CN111932589A - 数据处理方法、系统及设备 - Google Patents

数据处理方法、系统及设备 Download PDF

Info

Publication number
CN111932589A
CN111932589A CN202010800465.0A CN202010800465A CN111932589A CN 111932589 A CN111932589 A CN 111932589A CN 202010800465 A CN202010800465 A CN 202010800465A CN 111932589 A CN111932589 A CN 111932589A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
data processing
target
data acquisition
position information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010800465.0A
Other languages
English (en)
Inventor
刘馨遥
刘韬
闫永明
邵志鹏
谢振中
吴晓翎
徐大宏
孟庆禹
于泳
孟凡录
郭纯冶
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenyang Dixin Artificial Intelligence Industry Research Institute Co ltd
Original Assignee
Shenyang Dixin Artificial Intelligence Industry Research Institute Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenyang Dixin Artificial Intelligence Industry Research Institute Co ltd filed Critical Shenyang Dixin Artificial Intelligence Industry Research Institute Co ltd
Priority to CN202010800465.0A priority Critical patent/CN111932589A/zh
Publication of CN111932589A publication Critical patent/CN111932589A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • G06T7/246Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10016Video; Image sequence

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Alarm Systems (AREA)

Abstract

本申请实施例提供的数据处理方法、系统及设备,涉及数据处理技术领域。数据处理方法,应用于数据处理设备,数据处理方法包括:首先,接收控制设备发送的开始作业通知消息,获取数据采集设备发送的监控数据;其次,对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制;然后,接收所述控制设备发送的结束作业通知消息,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储。通过上述设置,可以提高数据处理的效率。

