[发明专利]违规撑伞检测和识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明公开了违规撑伞检测和识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待检测视频，对所述待检测视频中的图像进行识别，确定所述图像中每个伞检测区域、人体检测区域和非机动车检测区域；针对所述每个伞检测区域，分别确定该伞检测区域与每个人体检测区域的交并比，确定该伞检测区域与每个非机动车检测区域的交并比；根据所述每个伞检测区域与每个人体检测区域的交并比，所述每个伞检测区域与每个非机动车检测区域的交并比，从所述每个伞检测区域中，确定出存在违规撑伞行为的目标伞检测区域。从而避免了将行人撑伞，驾驶非机动车撑伞等正常撑伞行为误检为违规撑伞行为。因此本发明实施例提供的违规撑伞检测方案准确性较好。

技术领域

本发明涉及目标检测技术领域，尤其涉及违规撑伞检测和识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着城市化日益发展，越来越注重城市治安与市容的建设。其中违规撑伞检测是智慧城市建设的重要一个环节，其严重影响着城市的美观程度，目前对于违规撑伞主要来自于商店门口、售货亭旁、流动摊贩、沿街摊位等。传统对于违规撑伞检测的处理往往是城管现场检查或者通过观察视频人工统计违规撑伞具体位置，在派特定城管人员到现场执法。传统的做法需要耗费大量城管人力和物力，实施的效果一般，而且管理往往是比较低效，不能做到及时反馈，不放便取证和执法。

随着人工智能技术飞速发展，多个城市开始加大投入采用AI技术建设智慧城市，出现了通过深度学习的方法检测视频中的违规撑伞行为。训练好检测模型之后，将采集的图像输入到检测模型中，输出是否存在违规撑伞的检测结果。但是，因为伞的类型各种各样，包括圆形、四角形的，而且大小不一，另外与伞相似形状的包含窗户上的遮阳棚、非机动车上的遮阳棚等等。现有技术的方案容易产生误检，例如将行人撑伞误检为违规撑伞等。

因此，现有技术存在违规撑伞检测准确性较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供了违规撑伞检测和识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术存在违规撑伞检测和识别准确性较差的问题。

本发明实施例提供了一种违规撑伞检测和识别的方法，所述方法包括：

获取待检测视频，对所述待检测视频中的图像进行识别，确定所述图像中每个伞检测区域、人体检测区域和非机动车检测区域；

针对所述每个伞检测区域，分别确定该伞检测区域与每个人体检测区域的交并比，确定该伞检测区域与每个非机动车检测区域的交并比；

根据所述每个伞检测区域与每个人体检测区域的交并比，所述每个伞检测区域与每个非机动车检测区域的交并比，从所述每个伞检测区域中，确定出存在违规撑伞行为的目标伞检测区域。

进一步地，所述对所述待检测视频中的图像进行识别，确定所述图像中每个伞检测区域、人体检测区域和非机动车检测区域包括：

将所述待检测视频中的图像输入预先训练完成的目标检测模型，基于所述目标检测模型确定所述图像中每个伞检测区域、人体检测区域和非机动车检测区域；所述目标检测模型是针对第一训练集中的每个样本图像，根据该样本图像和对应的标注图像训练得到的，其中，所述标注图像中标注有对应的样本图像中每个伞检测区域、人体检测区域和非机动车检测区域的位置信息。

进一步地，所述确定所述图像中每个伞检测区域之后，针对所述每个伞检测区域，分别确定该伞检测区域与每个人体检测区域的交并比之前，所述方法还包括：

针对所述每个伞检测区域，将该伞检测区域输入预先训练完成的校验模型，基于所述校验模型确定该伞检测区域的类型信息，若该伞检测区域的类型信息为伞，保留该伞检测区域，否则滤除该伞检测区域。

进一步地，所述校验模型的训练过程包括：