CN110992645A - 一种动态场景中的流动摊贩检测与报警*** - Google Patents

一种动态场景中的流动摊贩检测与报警*** Download PDF

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Abstract

一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其中，流动摊贩检测模块包括流动摊贩检测装置、控制器与电源模块，流动摊贩检测装置分别与视频采集模块、控制器及电源模块连接，控制器与提示报警模块、其他推送平台连接，流动摊贩检测装置用于接收处理视频采集模块视频发送的图像信息并将分析结果传送至控制器，控制器启动提示报警模块，同时将分析结果传递至其它推送平台；本发明利用基于深度学习的目标检测技术，算法先进，能够满足实时检测需求，且在不同场景下的泛化性能更强，可用于静态、动态等各种场景的流动摊贩检测预警任务；同时无需将大量的视频数据传输到后台服务器即能分析出结果，节省成本，结构简单，易于安装。

Description

一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***
技术领域
本发明涉及图像处理与智能视频监控技术领域，尤其涉及一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***。
背景技术
随着社会经济的快速发展、城市建设的不断加快、外来人口的频繁流动及企业的“关、停、并、转”等因素，致使无证流动摊贩屡禁不止，成为群众投诉的热点、社会反映的焦点，同时也成为城市管理工作的重点和难点，整治无证流动摊贩，已成为各地城市管理者十分头疼的事。
当前，一些城市主要采取定点监控与流动巡查相结合的方式对流动摊贩进行监管，但定点监控的方式无法全面覆盖城市的各个角落，点位有限，监控场景有限；而流动巡查的方式不仅无法及时发现问题，且需要耗费大量的人力，此外，巡查员与流动摊贩易产生冲突，危及人身安全。
发明内容
本发明所解决的技术问题在于提供一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，以解决上述背景技术中的问题。
本发明所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：
一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，包括视频采集模块、流动摊贩检测模块及提示报警模块，其中，流动摊贩检测模块包括流动摊贩检测装置、控制器与电源模块，流动摊贩检测装置分别与视频采集模块、控制器及电源模块连接，控制器与提示报警模块、其他推送平台连接，流动摊贩检测装置用于接收处理视频采集模块视频发送的图像信息并将分析结果传送至控制器，控制器启动提示报警模块，同时将分析结果传递至其它推送平台。
在本发明中，所述视频采集模块包括相互连接的网络摄像机。
在本发明中，所述网络摄像机与流动摊贩检测装置通过TCP/IP协议连接。
在本发明中，所述电源模块与网络摄像机、控制器连接，所述电源模块的输出成型接口为插头。
在本发明中，所述视频采集模块与流动摊贩检测模块安装在公交车或城管的移动执法车上。
在本发明中，所述流动摊贩检测装置内设有存储器，所述存储器为可拆卸式硬盘。
在本发明中，所述流动摊贩检测装置内加载有基于深度学习的流动摊贩检测算法，该算法分为两步，第一步训练检测模型得到检测模型参数；第二步利用训练好的检测模型进行流动摊贩检测，第一步训练检测模型包括：
步骤1）建立流动摊贩图片数据集，通过人工拍摄、互联网资源及图像增强的方式建立一个带有流动摊贩画面的图片数据集；
步骤2）数据集数据标注，采用标记工具对图片数据集中的图片进行流动摊贩标注，生成标注文件；
步骤3）基于深度学***衡因子和多个调制因子，从而得到多个训练后的网络；（4）利用测试集对（3）中得到的网络进行测试，选择最高平均检测准确率所对应的网络作为最终的流动摊贩检测模型；
第二步流动摊贩检测流程为：首先将视频采集模块采集的视频经过预处理得到视频帧图片，而后将视频帧图片输入至已经训练好的流动摊贩检测模型中进行检测，分析该视频帧图片中是否存在流动摊贩。
在本发明中，所述控制器内设有无线信号传输器，所述控制器通过无线连接其它推送平台，由其它推送平台推送信息。
在本发明中，所述提示报警模块包括设在网络摄像机上的语音提示器和设置在其他平台的消息推送器。
在本发明中，工作时，将包括视频采集模块与流动摊贩检测模块安装在公交车或城管的移动执法车上，接通电源后，视频采集模块实时采集视频图像信息，并将视频图像信息转换成数字信息通过TCP/IP协议传输至流动摊贩检测模块，经过深度学习算法分析得到是否存在流动摊贩等信息，而后通过控制模块将信息传送给提示报警模块，由语音提示器进行语音提示或消息推送器推送消息。
有益效果：本发明利用基于深度学习的目标检测技术，区别于基于静态场景的流动摊贩检测方法，算法先进，能够满足实时检测需求，且在不同场景下的泛化性能更强，可用于静态、动态等各种场景的流动摊贩检测预警任务；同时无需将大量的视频数据传输到后台服务器即能分析出结果，节省成本，结构简单，易于安装。
附图说明
图1为本发明的较佳实施例的流程示意图。
图2为本发明的较佳实施例中基于深度学习的流动摊贩检测算法流程示意图。
图3为本发明的较佳实施例中的实际场景中流动摊贩检测结果示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
参见图1的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，包括视频采集模块、流动摊贩检测模块及提示报警模块，其中，视频采集模块电连接流动摊贩检测模块，流动摊贩检测模块电连接提示报警模块；视频采集模块包括相互电连接的网络摄像机，流动摊贩检测模块包括相互电连接的流动摊贩检测装置、控制器与电源模块，流动摊贩检测装置用于接收处理视频采集模块发送的视频图像信息并将分析结果传送至控制器，控制器启动提示报警模块，同时可将分析结果传递至其它推送平台；
进一步，所述视频采集模块与流动摊贩检测模块安装在公交车或城管的移动执法车上；
进一步，所述网络摄像机与流动摊贩检测模块的流动摊贩检测装置通过TCP/IP协议连接；
进一步，所述流动摊贩检测装置内设有存储器，所述存储器为可拆卸式硬盘；
进一步，所述流动摊贩检测装置内加载有基于深度学习的流动摊贩检测算法，如图2所示，该算法分为两步，第一步训练检测模型得到检测模型参数；第二步利用训练好的检测模型进行流动摊贩检测，第一步训练检测模型包括：
步骤1）建立流动摊贩图片数据集，通过人工拍摄、互联网资源及图像增强的方式建立一个带有流动摊贩画面的图片数据集；
步骤2）数据集数据标注，采用标记工具对图片数据集中的图片进行流动摊贩标注，生成标注文件；
步骤3）基于深度学***衡因子和多个调制因子，从而得到多个训练后的网络；（4）利用测试集对（3）中得到的网络进行测试，选择最高平均检测准确率所对应的网络作为最终的流动摊贩检测模型；
第二步流动摊贩检测流程为：首先将视频采集模块采集的视频经过预处理得到视频帧图片，而后将视频帧图片输入至已经训练好的流动摊贩检测模型中进行检测，分析该视频帧图片中是否存在流动摊贩，如图3所示；
进一步，所述控制器内设有无线信号传输器，所述控制器通过无线连接其它推送平台，由其它推送平台推送信息；
进一步，所述电源模块为网络摄像机、流动摊贩检测装置及控制器供电，所述电源模块的输出成型接口为插头；
进一步，所述提示报警模块包括设在网络摄像机上的语音提示器和设置在其他平台的消息推送器；
在本实施例中，工作时，将包括视频采集模块与流动摊贩检测模块安装在公交车或城管的移动执法车上，接通电源后，视频采集模块实时采集视频图像信息，并将视频图像信息转换成数字信息通过TCP/IP协议传输至流动摊贩检测模块，经过深度学习算法分析得到是否存在流动摊贩等信息，而后通过控制模块将信息传送给提示报警模块，由语音提示器进行语音提示或消息推送器推送消息。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (10)