Description

数据处理方法、系统及设备
技术领域
本申请涉及数据处理技术领域,具体而言,涉及一种数据处理方法、系统及设备。
背景技术
在电力作业施工现场的电力设施维护过程中,由于施工人员需要直接接触电力设施,因此一旦施工人员没有按要求做好防护,未穿戴好安全生产装备,那么在施工过程中势必会产生大量的安全隐患,发生安全事故。因此,在电力作业施工现场需要进行全程的视频监控(从杆下一直跟踪到杆上作业),保证施工人员的着装安全。
但是,经发明人研究发现,在现有技术中,作业现场的数据采集装备产生的监控数据单独存储,不能及时地对监控数据进行分析处理,从而存在着数据处理的效率低的问题。
发明内容
有鉴于此,本申请的目的在于提供一种数据处理方法、系统及设备,以改善现有技术中存在的问题。
为实现上述目的,本申请实施例采用如下技术方案:
一种数据处理方法,应用于数据处理设备,所述数据处理方法包括:
接收控制设备发送的开始作业通知消息,获取数据采集设备发送的监控数据;
对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制;
接收所述控制设备发送的结束作业通知消息,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储。
在本申请实施例较佳的选择中,所述对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
对所述监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,得到至少一个运动目标的位置信息;
根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制。
在本申请实施例较佳的选择中,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据所述运动目标的位置信息获取所述运动目标的中心点坐标;
根据所述中心点坐标和所述数据采集设备的画面坐标对所述数据采集设备进行控制。
在本申请实施例较佳的选择中,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据所述运动目标的位置信息获取所述运动目标的面积;
根据所述运动目标的面积和所述数据采集设备的画面面积对所述数据采集设备进行控制。
在本申请实施例较佳的选择中,在所述运动目标的数量为多个时,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据多个所述运动目标的位置信息获取目标运动目标的目标位置信息;
根据所述目标位置信息对所述数据采集设备进行控制。
在本申请实施例较佳的选择中,在获取目标运动目标的目标位置信息的步骤之后,所述数据处理方法还包括:
判断实时得到的多个运动目标的标识信息是否包括所述目标运动目标的标识信息;
若包括,则根据所述目标位置信息对所述数据采集设备进行控制。
本申请实施例还提供了一种数据处理系统,包括:
控制设备,用于发送开始作业通知消息和结束作业通知消息;
数据采集设备,用于采集现场的监控数据,对现场工作人员进行监控;
数据处理设备,用于接收所述开始作业通知消息,获取所述监控数据,对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制,接收所述结束作业通知消息,将获取的所有监控数据进行发送;
数据存储设备,用于接收所述所有监控数据进行存储。
在本申请实施例较佳的选择中,所述数据处理设备还用于对所述监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,得到至少一个运动目标的位置信息,根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制。
本申请实施例还提供了一种数据处理设备,包括存储器和处理器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序,以实现上述的数据处理方法。
本申请实施例还提供了一种存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被执行时实现上述数据处理方法的步骤。
本申请实施例提供的数据处理方法、系统及设备,通过获取数据采集设备发送的监控数据,根据对监控数据进行图像处理的结果对数据采集设备进行控制,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储,以对数据采集设备获取的监控数据进行统一存储,避免了现有技术中作业现场的数据采集装备产生的监控数据单独存储,不能及时地对监控数据进行分析处理,所导致的数据处理的效率低的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的数据处理系统的结构框图。
图2为本申请实施例提供的数据处理设备的结构框图。
图3为本申请实施例提供的数据处理系统的另一结构框图。
图4为本申请实施例提供的数据处理方法的流程示意图。
图5为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图6为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图7为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图8为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图9为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图10为本申请实施例提供的数据处理方法的另一流程示意图。
