[发明专利]异常检测方法、装置、设备和存储介质

说明书

本申请公开了异常检测方法、装置、设备和存储介质，涉及深度学习技术领域。具体实现方案为：对目标场所的全局图像数据进行目标对象检测，得到所述目标对象的局部图像数据；根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测。本申请提高了目标场所的安全性。

技术领域

本申请涉及智慧城市和安防技术领域，尤其涉及深度学习技术领域，具体涉及一种异常检测方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着城市的快速发展和人类生活水平的提高，居民对智慧城市的需求也越来越强烈。公共安全作为智慧城市的核心，需要及时检测、预警和处理公共场所的突发状况，降低对社会的危害，提高社会安全性。

发明内容

本公开提供了一种用于异常检测的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种异常检测方法，包括：

对目标场所的全局图像数据进行目标对象检测，得到所述目标对象的局部图像数据；

根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测。

根据本公开的另一方面，提供了一种异常检测装置，包括：

对象检测模块，用于对目标场所的全局图像数据进行目标对象检测，得到所述目标对象的局部图像数据；

异常检测模块，用于根据所述目标对象的局部图像数据、所述全局图像数据和所述目标场所的全局音频数据，对所述目标对象和所述目标场所进行异常检测。

根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如本申请实施例中任一项所述的异常检测方法。

根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本申请实施例中任一项所述的异常检测方法。

根据本申请的技术提高了目标场所的安全性。

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，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请实施例提供的一种异常检测方法的流程示意图；

图2是根据本申请实施例提供的另一种异常检测方法的流程示意图；

图3a是根据本申请实施例提供的又一种异常检测方法的流程示意图；

图3b是根据本申请实施例提供的又一种异常检测模型的结构示意图；

图4是根据本申请实施例提供的异常检测装置的结构示意图；

图5是用来实现本申请实施例的异常检测方法的电子设备的框图。

具体实施方式