[发明专利]一种幕墙玻璃爆裂检测方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种幕墙玻璃爆裂检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

数据采集步骤，具体包括：获取摄像头拍摄到的建筑面外立面实时视频流并输出给数据处理步骤；

数据处理步骤，具体包括：对数据收集步骤传入的视频流进行相应处理，转换成算法分析步骤所需要的格式；

算法分析步骤，具体包括：接收所述数据处理步骤输出的格式视频流，通过数据预处理步骤、模型加载步骤、模型推理步骤、模型输出后处理步骤输出任务结果给异常事件生成及告警推送步骤；

异常事件生成以及告警推送步骤，包括：将算法分析步骤返回的任务结果进行处理和呈现。

2.根据权利要求1所述的一种幕墙玻璃爆裂检测方法，其特征在于，所述数据处理步骤具体包括：调整输入的实时视频流的帧率，然后将画面的分辨率压缩到指定数值，给处理好的视频流加上时间戳，以任务的形式传送给算法分析步骤。

3.根据权利要求1所述的一种幕墙玻璃爆裂检测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤包括：将数据处理步骤输入进来的任务进行拆解，得到包括视频、算法名称、和时间戳的关键信息，然后对视频流进行解码、抽帧、矫正、通道变换、分辨率调整，视频流处理成后续模型所要求的图片格式；模型加载步骤包括：根据任务中拆解出来的算法名称启动相应的神经网络模型，将模型加载到服务器上；所述模型推理步骤包括：将预处理得到的批数据输入到加载好的模型中，进行模型推理预测输出批结果反馈到模型后处理步骤进行结果拆解；所述模型后处理步骤具体包括：模型推理得到的批结果会反馈到模型后处理模块，进行批结果拆解，批结果中包含的信息有检测到的图片中爆裂玻璃的像素位置、模型在该像素位置处预测值的置信度，模型输出后处理步骤将模型返回的像素位置映射到图片中对建筑物划线处理后的区域位置，即将爆裂玻璃的像素位置与建筑物的楼层/房间信息对应起来，同时，模型输出后处理步骤将根据模型输出的置信度来判断是否需要返回玻璃爆裂的告警信息，如果置信度达到设定阈值，则将原图片，检测到爆裂玻璃的楼层/房间信息，置信度，时间戳信息打包为一个整体数据结构，以任务结果的形式输出到异常事件生成以及告警推送步骤。

4.根据权利要求1所述的一种幕墙玻璃爆裂检测方法，其特征在于，所述异常事件生成以及告警推送步骤具体包括：将算法分析步骤返回的爆裂玻璃所在楼层和房间绘制在画面的相应区域，推送给中控显示页面，将算法分析步骤返回的事件结果以页面弹窗形式展示出来。

5.一种幕墙玻璃爆裂检测系统，其特征在于，包括：

数据采集模块，具体执行：获取摄像头拍摄到的建筑面外立面实时视频流并输出给数据处理模块；

数据处理模块，具体执行：对数据收集步骤传入的视频流进行相应处理，转换成算法分析模块所需要的格式；

算法分析模块，具体包括：接收所述数据处理模块输出的格式视频流，通过数据预处理模块、模型加载模块、模型推理模块、模型输出后处理模块输出任务结果给异常事件生成及告警推送模块；

异常事件生成以及告警推送模块，具体执行：将算法分析模块返回的任务结果进行处理和呈现。

6.根据权利要求5所述的一种幕墙玻璃爆裂检测系统，其特征在于，所述数据处理模块具体包括：调整输入的实时视频流的帧率，然后将画面的分辨率压缩到指定数值，给处理好的视频流加上时间戳，以任务的形式传送给算法分析模块。