图标:10-数据处理系统;110-控制设备;120-数据采集设备;130-数据处理设备;131-网络端口;132-第一处理器;133-通信总线;134-第一存储介质;135-接口;140-数据存储设备。
具体实施方式
在现有技术中,为加强落实电力作业施工现场的安全监督工作,各电力单位根据需求配置了4G布控球、变电站视频监控、无人机视频、卫星通信视频、执法记录仪等装备,但现有各类装备均为各自独立运行,数据单独存储,未形成融合统一的监控和分析平台。当塔杆很高的场景下,电力施工现场的监督管理人员长时间抬头监控杆上作业人员容易造成监管人员的疲劳,监管人员疲劳后易忽略关键信息,同时无法保证监管人员会一直查看作业情况。
为了解决上述技术问题,本申请实施例提供了一种数据处理方法和装置、电子设备及存储介质,下面通过可能的实现方式对本申请的技术方案进行说明。
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,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详细地描述,应当理解,本申请中附图仅起到说明和描述的目的,并不用于限定本申请的保护范围。另外,应当理解,示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解,流程图的操作可以不按顺序实现,没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外,本领域技术人员在本申请内容的指引下,可以向流程图添加一个或多个其他操作,也可以从流程图中移除一个或多个操作。
另外,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动的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。
为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容,给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说,在不脱离本申请的精神和范围的情况下,可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。本申请的系统或方法的应用可以包括网页、浏览器的插件、客户端终端、定制系统、内部分析系统、或人工智能机器人等,或其任意组合。
需要说明的是,本申请实施例中将会用到术语“包括”,用于指出其后所声明的特征的存在,但并不排除增加其它的特征。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
图1示出了根据本公开的一些实施例可以实现本公开思想的数据处理系统10的示例性硬件和软件组件的示意图。该数据处理系统10可以包括控制设备110、数据采集设备120、数据处理设备130和数据存储设备140。
其中,控制设备110用于发送开始作业通知消息和结束作业通知消息;数据采集设备120用于采集现场的监控数据,对现场工作人员进行监控;数据处理设备130用于接收开始作业通知消息,获取监控数据,对监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对数据采集设备进行控制,接收结束作业通知消息,将获取的所有监控数据进行发送;数据存储设备140用于接收所有监控数据进行存储。
对于控制设备110来说,控制设备110的具体种类不受限制,可以根据实际应用需求进行设置。例如,在一种可以替代的示例中,控制设备110可以为安全管控终端(安全管控终端上安装有对应的安全管控APP):可以实时查看数据采集设备120采集的监控数据,便于现场负责人了解作业现场情况。
对于数据采集设备120,需要说明的是,数据采集设备120的具体种类不受限制,可以根据实际应用需求进行设置。例如,在一种可以替代的示例中,数据采集设备120可以为摄像头。
对于数据处理设备130,需要说明的是,数据处理设备130的具体种类不受限制,可以根据实际应用需求进行设置。例如,在一种可以替代的示例中,数据处理设备130可以为AI智能分析主机。其中,摄像头和AI智能分析主机可以分别是不同的设备,也可以是同一设备的不同部分。具体地,本申请实施例可以提供一种一体化AI终端,包括摄像头和与摄像头连接的AI智能分析主机,AI智能分析主机获取摄像头采集的监控数据。
在一种可能的实现方式中,上述数据处理设备130的具体实现方案为:图2示出了根据本申请的一些实施例的可以实现本申请思想的数据处理设备130的示例性硬件和软件组件的示意图。例如,处理器可以设置于数据处理设备130上,并且用于执行本申请中的功能。
数据处理设备130可以是通用计算机或特殊用途的计算机,两者都可以用于实现本申请的实施例。本申请尽管仅示出了一个计算机,但是为了方便起见,可以在多个类似平台上以分布式方式实现本申请描述的功能,以均衡处理负载。
例如,数据处理设备130可以包括连接到网络的网络端口131、用于执行程序指令的一个或多个第一处理器132、通信总线133和不同形式的第一存储介质134,例如,磁盘、ROM、或RAM,或其任意组合。示例性地,计算机平台还可以包括存储在ROM、RAM、或其他类型的非暂时性存储介质或其任意组合中的程序指令,根据这些程序指令可以实现本申请的方法。数据处理设备130还包括计算机与其他输入输出设备(例如键盘、显示屏)之间的输入/输出(Input/Output,I/O)接口135。
