[发明专利]目标事件的确定方法及装置、存储介质、电子装置在审

专利信息
申请号: 201911072358.4 申请日: 2019-11-05
公开(公告)号: CN110852236A 公开(公告)日: 2020-02-28
发明(设计)人: 魏乃科 申请(专利权)人: 浙江大华技术股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/32
代理公司: 北京康信知识产权代理有限责任公司 11240 代理人: 江舟
地址: 310051 浙江*** 国省代码: 浙江;33
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 目标 事件 确定 方法 装置 存储 介质 电子
【权利要求书】:

1.一种目标事件的确定方法,其特征在于,包括:

通过视频采集设备获取目标区域的视频图像,其中,所述目标区域至少包括以下之一:禁止张贴广告区域、路面井盖区域、易发生垃圾污染区域、禁止停车区域;

通过分析所述视频图像,确定所述目标区域中是否存在目标事件,其中,所述目标事件至少包括以下之一:违规张贴广告事件、路面井盖缺失或损坏事件、垃圾污染事件、车辆违停事件。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过分析所述视频图像,确定所述目标区域中是否存在目标事件,包括:

通过边缘提取方法获取第一视频图像的二值图像,其中,所述第一视频图像为包含所述禁止张贴广告区域的图像;

对所述二值图像中的连通区域进行筛选,消除噪声后得到文本候选区域;

分析所述文本候选区域中的文本信息和背景信息,确定目标文本区域;

在所述目标文本区域与所述禁止张贴广告区域重合的情况下,确定所述禁止张贴广告区域中存在违规张贴广告事件。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,分析所述文本候选区域中的文本信息和背景信息,确定目标文本区域,包括:

将所述二值图像映射到一致性空间得到灰度特征图像;

在所述灰度特征图像上提取统计量特征和共生矩阵特征;

分析所述文本信息和所述背景信息在所述统计量特征和所述共生矩阵特征上的数据分布情况;

根据所述数据分布情况以及特征空间优化准则,确定所述统计量特征和所述共生矩阵特征的特征组合;

使用第一分类器,将所述特征组合的判别结果映射到结果图像中;

对所述结果图像中邻近或相似的候选文本区域进行合并,得到所述目标文本区域。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过分析所述视频图像,确定所述目标区域中是否存在目标事件,包括:

通过边缘跟踪算法获取第二视频图像的边缘轮廓,其中,所述第二视频图像为包含所述路面井盖区域的图像;

使用Hough变换算法、色彩识别算法与图像对比算法确定井盖所处的目标位置;

获取所述目标位置上的所述井盖的颜色变化率;

当所述井盖的颜色变化率大于或等于第一预设阈值时,确定所述路面井盖区域存在所述路面井盖缺失或损坏事件。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,通过分析所述视频图像,确定所述目标区域中是否存在目标事件,包括:

对第三视频图像进行分割处理,其中,所述第三视频图像为包含所述易发生垃圾污染区域的图像;

从分割后所述第三视频图像中提取目标图像特征,其中,所述目标图像特征中包含垃圾污染的图像特征和干净路面的图像特征;

使用第二分类器对所述干净路面的图像特征进行扬尘污染检测;

当所述分类器输出的结果显示所述干净路面的图像特征对应区域中存在扬尘污染时,确定所述易发生垃圾污染区域存在所述垃圾污染事件。

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,从分割后所述第三视频图像中提取目标图像特征之后,所述方法还包括:

使用像素灰度检测算法从包含垃圾污染的图像特征中提取道路背景;

检测到行人与车辆的图像特征后排除;

使用背景差算法从垃圾污染的图像特征中提取前景对象,排除行人和车辆后,确定所述前景对象为固体垃圾;

当检测到所述固体垃圾时,确定所述易发生垃圾污染区域存在所述垃圾污染事件。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于浙江大华技术股份有限公司,未经浙江大华技术股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911072358.4/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top