1.一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，包括视频采集模块、流动摊贩检测模块及提示报警模块，其特征在于，流动摊贩检测模块包括流动摊贩检测装置、控制器与电源模块，流动摊贩检测装置分别与视频采集模块、控制器及电源模块连接，控制器与提示报警模块、其他推送平台连接，加载有流动摊贩检测算法的流动摊贩检测装置用于接收处理视频采集模块视频发送的图像信息并将分析结果传送至控制器，控制器启动提示报警模块，同时将分析结果传递至其它推送平台。
2.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述视频采集模块包括相互连接的网络摄像机。
3.根据权利要求2所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述电源模块与网络摄像机、控制器连接，所述电源模块的输出成型接口为插头。
4.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述视频采集模块与流动摊贩检测模块安装在公交车或城管的移动执法车上。
5.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述流动摊贩检测装置内设有存储器，且所述存储器为可拆卸式硬盘。
6.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述控制器内设有无线信号传输器，所述控制器通过无线连接其它推送平台。
7.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述提示报警模块包括设在网络摄像机上的语音提示器和设置在其他平台的消息推送器。
8.根据权利要求1所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，所述流动摊贩检测装置内加载有基于深度学习的流动摊贩检测算法，该算法分为两步，第一步训练检测模型得到检测模型参数；第二步利用训练好的检测模型进行流动摊贩检测。
9.根据权利要求8所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，第一步训练检测模型包括：
步骤1）建立流动摊贩图片数据集，通过人工拍摄、互联网资源及图像增强的方式建立一个带有流动摊贩画面的图片数据集；
步骤2）数据集数据标注，采用标记工具对图片数据集中的图片进行流动摊贩标注，生成标注文件；
步骤3）基于深度学***衡因子和多个调制因子，从而得到多个训练后的网络；（4）利用测试集对（3）中得到的网络进行测试，选择最高平均检测准确率所对应的网络作为最终的流动摊贩检测模型。
10.根据权利要求8所述的一种动态场景中的流动摊贩检测与报警***，其特征在于，第二步流动摊贩检测流程为：首先将视频采集模块采集的视频经过预处理得到视频帧图片，而后将视频帧图片输入至已经训练好的流动摊贩检测模型中进行检测，分析该视频帧图片中是否存在流动摊贩。
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