CN110738828B - 门状态监测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种门状态监测方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标门在当前时刻的图像，并从图像中提取目标门的门牌信息以作为侦测信息；根据侦测信息和参考信息而确定目标门在当前时刻的状态，其中，参考信息为从目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的目标门的门牌信息。这样能够减少用户人工配置目标门的相关配置信息的操作，不仅节省了人力，提高了用户的体验，且更加的方便自动化。

Description

门状态监测方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种门状态监测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

防汛门，用于对水灾起到防护作用，其一般分布在江河沿岸，当江河潮位较高时或者汛期，管理部门会要求沿江单位关闭闸门，以避免发生灾情。因此，对防汛门的状态进行监测显得较为重要。

现有技术中，一般采用防汛门状态自动监测装置对防汛门的状态进行监测。具体的，一般通过硬件设备，如：探测头等来感应防汛门的状态，但由于探测头需要长时间与水进行接触，而水中包含的各种物质容易对探测头造成腐蚀，从而使探测头的寿命较短，且极易出现无法对防汛门的状态进行监测的事故出现；为了解决该技术问题，人们采用一种新的防汛门状态自动监测装置，具体的，先通过人工配备各防汛门的相关配置信息，然后通过视频监测技术对防汛门的状态进行监测。

然而，由于新的防汛门状态自动监测装置需要用户人工配置防汛门的相关配置信息，操作过程较为繁琐，不仅浪费人力，且用户体验较差。

发明内容

本申请提供一种门状态监测方法、装置、设备及存储介质，能够减少用户人工配置目标门的相关配置信息的操作，不仅节省了人力，提高了用户的体验，且更加的方便自动化。

为了解决上述技术问题，本申请第一方面，提供一种门状态监测方法，该方法包括：

获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；

根据所述侦测信息和参考信息而确定所述目标门在当前时刻的状态，其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的所述目标门的门牌信息。

第二方面，提供一种门状态监测装置，该装置包括：

信息获取模块，用于获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；

状态确定模块，连接所述信息获取模块，用于接收所述侦测信息，并根据所述侦测信息和参考信息而确定所述目标门在当前时刻的状态，其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取所述的所述目标门的门牌信息。

第三方面，提供一种门状态监测设备，该设备包括相互连接的存储器和处理器，其中，

所述存储器用于存储实现如上所涉及的门状态监测方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令。

第四方面，提供一种存储介质，该存储介质存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现如上所涉及的门状态监测方法。

本申请提供的门状态监测方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取目标门在当前时刻的图像，然后从图像中自动提取目标门的门牌信息以作为侦测信息，并根据侦测信息和参考信息从而确定目标门在当前时刻的状态，以便及时发现险情并做出相应的补救措施；同时，由于在该方法只需要对目标门的门牌信息进行提取，即可自动对目标门的相关配置信息进行配置，与现有技术中通过用户外部进行配置的方案相比，不仅节省了人力，提高了用户的体验，且更加的方便自动化；另外，由于该方法采用视频监控技术对目标门的状态进行监测，有效降低了因设备损坏而无法对目标门的状态进行监测的可能性。

附图说明

图1为本申请一实施例提供的门状态监测方法的流程示意图；

图2为本申请另一实施例提供的门状态监测方法的流程示意图；

图3为本申请一实施例提供的门状态监测装置的结构示意图；

图4为本申请一实施例提供的门状态监测设备的结构示意图；

图5为本申请一实施例提供的存储介质的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”、“第三”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。本申请实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后……)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

下面结合附图和实施例对本申请进行详细的说明。

请参阅图1，为本申请一实施例提供的门状态监测方法的流程示意图。

在本实施例中，提供一种门状态监测方法，该方法包括：

步骤S101：获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息。

可选的，目标门可以为防汛门，设置在江河沿岸；当然，在其它实施方式中，目标门还可以是其它种类的门，本实施例对此并不加以限制。

可选的，目标门在当前时刻的图像可通过图像采集装置进行采集。

可选的，图像具体可以视频流的形式进行传输，然后按照预先约定的视频流解码协议，对视频流进行解码；可以理解的是，此时用于目标门状态确定的图像则为视频流中一帧图像，本发明实施例后续以此为例。

