[发明专利]异常事件监控方法、装置、存储介质和电子设备

权利要求书

1.一种异常事件监控方法，其特征在于，所述方法包括：

若摄像头采集到的目标区域的图像中包含运动目标，根据所述图像的图像特征信息生成所述图像对应的特征向量；

根据所述图像的亮度从预先训练好的多个异常事件监控模型中确定目标识别模型；

根据所述特征向量以及所述目标识别模型，确定所述目标区域是否出现异常事件，所述异常事件为火灾事件，所述多个异常事件监控模型包括：烟雾识别模型和火焰识别模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像的亮度信息从多个预先训练的多个火灾识别模型中确定目标识别模型，包括：

在所述图像的亮度大于或等于预设的第一阈值的情况下，将所述烟雾识别模型作为所述目标识别模型；

在所述图像的亮度小于或等于预设的第二阈值的情况下，将所述火焰识别模型作为所述目标识别模型；或者，

在所述图像的亮度小于所述第一阈值且大于所述第二阈值的情况下，将所述烟雾识别模型和所述火焰识别模型作为所述目标识别模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述若摄像头采集到的目标区域的图像中包含运动目标，根据所述图像的图像特征信息生成所述图像对应的特征向量，包括：

获取所述图像对应的色彩空间图像、二值化图像和灰度图像；

提取所述色彩空间图像的第一图像特征信息；

提取所述二值化图像的第二图像特征信息；

提取所述灰度图像的第三图像特征信息；

根据所述第一图像特征信息、所述第二图像特征信息和所述第三图像特征信息，生成所述特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标识别模型为分类模型，所述根据所述特征向量以及所述目标识别模型，确定所述目标区域是否出现异常事件，包括：

将所述特征向量作为所述目标识别模型的输入，以获取所述目标识别模型输出的分类结果；

根据所述分类结果确定所述目标区域是否出现所述异常物体；

若确定所述目标区域出现所述异常物体，确定所述目标区域出现所述异常事件。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在确定所述目标区域出现异常事件后，确定所述异常物体在所述目标区域中所处的目标位置；

获取所述目标位置的温度，作为所述异常物体的目标温度；

输出包含所述目标温度和所述目标位置的报警信息。

6.一种异常事件监控装置，其特征在于，所述装置包括：

向量生成模块，用于若摄像头采集到的目标区域的图像中包含运动目标，根据所述图像的图像特征信息生成所述图像对应的特征向量；

模型确定模块，用于根据所述图像的亮度从预先训练好的多个异常事件监控模型中确定目标识别模型；

异常事件监控模块，用于根据所述特征向量以及所述目标识别模型，确定所述目标区域是否出现异常事件，所述异常事件为火灾事件，所述多个异常事件监控模型包括：烟雾识别模型和火焰识别模型。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述模型确定模块，用于：

在所述图像的亮度大于或等于预设的第一阈值的情况下，将所述烟雾识别模型作为所述目标识别模型；

在所述图像的亮度小于或等于预设的第二阈值的情况下，将所述火焰识别模型作为所述目标识别模型；或者，

在所述图像的亮度小于所述第一阈值且大于所述第二阈值的情况下，将所述烟雾识别模型和所述火焰识别模型作为所述目标识别模型。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述向量生成模块，用于：

获取所述图像对应的色彩空间图像、二值化图像和灰度图像；

提取所述色彩空间图像的第一图像特征信息；

提取所述二值化图像的第二图像特征信息；

提取所述灰度图像的第三图像特征信息；

根据所述第一图像特征信息、所述第二图像特征信息和所述第三图像特征信息，生成所述特征向量。