[发明专利]高空抛物检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本申请提供一种高空抛物检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：对获取的当前图像帧进行划分，获得对应的多个宏块；确定每个宏块的初始权重值，确定每个宏块受邻近区域内宏块影响得到的干扰权重值，基于每个宏块对应的初始权重值以及干扰权重值确定对应的能量图；确定能量图中的待测区域，确定待测区域是否为目标区域；若是，则获取当前图像帧之后的预设数量的连续图像帧，确定预设数量的连续图像帧是否存在目标区域；若是，则确定在当前图像帧及之后的预设数量的连续图像帧中选择的多个图像帧对应的目标区域是否均满足预设高空抛物状态条件；若是，则确定目标区域中存在高空抛物。本申请的方法，能够很好地识别图像帧中存在的高空抛物。

技术领域

本申请涉及高空抛物检测技术领域，尤其涉及一种高空抛物检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着国内小区和高层写字楼数量的日益增加，高空抛物的现象屡次发生，进而对行人、公共设施和公共环境产生较大的影响和威胁。由于事件发生场所多为高空楼层，很少有目击者，抛物时间短，使得执法部门很难追究抛物者的法律责任。因此，高空抛物的检测尤为重要。

目前，通常工人识别，通过人工观看视频对物体进行鉴别，或者采用视频图像技术、深度学习等AI算法对视频流进行识别分析，从而判定存在高空抛物。

然而，现有的基于深度学习的高空抛物检测方式需要借助深度学习检测模型，而模型在前期训练过程中需要使用大量的高空抛物原始图片数据作为训练样本，能作为训练样本的数据有限，并不能满足实际需求，导致神经网络在没有丰富的训练样本的情况下，训练得到的神经网络模型并不能很好地识别高空抛物。

发明内容

本申请提供一种高空抛物检测方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有的神经网络在没有丰富的训练样本的情况下，训练得到的神经网络模型并不能很好地识别高空抛物的问题。

第一方面，本申请提供一种高空抛物检测方法，包括：

获取当前图像帧，对当前图像帧进行划分，以获得当前图像帧对应的多个宏块；

确定每个宏块对应的初始权重值，并确定每个宏块受邻近区域内宏块影响得到的干扰权重值，并基于每个宏块对应的初始权重值以及干扰权重值确定当前图像帧对应的能量图；

确定能量图中的待测区域，并确定待测区域是否为目标区域；

若是，则获取当前图像帧之后的预设数量的连续图像帧，并确定预设数量的连续图像帧是否存在目标区域；

若是，则确定在当前图像帧及之后的预设数量的连续图像帧中选择的多个图像帧对应的目标区域是否均满足预设高空抛物状态条件；

若是，则确定目标区域中存在高空抛物。

第二方面，本申请提供一种高空抛物检测装置，包括：

获取单元，用于获取当前图像帧，对当前图像帧进行划分，以获得当前图像帧对应的多个宏块；

确定单元，用于确定每个宏块对应的初始权重值，并确定每个宏块受邻近区域内宏块影响得到的干扰权重值，并基于每个宏块对应的初始权重值以及干扰权重值确定当前图像帧对应的能量图；

确定单元，还用于确定能量图中的待测区域，并确定待测区域是否为目标区域；

确定单元，还用于若是，则获取当前图像帧之后的预设数量的连续图像帧，并确定预设数量的连续图像帧是否存在目标区域；

确定单元，还用于若是，则确定在当前图像帧及之后的预设数量的连续图像帧中选择的多个图像帧对应的目标区域是否均满足预设高空抛物状态条件；

确定单元，还用于若是，则确定目标区域中存在高空抛物。

第三方面，本发明提供电子设备，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；