当然，在其它实施方式中，图像也可以图片的形式进行传输，本实施例对此并不加以限制。

可选的，图像采集装置可以是相机。

在具体实施过程中，图像采集装置可以每隔一段时间采集一张目标门的图像，也可持续采集目标门的图像，本实施例对此并不加以限制。

步骤S102：根据所述侦测信息和参考信息而确定所述目标门在当前时刻的状态，其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的所述目标门的门牌信息。

可以理解的是，参考信息是目标门在关闭状态下获取的初始门牌信息，而侦测信息是目标门在不同时刻获取的实时门牌信息，通过初始门牌信息和实时门牌信息确定目标门在不同时刻的状态，以便及时了解险情，并做出相应的补救措施。

具体的，由于该方法采用视频监控技术对目标门的状态进行监测，无需在设备上安装探测头等硬件设备，从而有效降低因设备损坏而无法对目标门的状态进行监测的可能性。

本实施例提供的门状态监测方法，通过获取目标门在当前时刻的图像，然后从图像中自动提取目标门的门牌信息以作为侦测信息，并根据侦测信息和参考信息从而确定目标门在当前时刻的状态，以便及时发现险情并做出相应的补救措施；同时，由于在该方法只需要对目标门的门牌信息进行提取，即可自动对目标门的相关配置信息进行配置，与现有技术中通过用户外部进行配置的方案相比，不仅节省了人力，提高了用户的体验，且更加的方便自动化；另外，由于该方法采用视频监控技术对目标门的状态进行监测，有效降低了因设备损坏而无法对目标门的状态进行监测的可能性。

请参阅图2，图2为本申请另一实施例提供的门状态监测方法的流程示意图。

在本实施例中，提供一种门状态监测方法，该方法包括：

步骤S101：获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息。

具体的，步骤S101的具体实施过程与上述实施例相同，此处不再赘述。

进一步的，在具体实施过程中，步骤S101还包括：

步骤S201：对所述图像进行预处理。

具体的，由于初始获取的目标门的图像中难免会存在一些噪点，因此，在采集到目标门的图像之后可以先对目标门的图像进行图像预处理，以减少目标门的图像在成像过程中引入的噪点和光线的干扰。

可选的，图像预处理可以包括去噪和归一化处理。

步骤S202：检测所述图像中的所述目标门的门牌信息。

具体的，将所述目标门的图像输入至预先训练好的特征提取模型中，通过特征提取模型从所述目标门的图像中提取出所述门牌信息；其中，所述特征提取模型是通过包含所述门牌信息的图像的样本图像进行训练学习获得的。

具体的，为后续进行目标门状态的判定，需要将门牌信息从目标门的图像中提取出来，门牌信息在目标门的图像中的信息可以通过边界框(bounding-box)来描述，为加以区分，实时从目标门的图像中提取的边界框称为检测框，检测框为门牌信息的潜在区域，为确定目标门的状态，需要从目标门的图像中将检测框提取出来。

可选的，特征提取模型例如可以采用实时物体检测(Single-Shot MultiBoxDetector，SSD)深度学习框架，采用轻量化卷积神经网络作为基础网络，例如Mobilenet网络，并采用softmax分类器作为最终分类器，当然，也可以采用其他可能的特征提取模型，例如可以采用logistic分类器作为最终分类器，本申请实施例对此不做限制。

具体的，在特征提取模型中，一般会包括多个卷积层，且越靠前的卷积层的感受野越小，能够检测较小的目标，越靠后的卷积层的感受野越大，能够检测较大的目标，但是本申请实施例中门牌信息在目标门的图像中所占的区域一般不会太大，因此在较为靠后的几层对于检测框的提取的贡献很小，因此可以舍弃靠后的几层。

可以理解的是，在具体实施过程中，目标门上预先设置有门牌，门牌上设置有门牌信息。

可选的，门牌设置在目标门的左上方的位置。

可选的，门牌信息具体可包括目标门的位置信息和标注目标门身份的身份信息；具体的，门牌上的门牌信息有两行，其中，门牌信息的第一行为身份信息，门牌信息的第二行为位置信息。

可选的，门牌信息中的位置信息可为门牌的二维坐标信息。

可以理解的是，在对门牌信息进行检测时，只需要对门牌这个整体结构进行检测即可，与现有技术中需要对多个标志符号进行检测的方案相比，有效降低了检测的误检率，进而降低了后续处理的复杂性。

