[发明专利]一种基于智能算法的消防通道阻塞视频识别方法

说明书

本申请涉及一种基于智能算法的消防通道阻塞视频识别方法，其中，该基于智能算法的消防通道阻塞视频识别方法包括：获得消防通道的视频流；通过卷积神经网络算法对视频流进行消防通道阻塞识别，其中，识别内容包括视频流是否存在超过预设体积的物体，在视频流存在超过预设体积的物体的场景下计算物体滞留在消防通道的时间；存储视频流，将识别结果推送消防控制平台并记录识别信息，其中，识别信息包括识别时间和识别结果。通过本申请，解决了相关技术中防止消防通道阻塞依赖人工巡逻监管的问题，实现了基于智能算法的消防通道阻塞视频识别。

技术领域

本申请涉及计算机视觉领域，特别是涉及一种基于智能算法的消防通道阻塞视频识别方法、装置和存储介质。

背景技术

随着生产能力的发展，消防安全在社会生产中越来越重要。消防通道是在火灾警情发生时为消防救援人员提供的紧急通道，如果消防通道在火灾警情发生时被阻塞，将严重影响消防救援行动，对广大人民群众的生命财产安全造成危害。为保证消防安全，目前大多数管理单位采取安排消防通道监督管理人员值班的形式防止消防通道阻塞，这种方式需要安排专人进行巡逻监管，浪费人力资源的同时增加了运营维护成本，并且具有较大的延时性和不稳定性，难以时刻保证消防通道的畅通。因此，防止消防通道被阻塞，保障消防通道时刻畅通的意义十分重大。

目前针对相关技术中防止消防通道阻塞依赖人工巡逻监管的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于智能算法的消防通道阻塞视频识别方法、装置、电子装置和存储介质，以至少解决相关技术中防止消防通道阻塞依赖人工巡逻监管的问题。

获得消防通道的视频流；

通过卷积神经网络算法对所述视频流进行消防通道阻塞识别，其中，识别内容包括所述视频流是否存在超过预设体积的物体，在所述视频流存在超过预设体积的物体的场景下计算所述物体滞留在消防通道的时间；

存储所述视频流，将识别结果推送消防控制平台并记录识别信息，其中，所述识别信息包括识别时间和识别结果。

在其中一个实施例中，通过卷积神经网络算法对所述视频流进行消防通道阻塞识别包括：

通过卷积神经网络算法对所述视频流进行消防通道阻塞识别，识别所述视频流是否存在超过预设体积的物体，若识别得到所述视频流存在超过预设体积的物体，则计算所述物体滞留在消防通道的时间，判断所述物体滞留在消防通道的时间是否大于预设时间，若所述物体滞留在消防通道的时间大于预设时间，则启动预设报警方案，所述预设报警方案包括存储所述视频流并推送消防控制平台，若所述物体滞留在消防通道的时间小于预设时间，则通知消防通道管理人员进行移除处理。

在其中一个实施例中，识别所述视频流是否存在超过预设体积的物体包括：

通过所述视频流获得单帧RGB图像和多帧密度光流场图像；

以所述单帧RGB图像作为输入量处理所述视频流的空间维度，以所述多帧密度光流场作为输入量处理所述视频流的时间维度，并通过多任务训练算法将所述视频流的空间维度和所述视频流的时间维度进行检测。

在其中一个实施例中，在获得消防通道的视频流后，所述方法还包括：

对所述视频流进行预处理，其中，所述预处理包括对所述视频流进行解码和去除过拟合误差。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于智能算法的消防通道阻塞视频识别装置，包括：

获取模块，用于获得消防通道的视频流；

算法识别模块，通过卷积神经网络算法对所述视频流进行消防通道阻塞识别；

存储模块，用于存储视频流；

输出模块，用于将识别结果推送消防控制平台并记录识别信息。