在一些实施例中,第一处理器132可以处理与监控数据有关的信息和/或数据,以执行本公开中描述的一个或多个功能。在一些实施例中,第一处理器132可以包括一个或多个处理核(例如,单核处理器(S)或多核处理器(S))。仅作为举例,第一处理器132可以包括中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit,ASIC)、专用指令集处理器(Application Specific Instruction-set Processor,ASIP)、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)、物理处理单元(Physics Processing Unit,PPU)、数字信号处理器(Digital Signal Processor,DSP)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)、控制器、微控制器单元、简化指令集计算机(ReducedInstruction Set Computing,RISC)或微处理器等,或其任意组合。
为了便于说明,在数据处理设备130中仅描述了一个处理器。然而,应当注意,本申请中的数据处理设备130还可以包括多个处理器,因此本申请中描述的一个处理器执行的步骤也可以由多个处理器联合执行或单独执行。例如,若数据处理设备130的处理器执行步骤A和步骤B,则应该理解,步骤A和步骤B也可以由两个不同的处理器共同执行或者在一个处理器中单独执行。例如,第一个处理器执行步骤A,第二个处理器执行步骤B,或者第一处理器和第二处理器共同执行步骤A和B。
网络可以用于信息和/或数据的交换。在一些实施例中,数据处理设备130中的一个或多个组件可以向其他组件发送信息和/或数据。在一些实施例中,网络可以是任何类型的有线或者无线网络,或者是他们的结合。仅作为示例,网络可以包括有线网络、无线网络、光纤网络、远程通信网络、内联网、因特网、局域网(Local Area Network,LAN)、广域网(Wide Area Network,WAN)、无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)、城域网(Metropolitan Area Network,MAN)、广域网(Wide Area Network,WAN)、公共电话交换网(Public Switched Telephone Network,PSTN)、蓝牙网络、ZigBee网络、或近场通信(NearField Communication,NFC)网络等,或其任意组合。
在一些实施例中,网络可以包括一个或多个网络接入点。例如,网络可以包括有线或无线网络接入点,例如基站和/或网络交换节点,数据处理设备130的一个或多个组件可以通过该接入点连接到网络以交换数据和/或信息。
对于数据存储设备140,需要说明的是,数据存储设备140的具体种类不受限制,可以根据实际应用需求进行设置。例如,在一种可以替代的示例中,数据存储设备140可以为安全监督管控平台,安全监督管控平台部署在安全监控中心。安全监督管控平台可以基于供电公司每周到岗到位的计划建立项目,获取现场采集的监控数据,将作业现场违章情况统计汇总至项目中,形成项目列表,供安监人员及时发现施工过程中的安全隐患。
结合图3,一体化AI终端可以通过4G无线AP与安全监督管控平台和安全管控终端通信连接。
结合图4,本申请实施例还提供了一种数据处理方法,其可以被应用于上图1所示的数据处理设备130,数据处理方法包括:
步骤S310,接收控制设备发送的开始作业通知消息,获取数据采集设备发送的监控数据。
也就是说,在得到开始作业通知消息之后,才获取监控数据。
步骤S320,对监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对数据采集设备进行控制。
详细地,通过步骤S310得到监控数据之后,可以对监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对数据采集设备120进行控制。
步骤S330,接收控制设备发送的结束作业通知消息,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储。
也就是说,在得到结束作业通知消息之后,才将获取的所有监控数据发送至数据存储设备140进行存储。
通过上述方法,通过获取数据采集设备发送的监控数据,根据对监控数据进行图像处理的结果对数据采集设备进行控制,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储,以对数据采集设备获取的监控数据进行统一存储,避免了现有技术中作业现场的数据采集装备产生的监控数据单独存储,不能及时地对监控数据进行分析处理,所导致的数据处理的效率低的问题。
对于步骤S320,需要说明的是,图像处理的结果可以包括运动目标的位置信息,数据处理方法还可以包括根据位置信息对数据采集设备进行控制的步骤。进而,在图4的基础上,图5为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图,参见图5,步骤S320可以包括:
步骤S321,对监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,得到至少一个运动目标的位置信息。
在本申请实施例中,可以基于深度学习的方法进行目标检测(检测项:施工人员),可以基于sort的目标跟踪算法进行运动目标的跟踪,得到至少一个运动目标的位置信息。
步骤S322,根据至少一个运动目标的位置信息对数据采集设备进行控制。
对于步骤S322,需要说明的是,可以根据运动目标的中心点坐标对数据采集设备进行控制,因此,在图5的基础上,图6为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图,参见图6,步骤S322可以包括:
步骤S3221,根据运动目标的位置信息获取运动目标的中心点坐标。
详细地,在一种可以替代的示例中,可以通过运动目标的位置信息计算得到运动目标几何中心的坐标,作为中心点坐标。在得到运动目标的中心点坐标之后,可以将中心点坐标和数据采集设备的画面置于同一坐标系下进行比较,执行步骤S3222。
