CN113353754B - 一种人工智能防止梯内摄像头移位方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及电梯运维管理技术领域，尤其涉及一种人工智能防止梯内摄像头移位方法。采用如下技术方案：先将电梯摄像头拍摄的电梯画面进行截取，获得电梯画面子图，然后在一个时间段内选取最接近平均像素值的子图作为基准图像，对相邻时间段选取的基准图像进行平均结构相似度的计算，以此确定摄像头是否被移动，若摄像头被移动，则通过电梯机房将信息上传至管理平台进行处理。优点在于：通过在电梯摄像头拍摄的画面中截取不容易被遮挡的部分作为子图像，再选取单位时间段内的基准图像作为对比计算，以此判断电梯内摄像头是否被移位，且检测过程计算量不大、计算程序简单，可适用于电梯内摄像头移位的检测，有效保障电梯所在建筑监控系统的稳定性。
Description
技术领域
本发明涉及电梯运维管理技术领域，尤其涉及一种人工智能防止梯内摄像头移位方法。
背景技术
为了实现对楼宇建筑的实时监控，会在建筑的电梯内安装摄像头，电梯内的摄像头在使用过程中，可能会被人有意或无意移动，导致摄像头拍摄到的画面出现偏差，造成严重的视野盲区，对楼宇建筑物的安保系统造成一定的危害。因此需要避免电梯内摄像头不被移动，目前有很多用于检测摄像头移位的方法，但基本都需要大量且复杂的算法，且大多针对外部动态环境进行识别和检测，不适用于电梯内摄像头的移位检测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，具体在于提供一种针对电梯内摄像头拍摄特点且能有效防止梯内摄像头移位的方法。
为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：包括如下步骤：
S01、对电梯内摄像头拍摄到的每一帧电梯画面进行画面截取，截取电梯画面中不容易被遮挡到的部分作为电梯画面子图。
S02、选取单位时间段内其中一帧电梯画面的电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。
S03、对相邻单位时间段的基准图像求取平均结构相似度，如果平均结构相似度的值小于设定的阀值，则判断电梯内的摄像头被移位，否则判断电梯内的摄像头没有被移位。
S04、当步骤S03中判断电梯内的摄像头被移位时，则将摄像头被移位的信息通过电梯机房上传至管理平台，对摄像头的移位情况进行确认和处理。
具体的，步骤S01中，对每一帧电梯画面进行画面截取时，具体是对每一帧电梯画面上方五分之一的部分进行画面截取，以此作为电梯画面子图。
具体的，步骤S02中选取单位时间段的基准图像时，先对单位时间内截取的所有电梯画面子图的每一个像素点计算平均像素值，取最接近平均像素值的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。
具体的，步骤S02中取最接近平均像素值的电梯画面子图是通过求解每一帧电梯画面子图与每一个像素点平均像素值的方差或平均结构相似度，取方差最小或平均结构相似度最接近1的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。
优选的，单位时间段的时长为0.5h~2h。
本发明的优点在于：通过在电梯摄像头拍摄的画面中截取不容易被遮挡的部分作为用于检测对比的子图像，再选取单位时间段内的基准图像作为对比计算，从而可以快速判断电梯内摄像头是否被移位，且检测过程计算量不大、计算程序较为简单，可适用于电梯内摄像头移位的检测，有效保障电梯所在建筑监控系统的稳定性。
具体实施方式
一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：包括如下步骤：
S01、对电梯内摄像头拍摄到的每一帧电梯画面进行画面截取，截取电梯画面中不容易被遮挡到的部分作为电梯画面子图。
S02、选取单位时间段内其中一帧电梯画面的电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。
S03、对相邻单位时间段的基准图像求取平均结构相似度，如果平均结构相似度的值小于设定的阀值，则判断电梯内的摄像头被移位，否则判断电梯内的摄像头没有被移位。
S04、当步骤S03中判断电梯内的摄像头被移位时，则将摄像头被移位的信息通过电梯机房上传至管理平台，对摄像头的移位情况进行确认和处理。
在本实施例中，通过步骤S01对摄像头拍摄的每一帧电梯画面进行画面截取，所截取的部分为电梯画面中不容易被遮挡到的部分，将截取的部分作为电梯画面子图，并用于下面步骤的图像选取和检测比较，不仅可大大减少计算量，同时也能有效提高检测摄像头是否移动的准确性，保障安保监控系统的稳定性。
具体的，上述步骤S01中，对每一帧电梯画面进行画面截取时，具体是对每一帧电梯画面上方五分之一的部分进行画面截取，以此作为电梯画面子图。
在对电梯画面进行截取时，也可通过对一个时间段（如一天或几天）内摄像头拍摄到的画面进行识别比对，通过利用图像识别软件识别比对摄像头拍摄到的画面，确定画面中持续不变的部分，以此作为截取电梯画面子图的范围，一般截取电梯画面的上部分，电梯画面子图的高度则根据图像识别比对的结果进行确定，从而确定最适合该电梯摄像头的电梯画面子图截取范围。
具体的，步骤S02中选取单位时间段的基准图像时，先对单位时间内截取的所有电梯画面子图的每一个像素点计算平均像素值，取最接近平均像素值的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。通过选取单位时间段内最接近平均像素值的电梯画面子图作为基准图像，可以为步骤S03中进行摄像头移位判断的计算提供更准确的比对图像，从而提高摄像头移位检测判断的准确率。
具体的，步骤S02中取最接近平均像素值的电梯画面子图是通过求解每一帧电梯画面子图与每一个像素点平均像素值的方差或平均结构相似度，取方差最小或平均结构相似度最接近1的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。其中，单位时间段的时长优选为0.5h~2h，本实施例中单位时间段的时长为2h。
当然，以上仅为本发明较佳实施方式，并非以此限定本发明的使用范围，故，凡是在本发明原理上做等效改变均应包含在本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：包括如下步骤：
S01、对电梯内摄像头拍摄到的每一帧电梯画面进行画面截取，截取电梯画面中不容易被遮挡到的部分作为电梯画面子图；
S02、选取单位时间段内其中一帧电梯画面的电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像，选取单位时间段的基准图像时，先对单位时间内截取的所有电梯画面子图的每一个像素点计算平均像素值，取最接近平均像素值的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像；
S03、对相邻单位时间段的基准图像求取平均结构相似度，如果平均结构相似度的值小于设定的阀值，则判断电梯内的摄像头被移位，否则判断电梯内的摄像头没有被移位；
S04、当步骤S03中判断电梯内的摄像头被移位时，则将摄像头被移位的信息通过电梯机房上传至管理平台，对摄像头的移位情况进行确认和处理。
2.根据权利要求1所述的一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：所述步骤S01中，对每一帧电梯画面进行画面截取时，具体是对每一帧电梯画面上方五分之一的部分进行画面截取，以此作为电梯画面子图。
3.根据权利要求1所述的一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：所述步骤S02中取最接近平均像素值的电梯画面子图是通过求解每一帧电梯画面子图与每一个像素点平均像素值的方差或平均结构相似度，取方差最小或平均结构相似度最接近1的那一帧电梯画面子图作为该单位时间段的基准图像。
4.根据权利要求1-3任一项所述的一种人工智能防止梯内摄像头移位方法，其特征在于：所述单位时间段的时长为0.5h~2h。
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