步骤S203：确定所述门牌信息是否为空。

若是，则确定所述目标门处于异常状态，执行步骤S210。

若否，则执行步骤S204。

步骤S204：对所述门牌信息进行识别，以将所述识别的结果作为侦测信息。

具体的，上述对门牌信息进行识别具体是指对门牌上的文字进行识别，以得到门牌信息作为侦测信息。

需要说明的是，上述所涉及的目标门的异常状态具体是指目标门已经开启或门牌被淹没这两种状态。

步骤S102：根据所述侦测信息和参考信息而确定所述目标门在当前时刻的状态，其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的所述目标门的门牌信息。

具体的，步骤S102的具体实施过程与上述实施例相同，此处不再赘述。

进一步地，在具体实施过程中，步骤S102还包括：

步骤S205：根据所述参考信息和初始映射表确定所述目标门的类型。

其中，初始映射表是设备自动生成的。

具体的，初始映射表中包括有多个不同的信息，不同的信息对应不同的目标门的类型；在具体实施过程中，将参考信息与初始映射表中的多个不同的信息进行匹配，当参考信息与初始映射表中的某一信息匹配之后，则根据初始映射表中的信息确定目标门的类型，相比于现有技术中，通过用户外部设置目标门的类型的方案，该方法不仅节省了人力，提高了用户的体验，且更加的方便自动化。

可选的，目标门的类型可包括上下门、左右门和扇形门三种类型。

可以理解的是，其中，上下门，即开启方式是上下开启的目标门；左右门，即开启方式是左右开启的目标门；扇形门，即开启方式是弧形开启的目标门。

需要说明的是，在具体实施过程中，当目标门为左右门时，在目标门开启的过程中，门牌只是移动不会消失，此时，上述异常状态仅仅是指门牌被淹没的情况；当目标门为上下门或扇形门时，在目标门开启的过程中，门牌会在移动的过程中逐渐消失，此时，上述异常状态可能是目标门已经开启或门牌被淹没这两种情况。

步骤S206：根据所述侦测信息中的身份信息和初始校验码判断所述侦测信息是否误检；

若是，则执行步骤S207。

步骤S207：删除所述侦测信息；

若否，则基于所述目标门的类型，执行步骤S208。

其中，所述初始校验码为所述参考信息中的身份信息。

可选的，上述所涉及的身份信息具体可为目标门的位置信息。

在具体实施过程中，将侦测信息中的身份信息与初始校验码中的身份信息进行比较，若二者的身份信息不同，则执行步骤S207，从而有效降低了目标门的误检率；若二者的身份信息相同，则基于目标门的类型执行步骤S208。

步骤S208：获取所述侦测信息中的位置信息和所述参考信息中的位置信息的变化值。

步骤S209：确定所述变化值是否超过第一预设阈值，且所述变化值超过所述第一预设阈值的次数是否超过第二预设阈值。

若否，则继续执行步骤S101。

若是，则执行步骤S210。

步骤S210：进行报警。

可选的，第二预设阈值具体可为二或三。

请参阅图3，为本申请一实施例提供的门状态监测装置的结构示意图。

在本实施例中，提供一种门状态监测装置，该装置10包括：信息获取模块100和状态确定模块101。

其中，信息获取模块100，用于获取目标门在当前时刻的图像，并从图像中提取目标门的门牌信息以作为侦测信息。

状态确定模块101，连接信息获取模块100，用于接收侦测信息，并根据侦测信息和参考信息而确定目标门在当前时刻的状态，其中，参考信息为从目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的目标门的门牌信息。

请参阅图4，为本申请一实施例提供的门状态监测设备的结构示意图。

在本实施例中，提供一种门状态监测设备，该设备包括：相互连接的存储器111和处理器110。

其中，存储器111用于存储实现上述实施例所涉及的门状态监测方法的程序指令；处理器110用于执行存储器111存储的程序指令。

其中，处理器110还可以称为CPU(Central Processing Unit，中央处理单元)。处理器110可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。处理器还可以是通用处理器110、数字信号处理器110(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器110可以是微处理器110或者该处理器110也可以是任何常规的处理器110等。

存储器111可以为内存条、TF卡等，可以存储车辆抓拍装置中全部信息，包括输入的原始数据、计算机程序、中间运行结果和最终运行结果都保存在存储器111中。它根据控制器指定的位置存入和取出信息。有了存储器111，车辆抓拍装置才有记忆功能，才能保证正常工作。车辆抓拍装置中的存储器111按用途存储器111可分为主存储器111(内存)和辅助存储器111(外存)，也有分为外部存储器111和内部存储器111的分类方法。外存通常是磁性介质或光盘等，能长期保存信息。内存指主板上的存储部件，用来存放当前正在执行的数据和程序，但仅用于暂时存放程序和数据，关闭电源或断电，数据会丢失。

