[发明专利]一种基于人工智能技术的消防通道占用识别方法和装置

说明书

本公开公开了基于人工智能技术的消防通道占用识别方法和装置，涉及建筑工程施工技术领域。具体实现方案为：实时采集视频数据；其中，视频数据中包括消防通道区域的图像；从视频数据中截取至少一张待识别图像；将待识别图像输入至训练好的Vision transformer网络模型，生成带有表示消防通道占用的正标签或未占用的负标签的预测图像；将预测图像输入至训练好的分类识别模型，以生成待识别图像的消防通道占用的检测结果。由此，能够实现对消防通道占用的识别，提升识别消防通道占用的准确度，同时能够减少安全隐患，提高安全保障。

技术领域

本公开涉及建筑工程施工技术领域，尤其涉及一种基于人工智能技术的消防通道占用识别方法和装置。

背景技术

消防通道在人群遇到紧急事件时是非常有效的逃生途径，如遇消防通道被占用，则可能引起极大的安全事故，引起人们的恐慌，增加危险性。

发明内容

本公开提供了一种基于人工智能技术的消防通道占用识别方法和装置。

根据本公开的一方面，提供一种基于人工智能技术的消防通道占用识别方法，包括：实时采集视频数据；其中，视频数据中包括消防通道区域的图像；从视频数据中截取至少一张待识别图像；将待识别图像输入至训练好的Vision transformer网络模型，生成带有表示消防通道占用的正标签或未占用的负标签的预测图像；将预测图像输入至训练好的分类识别模型，以生成待识别图像的消防通道占用的检测结果。

根据本公开的第二方面，提供了一种基于人工智能技术的消防通道占用识别装置，包括：视频采集单元，用于实时采集视频数据；其中，视频数据中包括消防通道区域的图像；图像获取单元，用于从视频数据中截取至少一张待识别图像；标签预测单元，用于将待识别图像输入至训练好的Vision transformer网络模型，生成带有表示消防通道占用的正标签或未占用的负标签的预测图像；分类识别单元，用于将预测图像输入至训练好的分类识别模型，以生成待识别图像的消防通道占用的检测结果。

本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：

实时采集视频数据；其中，视频数据中包括消防通道区域的图像；从视频数据中截取至少一张待识别图像；将待识别图像输入至训练好的Vision transformer网络模型，生成带有表示消防通道占用的正标签或未占用的负标签的预测图像；将预测图像输入至训练好的分类识别模型，以生成待识别图像的消防通道占用的检测结果。由此，能够获取视频数据中消防通道区域的图像，进一步对消防通道区域的图像进行分类识别，以实现对消防通道占用的识别，采用这样的方式能够提升识别消防通道占用的准确度，同时能够减少安全隐患，提高安全保障。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开第一实施例的流程图；

图2是根据本公开第二实施例的流程图；

图3是根据本公开第二实施例的另一种流程图；

图4是根据本公开第二实施例的S100的子步骤的流程图；

图5是根据本公开第三实施例的一种结构图；

图6是根据本公开第三实施例的标签预测单元的结构图；

图7是根据本公开第三实施例的另一种结构图。

具体实施方式