步骤S3222,根据中心点坐标和数据采集设备的画面坐标对数据采集设备进行控制。
详细地,运动目标的中心点坐标包括横坐标的绝对值x值和纵坐标的绝对值y值,坐标原点为画面左上的顶点位置,分别将x值和y值与画面坐标进行比较,根据比较的结果对数据采集设备进行控制。
例如,在x值小于画面左右宽度的1/4时,判定运动目标在画面的左1/4内,有出画面的风险,可以将数据采集设备的画面向左转动一定的角度或者时间,以使运动目标处于画面中心位置,得到完整的监控数据。
又例如,在x值大于画面左右宽度的3/4时,判定运动目标在画面的右1/4内,有出画面的风险,可以将数据采集设备的画面向右转动一定的角度或者时间,以使运动目标处于画面中心位置,得到完整的监控数据。
又例如,在y值小于画面上下宽度的1/4时,判定运动目标在画面的上1/4内,有出画面的风险,可以将数据采集设备的画面向上转动一定的角度或者时间,以使运动目标处于画面中心位置,得到完整的监控数据。
又例如,在y值大于画面上下宽度的3/4时,判定运动目标在画面的下1/4内,有出画面的风险,可以将数据采集设备的画面向下转动一定的角度或者时间,以使运动目标处于画面中心位置,得到完整的监控数据。
对于步骤S322,需要说明的是,还可以根据运动目标的面积对数据采集设备进行控制,因此,在图5的基础上,图7为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图,参见图7,步骤S322可以包括:
步骤S3223,根据运动目标的位置信息获取运动目标的面积。
详细地,在一种可以替代的示例中,可以通过运动目标的位置信息计算得到运动目标的面积。在得到运动目标的面积之后,可以将运动目标的面积和数据采集设备的画面面积进行比较,执行步骤S3222。
步骤S3224,根据运动目标的面积和数据采集设备的画面面积对数据采集设备进行控制。
例如,在运动目标的面积小于画面面积的1/30时,判定运动目标在画面中的占比过小,可以将数据采集设备的焦距调大,以使运动目标在画面中的面积增大,得到清晰的监控数据。
又例如,在运动目标的面积大于画面面积的1/10时,判定运动目标在画面中的占比过大,可以将数据采集设备的焦距调小,以使运动目标在画面中的面积减小,得到清晰的监控数据。
进一步地,对于步骤S322,需要说明的是,在运动目标的数量为多个时,还可以根据目标运动目标的目标位置信息对数据采集设备进行控制,因此,在图5的基础上,图8为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图,参见图8,步骤S322可以包括:
步骤S3225,根据多个运动目标的位置信息获取目标运动目标的目标位置信息。
例如,在一种可以替代的示例中,可以选取多个运动目标中心点坐标的y值最小的运动目标作为目标运动目标。也就是说,选取画面中身高最高的运动目标作为目标运动目标,因为坐标原点为画面左上的顶点位置,身高最高的运动目标的y值最小。
步骤S3226,根据目标位置信息对数据采集设备进行控制。
需要说明的是,在步骤S3225之后,还需要判断对运动目标的目标跟踪是否丢失,因此,在图8的基础上,图9为本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图,参见图9,步骤S322可以包括:
步骤S3227,判断实时得到的多个运动目标的标识信息是否包括目标运动目标的标识信息。
在本申请实施例中,当实时得到的多个运动目标的标识信息包括目标运动目标的标识信息时,执行步骤S3228;当实时得到的多个运动目标的标识信息不包括目标运动目标的标识信息时,判定目标运动目标丢失。
步骤S3228,根据目标位置信息对数据采集设备进行控制。
也就是说,结合图10,首先,对获取的监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,记录所有人的跟踪结果,判断跟踪结果中是否只有一个“人”,如果只有一个人,将此人设置为“被追踪人”,并记录“被追踪人”的位置信息及跟踪ID;如果有多人,则按照跟踪结果的中心点坐标的高度进行排序,选择画面中身高最高的那个人作为“被追踪人”,并记录“被追踪人”的位置信息及跟踪ID。其次,判断跟踪结果中是否有与“被追踪人”的跟踪ID相同的人,如果有,则认为爬杆的被追踪对象未变;如果没有,说明“被追踪人”丢失,需要重新确定被追踪人。然后,更新“被追踪人”的位置信息,根据“被追踪人”位置信息的中心点坐标及“被追踪人”的面积控制摄像头旋转及调焦。
此外,本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质,该计算机可读存储介质上存储有计算机程序,该计算机程序被处理器运行时执行上述数据处理方法的步骤。
本申请实施例所提供的数据处理方法的计算机程序产品,包括存储了程序代码的计算机可读存储介质,程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中的数据处理方法的步骤,具体可参见上述方法实施例,在此不再赘述。
综上所述,本申请实施例提供的数据处理方法、系统及设备,通过获取数据采集设备发送的监控数据,根据对监控数据进行图像处理的结果对数据采集设备进行控制,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储,以对数据采集设备获取的监控数据进行统一存储,避免了现有技术中作业现场的数据采集装备产生的监控数据单独存储,不能及时地对监控数据进行分析处理,所导致的数据处理的效率低的问题。