取识别，最终确定前景图像是否为抛物并确定高空抛物具体种类，降低检查查找高空抛物的难度，提高高空抛物判定的效率，提高了高空抛物检测的便捷性。

技术领域

本发明涉及高空抛物检测技术领域，具体涉及一种高空抛物检测方法、装置和设备。

背景技术

高空抛物被称为“悬在城市上空的痛”。高空抛物不仅破坏生活环境，导致环境脏乱，还会危害人民的生命安全。通过科学计算和测试发现，从12米左右高的楼层抛出仅30克的鸡蛋砸到人身上便能够使其肿包，从54米左右高的楼层抛出30克的鸡蛋能够将人的头骨砸破，从75米左右高的楼层抛出30克的鸡蛋可使人当场死亡，造成无法挽回的伤害。因此，提高对高空抛物方面的检测非常重要。

高空抛物的检测是基于计算机视觉的智能视频监控技术的应用之一，智能视频监控系统主要包括图像预处理、前进运动目标检测、运动目标追踪、目标行为识别、目标行为处理等步骤。随着各界对计算机视觉技术的不断研究以及人民对人工智能的需求，智能视频监控技术也得到了快速的发展。例如，人们提出了基于样本一致性的背景建模方法、基于像素点钟像素值的背景建模方法ViBE及其进一步的改进、利用OTB数据库实现了深度学习的目标追踪方法及其改进等。

但是，上述算法应用于高空抛物检测存在准确性、可靠性和实时性较低的不足，导致于高空抛物检测存在一定的困难。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种高空抛物检测方法、装置和设备，以克服目前的算法应用于高空抛物检测存在准确性、可靠性和实时性较低的不足，导致于高空抛物检测存在一定的困难的问题。

为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：

一种高空抛物检测方法，包括：

获取视频信息；所述视频信息包括移动的前景图像；

提取所述视频信息中的所述前景图像；

利用预先训练的高空抛物检测模型对所述前景图像进行识别，得到输出的图像识别类型；

基于所述图像识别类型，确定高空抛物结果。

进一步地，以上所述高空抛物检测方法，所述提取所述视频信息中的所述前景图像，包括：

利用GarbCut算法，在所述视频信息中，提取所述前景图像。

进一步地，以上所述高空抛物检测方法，所述利用预先训练的高空抛物检测模型对所述前景图像进行识别，得到输出的图像识别类型之前，还包括：

确定训练数据集；每个训练数据集均包括样本图像和对应的样本识别类型；

将所述样本图像和对应的样本识别类型输入到预设的卷积神经网络模型中进行训练，得到所述高空抛物检测模型。

进一步地，以上所述高空抛物检测方法，所述利用预先训练的高空抛物检测模型对所述前景图像进行识别，得到输出的图像识别类型，包括：

对所述前景图像进行预处理，得到输入图像；

将所述输入图像输入到所述高空抛物检测模型中，得到所述的所述图像识别类型。

进一步地，以上所述高空抛物检测方法，所述对所述前景图像进行预处理，得到输入图像，包括：

将所述前景图像进行降采样处理，得到降采样图片；