门状态监测设备还包括其他的器件，其与现有技术中的门状态监测设备中的其他器件及功能相同，在此不再赘述。

请参阅图5，为本申请一实施例提供的存储介质的结构示意图。

在本实施例中，提供一种存储介质，该存储介质存储有程序文件120，程序文件120能够被执行以实现上述实施例所涉及的门状态监测方法。其中，该程序文件120可以以软件产品的形式存储在上述存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储装置包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质，或者是计算机、服务器、手机、平板等终端设备。

以上所述仅为本申请的实施方式，并非因此限制本申请的专利范围，凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本申请的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种门状态监测方法，其特征在于，包括：

获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；所述目标门的门牌信息包括所述目标门的位置信息和标注所述目标门身份的身份信息；

根据所述侦测信息中的身份信息和初始校验码判断所述侦测信息是否误检；其中，所述初始校验码为所述参考信息中的身份信息；

若是，则删除所述侦测信息；

若否，则获取所述侦测信息中的位置信息和参考信息中的位置信息的变化值；其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取的所述目标门的门牌信息；

确定所述变化值是否超过第一预设阈值，且所述变化值超过所述第一预设阈值的次数是否超过第二预设阈值；

若否，则确定所述目标门处于正常状态，继续所述获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；

若是，则确定所述目标门处于异常状态，进行报警。

2.根据权利要求1所述的门状态监测方法，其特征在于，所述获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息，包括：

对所述图像进行预处理。

3.根据权利要求1所述的门状态监测方法，其特征在于，所述获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息，包括：

检测所述图像中的所述目标门的门牌信息；

对所述门牌信息进行识别，以将所述识别的结果作为侦测信息。

4.根据权利要求3所述的门状态监测方法，其特征在于，所述检测所述图像中的所述目标门的门牌信息，具体包括：

将所述目标门的图像输入至预先训练好的特征提取模型中，通过特征提取模型从所述目标门的图像中提取出所述门牌信息；

其中，所述特征提取模型是通过包含所述门牌信息的图像的样本图像进行训练学习获得的。

5.根据权利要求3所述的门状态监测方法，其特征在于，所述对所述门牌信息进行识别，以将所述识别的结果作为侦测信息，包括：

确定所述门牌信息是否为空；

若是，则确定所述目标门处于异常状态，进行报警；

若否，则对所述门牌信息进行识别，以将所述识别的结果作为侦测信息。

6.根据权利要求1所述的门状态监测方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述参考信息和初始映射表确定所述目标门的类型；

基于所述目标门的类型，获取所述侦测信息中的位置信息和所述参考信息中的位置信息的变化值以确定所述目标门在当前时刻的状态；

其中，所述初始映射表是装置自动生成的。

7.一种门状态监测装置，其特征在于，包括：

信息获取模块，用于获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；所述目标门的门牌信息包括所述目标门的位置信息和标注所述目标门身份的身份信息；

状态确定模块，连接所述信息获取模块，用于接收所述侦测信息，并根据所述侦测信息中的身份信息和初始校验码判断所述侦测信息是否误检；其中，所述初始校验码为所述参考信息中的身份信息；若否，则获取所述侦测信息中的位置信息和参考信息中的位置信息的变化值；其中，所述参考信息为从所述目标门在关闭状态下获取的参考图像中提取所述的所述目标门的门牌信息；确定所述变化值是否超过第一预设阈值，且所述变化值超过所述第一预设阈值的次数是否超过第二预设阈值；

若否，则确定所述目标门处于正常状态，继续获取目标门在当前时刻的图像，并从所述图像中提取所述目标门的门牌信息以作为侦测信息；

若是，则确定所述目标门处于异常状态，进行报警。

8.一种门状态监测设备，其特征在于，包括相互连接的存储器和处理器，其中，

所述存储器用于存储实现如权利要求1-6任一项所述的门状态监测方法的程序指令；

所述处理器用于执行所述存储器存储的所述程序指令。

9.一种存储介质，其特征在于，存储有程序文件，所述程序文件能够被执行以实现如权利要求1-6任一项所述的门状态监测方法。

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