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置和方法,也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,附图中的流程图和框图显示了根据本申请的实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上,流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分,所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意,在有些作为替换的实现方式中,方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如,两个连续的方框实际上可以基本并行地执行,它们有时也可以按相反的顺序执行,这依所涉及的功能而定。也要注意的是,框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现,或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外,在本申请各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分,也可以是各个模块单独存在,也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,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)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、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。
需要说明的是,在本文中,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种数据处理方法,其特征在于,应用于数据处理设备,所述数据处理方法包括:
接收控制设备发送的开始作业通知消息,获取数据采集设备发送的监控数据;
对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制;
接收所述控制设备发送的结束作业通知消息,将获取的所有监控数据发送至数据存储设备进行存储。
2.如权利要求1所述的数据处理方法,其特征在于,所述对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
对所述监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,得到至少一个运动目标的位置信息;
根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制。
3.如权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据所述运动目标的位置信息获取所述运动目标的中心点坐标;
根据所述中心点坐标和所述数据采集设备的画面坐标对所述数据采集设备进行控制。
4.如权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据所述运动目标的位置信息获取所述运动目标的面积;
根据所述运动目标的面积和所述数据采集设备的画面面积对所述数据采集设备进行控制。
5.如权利要求2所述的数据处理方法,其特征在于,在所述运动目标的数量为多个时,所述根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制的步骤,包括:
根据多个所述运动目标的位置信息获取目标运动目标的目标位置信息;
根据所述目标位置信息对所述数据采集设备进行控制。
6.如权利要求5所述的数据处理方法,其特征在于,在获取目标运动目标的目标位置信息的步骤之后,所述数据处理方法还包括:
判断实时得到的多个运动目标的标识信息是否包括所述目标运动目标的标识信息;
若包括,则根据所述目标位置信息对所述数据采集设备进行控制。
7.一种数据处理系统,其特征在于,包括:
控制设备,用于发送开始作业通知消息和结束作业通知消息;
数据采集设备,用于采集现场的监控数据,对现场工作人员进行监控;
数据处理设备,用于接收所述开始作业通知消息,获取所述监控数据,对所述监控数据进行图像处理,根据图像处理的结果对所述数据采集设备进行控制,接收所述结束作业通知消息,将获取的所有监控数据进行发送;
数据存储设备,用于接收所述所有监控数据进行存储。
8.如权利要求7所述的数据处理系统,其特征在于,所述数据处理设备还用于对所述监控数据进行目标检测和目标跟踪处理,得到至少一个运动目标的位置信息,根据所述至少一个运动目标的位置信息对所述数据采集设备进行控制。
9.一种数据处理设备,其特征在于,包括存储器和处理器,所述处理器用于执行所述存储器中存储的可执行的计算机程序,以实现权利要求1-6任意一项所述的数据处理方法。
10.一种存储介质,其特征在于,其上存储有计算机程序,该程序被执行时实现权利要求1-6任意一项所述数据处理方法的步骤。
CN202010800465.0A 2020-08-11 2020-08-11 数据处理方法、系统及设备 Pending CN111932589A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010800465.0A CN111932589A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 数据处理方法、系统及设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010800465.0A CN111932589A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 数据处理方法、系统及设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN111932589A true CN111932589A (zh) 2020-11-13

