[发明专利]报警方法、装置、电子设备及存储介质有效
申请号: | 201811275014.9 | 申请日: | 2018-10-30 |
公开(公告)号: | CN111126100B | 公开(公告)日: | 2023-10-17 |
发明(设计)人: | 张昆鹏;朱斌;张晓奇 | 申请(专利权)人: | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V10/764;G06V10/82;G08B21/00 |
代理公司: | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人: | 丁芸;项京 |
地址: | 310051 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 报警 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种报警方法,其特征在于,所述方法包括:
获取预设区域的图像信息;
确定所述图像信息中的目标人员及所述目标人员的类型,其中,所述目标人员的类型包括涉案人员及执法人员;
针对每个所述目标人员,若该目标人员的类型为所述执法人员,判断所述执法人员是否满足预设执法人员报警规则;若该目标人员的类型为所述涉案人员,判断所述涉案人员是否满足预设涉案人员报警规则;
若所述执法人员满足所述预设执法人员报警规则,触发报警操作;若所述涉案人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发报警操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述图像信息中的目标人员及所述目标人员的类型,包括:
将所述图像信息输入到预先训练的双路神经网络模型DARN中进行分析,得到所述图像信息中的目标人员及所述目标人员的类型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述若该目标人员的类型为所述执法人员,判断所述执法人员是否满足预设执法人员报警规则,包括:
若该目标人员的类型为所述执法人员,判断所述执法人员是否存在离岗、睡岗或剧烈运动;
若所述执法人员存在离岗、睡岗或剧烈运动,判定所述执法人员满足预设执法人员报警规则。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述若该目标人员的类型为所述涉案人员,判断所述涉案人员是否满足预设涉案人员报警规则,包括:
若该目标人员的类型为所述涉案人员,判断所述涉案人员是否存在站立起身或剧烈运动;
若所述涉案人员存在站立起身或剧烈运动,判定所述涉案人员满足预设执法人员报警规则。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述若所述执法人员满足所述预设执法人员报警规则,触发报警操作;若所述涉案人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发报警操作,包括:
若所述执法人员满足所述预设执法人员报警规则,触发针对所述执法人员的报警操作;
若所述涉案人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发针对所述涉案人员的报警操作。
6.一种报警方法,其特征在于,所述方法包括:
获取预设区域的图像信息;
判断所述图像信息中是否存在满足预设报警规则的犯规人员,其中,所述预设报警规则包括预设执法人员报警规则及预设涉案人员报警规则;
针对每个所述犯规人员,判断该犯规人员的类型,其中,所述犯规人员的类型包括涉案人员及执法人员;
若类型为所述执法人员的犯规人员满足所述预设执法人员报警规则,触发报警操作;若类型为所述涉案人员的犯规人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发报警操作。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述判断所述图像信息中是否存在满足预设报警规则的犯规人员,包括:
将所述图像信息输入到预先训练的深度学习模型中进行分析,确定所述图像信息中是否存在满足预设报警规则的犯规人员;
预先训练深度学习模型的步骤包括:
将标注为离岗的包含人员离岗的模板图像数据、标注为睡岗的包含人员睡岗的模板图像数据、标注为站立起身的包含人员站立起身的模板图像数据、及标注为剧烈运动的包含人员剧烈运动的模板图像数据,输入到深度学习模型中进行训练,得到所述预先训练的深度学习模型。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述若类型为所述执法人员的犯规人员满足所述预设执法人员报警规则,触发报警操作;若类型为所述涉案人员的犯规人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发报警操作,包括:
若类型为所述执法人员的犯规人员满足所述预设执法人员报警规则,触发针对所述执法人员的报警操作;
若类型为所述涉案人员的犯规人员满足所述预设涉案人员报警规则,触发针对所述涉案人员的报警操作。
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