Family

ID=73306592

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010800465.0A Pending CN111932589A (zh) 2020-08-11 2020-08-11 数据处理方法、系统及设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111932589A (zh)

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1752962A (zh) * 2004-09-22 2006-03-29 夏普株式会社 图像处理装置
CN1849817A (zh) * 2003-09-10 2006-10-18 松下电器产业株式会社 图像处理装置
US20140267795A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Canon Kabushiki Kaisha Transmission apparatus, reception apparatus, communication system, and recording medium
CN108063909A (zh) * 2016-11-08 2018-05-22 阿里巴巴集团控股有限公司 视频会议系统、图像跟踪采集方法及装置
CN108184062A (zh) * 2017-12-29 2018-06-19 中国科学院半导体研究所 基于多层次异构并行处理的高速追踪系统及方法
CN108776491A (zh) * 2018-05-23 2018-11-09 广东容祺智能科技有限公司 基于动态图像识别的无人机多目标监测系统及监测方法
CN110708507A (zh) * 2019-09-23 2020-01-17 深圳市景阳信息技术有限公司 监控视频数据传输方法、装置及终端设备

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1849817A (zh) * 2003-09-10 2006-10-18 松下电器产业株式会社 图像处理装置
CN1752962A (zh) * 2004-09-22 2006-03-29 夏普株式会社 图像处理装置
US20140267795A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Canon Kabushiki Kaisha Transmission apparatus, reception apparatus, communication system, and recording medium
CN108063909A (zh) * 2016-11-08 2018-05-22 阿里巴巴集团控股有限公司 视频会议系统、图像跟踪采集方法及装置
CN108184062A (zh) * 2017-12-29 2018-06-19 中国科学院半导体研究所 基于多层次异构并行处理的高速追踪系统及方法
CN108776491A (zh) * 2018-05-23 2018-11-09 广东容祺智能科技有限公司 基于动态图像识别的无人机多目标监测系统及监测方法
CN110708507A (zh) * 2019-09-23 2020-01-17 深圳市景阳信息技术有限公司 监控视频数据传输方法、装置及终端设备

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108022235B (zh) 高压输电铁塔关键部件缺陷识别方法
CN110650316A (zh) 智能巡逻及预警处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN110765848A (zh) 基于人工智能图像处理算法的化工厂人员安全保障系统及预警方法
CN110659391A (zh) 一种视频侦查方法及装置
CN111918039A (zh) 基于5g网络的人工智能高风险作业管控系统
CN111666821B (zh) 人员聚集的检测方法、装置及设备
CN114187541A (zh) 一种面向自定义业务场景的智能视频分析的方法和存储设备
CN105468161A (zh) 指令执行方法和装置
CN113486779A (zh) 输电线路全景智能巡检系统
CN115620208A (zh) 电网安全预警方法、装置、计算机设备和存储介质
CN111445442A (zh) 基于神经网络的人群计数方法、装置、服务器及存储介质
CN112528825A (zh) 一种基于图像识别的车站乘客招援服务方法
CN102646312B (zh) 一种适于分布式并行处理的森林烟火监测识别方法
CN110443316A (zh) 故障指示器的翻牌识别方法、装置与配电网故障监测系统
CN111932589A (zh) 数据处理方法、系统及设备
CN113160202A (zh) 一种裂缝检测方法及系统
CN106713864B (zh) 一种视频处理方法及装置
CN113095160A (zh) 基于人工智能和5g的电力系统人员安全行为识别方法及系统
CN112532927A (zh) 一种施工现场智能安全管控系统
CN107820051A (zh) 监控系统及其监控方法和装置
CN108470154B (zh) 一种大规模人群显著性区域检测方法
CN116071299A (zh) 一种绝缘子rtv喷涂缺陷检测方法及系统
CN113298840B (zh) 基于带电作业场景下的多模态物体检测方法、系统、装置及存储介质
CN114360064B (zh) 基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法
CN114882394A (zh) 高空攀爬作业行为检测方法、装置、存储介质及电子装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination