CN114241365A - 一种基于图像识别的危险物识别方法、装置以及设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种基于图像识别的危险物识别方法、装置以及设备。通过获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。从而实现自动识别行李架上存在安全隐患的危险行李。

Description

一种基于图像识别的危险物识别方法、装置以及设备

技术领域

本说明书涉及互联网技术领域，尤其涉及基于一种基于图像识别的危险物识别方法、装置以及设备。

背景技术

在采用高铁、动车、火车、长途大巴等公共交通方式出行时，座位上方的行李存放经常是是开放式的，有时行李超出行李架悬空一部分，此时需要乘务员会定期的巡逻检查，非常不方便而且效率比较低，而且也必然会存在疏漏，导致存在安全隐患。

基于此，需要一种在公共交通出行中更加安全便捷的危险物识别方案。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供基于图像识别的危险物识别方法、装置以及设备以及存储介质，用以解决如下技术问题：在公共交通出行中需要更加安全便捷的危险物识别方案。

为解决上述技术问题，本说明书一个或多个实施例是这样实现的：

在第一方面，本说明书实施例提供一种基于图像识别的危险物识别方法，应用于包含行李架的车厢中，所述方法包括：获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

在第二方面，本说明书实施例提供的一种基于图像识别的危险物识别装置，应用于包含行李架的车厢中，所述装置包括：获取模块，获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；确定模块，确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；识别模块，识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；判断模块，当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

在第三方面，本说明书实施例提供一种电子设备，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第一方面所述的方法。

在第四方面，本说明书实施例提供一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，当计算机读取存储介质中的计算机可执行指令后，该指令使得一个或多个处理器执行如第一方面所述的方法。

本说明书一个或多个实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：通过获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。从而实现自动识别行李架上存在安全隐患的危险行李，提高乘务员行李架的检查效率，更加安全便捷。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施例提供的一种基于图像识别的危险物识别方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例所提供的一种物体边缘线和行李架边缘线的示意图；

图3为本说明书实施例所提供的一种物体边缘线和行李架边缘线的相对位置关系的示意图；

图4为本说明书实施例提供的一种基于图像识别的危险物识别装置的结构示意图；

图5为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本说明书实施例提供一种基于图像识别的危险物识别方法、装置、设备以及存储介质。

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书中的技术方案，下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

在包含行李架的车厢中，座位上方的行李存放是开放式的。即使最初行李的摆放是完全符合标准而安全，随着车辆的运行，仍然有可能让行李产生移动，导致行李超出行李架的边缘而悬空一部分。这就需要乘务员定时的巡逻来检查有可能产生危险的行李，这种人工巡检的方式效率低下且容易遗漏，基于此，本说明书实施例提供一种基于图像识别的危险物识别方案，以更为高效安全的实现对于危险物的识别。

在第一方面，本说明书实施例提供一种基于图像识别的危险物识别方法，应用于包含行李架的车厢中。如图1所示，图1为本说明书实施例提供的一种基于图像识别的危险物识别方法的流程示意图，包括：

S101，获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片。

视频流由连续多帧的图片组成，可以由安装在车厢顶部或者行李架上方的摄像头拍摄得到。

可以基于预设的管理周期从视频流中提取得到目标帧图片。例如，以每间隔3分钟提取得到一张目标帧图片；或者，在指定的时刻(例如，当列车需要进行加速或者拐弯行驶时)提取得到目标帧图片。

S103，确定所述目标帧图片中的行李架边缘线。

可以采用图像分割和特征提取的方式以检测得到目标帧中的图像线条。例如，由于在行李架边缘，一般都是空的。因此在目标帧图像中，行李架边缘线所对应的行李架像素点周围的其它像素点，从亮度或者灰度上都会与行李架边缘线有显著区别，通常是其它像素点的亮度高于行李架像素点，且，灰度低于行李架像素点。

因此，可以通过识别目标帧图像中亮度或者灰度变化明显的像素点，从而得到目标帧图像中所包含的所有物体的轮廓线，并从得到的轮廓线中识别得到最长的一条直线，或者，相互平行且足够接近的几条最长的直线，从而得到目标帧图片中的行李架边缘线。

S105，识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线。

容易理解，行李总是处于行李架的上方。因此，在识别得到行李架边缘线之后，即可以仅对处于行李架边缘线上方的目标物体进行识别(即可以基于行李架边缘线对目标帧图像直接进行区域分割，从仅检测处于行李架边缘线上方的部分图像)，从而可以检测得到在行李架上所放置的多个目标物体，进而，可以检测得到每个目标物体的物体边缘线。

在这个过程中，可以采用如前所述检测行李架边缘线的方式，依次从目标帧图片中识别得到每个目标物体的物体边缘线。如图2所示，图2为本说明书实施例所提供的一种物体边缘线和行李架边缘线的示意图。在该示意图中，处于李架边缘线下方一定距离(即图2中虚线下方的座位区域)的部分图像可以不再检测边缘线。

S107，当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

物体边缘线包括处于行李架边缘线内侧或者外侧的边条。在本说明书实施例中，判断的目标指的是处于行李架边缘线的外侧的物体边缘线。如图2中所示，当物体边缘线处于行李架边缘线之内侧时，通常即可以认为该目标物体仍然是安全的。而物体边缘线超出了所述行李架边缘线而处于外侧时，则可以确定其超出的距离。当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的外侧的距离超过预设安全距离时，则可以将将所述目标物体确定为疑似危险物。从而可以基于疑似危险物直接发出危险提示，或者，由乘务员对疑似危险物进行再次的人工确认。

通过获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。从而实现自动识别行李架上存在安全隐患的危险行李，提高乘务员行李架的检查效率，更加安全便捷。

在一种实施例中，在已经确定了疑似危险物之后，则可以由监控系统对处于疑似危险物下方的座位编号发出提示信息。具体而言，可以采用如下方式：确定所述目标物体的空间位置，以及，确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号；在所述车厢中发出包含所述目标物体的空间位置和所述座位编号的提示信息。通过该方式，可以准确的识别得到处于疑似危险物附近的座位编号，并精确的向其发出提示信息，以使得疑似危险物附近的乘客可以及时的调整其姿态，准确的预防风险。

例如，可以直接基于图像识别技术从目标帧图像中检测得到多个座位编号，并且确定每个座位编号在目标帧图像的像素坐标，并计算每个座位编号的像素坐标与目标物体的像素坐标的距离，将距离最近的座位编号确定为目标物体的空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

又例如，可以首先基于行李架在车厢中的空间位置进行标定，然后，基于已经标定的行李架的空间位置和行李架边缘线在图像中的行李像素坐标，并得到目标物体在图像中的物体像素坐标，从而可以基于行李像素坐标、物体像素坐标和已经标定的行李架的空间位置而反推出每一个目标物体的空间位置。

需要说明的是，由于车厢中的空间位置与座位编号通常是范围性的对应，即某一个座位编号对应了一个空间范围。为了降低潜在的风险，基于目标物体的空间位置所确定得到的座位编号可以是多个，例如，可以是座位编号对应的空间位置与目标物体的空间位置距离最近的前3个座位编号。

而在车厢中，每一个座位编号所对应的座位也是固定，因此，即可以基于目标物体的空间位置确定与之对应的座位编号，从而在所述车厢中发出包含所述目标物体的空间位置和所述座位编号的提示信息。例如，可以在车辆正前方的滚动显示屏幕上发出文字提示“xx号上方的行李已经超出行李架”；或者，可以在所述车厢中所对应的座位编号上的显示屏中展示包含所述目标物体的空间位置的提示信息，即可以在该座位编号上的屏幕中发出文字提示“您的座位上方的行李已经超出行李架”等等。在所述车厢中所对应的座位编号上的显示屏中展示包含所述目标物体的空间位置的提示信息

在一种实施例中，为更精确的确定目标物体的空间位置，可以采用如下方式：确定所述物体边缘线在所述行李架边缘线中的相对位置；基于预先标定的行李架边缘线的绝对坐标和所述相对位置确定所述目标物体的空间位置。如图3所示，图3为本说明书实施例所提供的一种物体边缘线和行李架边缘线的相对位置关系的示意图。

在目标帧图片中，可以分别获取得到行李架边缘线和物体边缘线的像素坐标。容易理解，当物体边缘线超出了行李边缘线的外侧时，基于此，同样可以获取得到超出行李边缘线的外侧的部分物体边缘线的部分像素坐标。此时，即可以基于行李架边缘线的像素坐标和部分像素坐标确定出所述部分物体边缘线在行李架边缘线中的相对位置。即如图3中所示，若将行李架边缘线等分为多段(即图3中各条虚线所界定的区域，可以基于实际需要事先标定)，则可以明确所述部分物体边缘线处于行李架边缘线的第2段之间。而行李架边缘线的绝对坐标可以预先标定，即可以基于行李架边缘线的绝对坐标而得到行李架中的第2段的空间位置，即基于预先标定的行李架边缘线的绝对坐标和所述相对位置确定所述目标物体的空间位置。通过该方式，只需要对行李架进行多段的预先标定，即可以快速的得到目标物体的空间位置，更为准确高效。

在一种实施例中，可能一个摄像头可能不足以拍摄得到整个行李架，此时，则可以将行李架进行拆分为多个子行李架，并预先建立每个子行李架与座位编号的对应关系，从而可以采用多个摄像头同步拍摄得到对应于子行李架的子视频流，进而，即可以根据所述子视频流中所包含的子行李架与座位编号的对应关系确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

例如，可以预先将行李架拆分为四个子行李架，而将车厢中的座位编号分为四个编号集合，每一个子行李架与一个编号集合对应，从而，在判断空间位置在所述车厢中所对应的座位编号时，可以直接获取子视频流中所包含的子行李架，并查询子视频流中所包含的子行李架与座位编号的对应关系确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。通过该方式，可以更为准确的获得空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

在一种实施例中，由于提取得到的目标帧图像只有一张，而不具有充分代表性。基于此，在从目标帧图像确定得到疑似危险物之后，还可以获取所述目标帧图像的指定时长范围内的其它帧图像；当在所述目标帧图像和所述其它帧图像中，所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离的统计值超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

指定时长范围可以是诸如目标帧图像的前后各若干秒(例如，3秒)，或者目标帧图像的前后各若干帧(例如，100帧)，从而可以分别对在指定时长范围内的其它帧图像也分别进行图像识别，并获取得到在同一位置上的目标物体在其它帧图像中的物体边缘线与所述行李架边缘线的多个距离，并对多个距离进行统计而得到统计值。物体边缘线与所述行李架边缘线的距离的统计值可以是诸如均值、中位数等等数值，当所述多个距离的统计值超过预设安全距离时，则可以将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，不将所述目标物体确定为疑似危险物。

或者，还可以在在所述目标帧图像和所述其它帧图像中，统计物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离的图片的数量是否达到预设比例或者预设数量，例如，物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离的图片的数量是否达到80％，若是，则将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，不将所述目标物体确定为疑似危险物。通过对于目标物体在目标帧及其周围其它帧是否越线进行统计，可以更为准确的判断一个目标物体是危险物的准确性，避免误判。

在一种实施例中，行车过程中还有可能是乘客或者乘务员需要对行李进行姿态调整或者使用行李，即当有人在持续接触行李箱时，此时目标物体应当是被视为安全的。具体而言，可以识别出所述目标帧图像和所述其它帧图像中(即目标帧图像预设市场范围内的其它帧图像)的人物图像，确定所述人物图像的轮廓线，当所述轮廓线与所述物体边缘线的重叠时间不超过预设时长时，将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，否则，将所述目标物体确定为安全物。通过该方式，可以避免在乘客或者乘务员对行李进行操作时发生错误的危险物识别，避免错误的提示。

基于同样的思路，本说明书一个或多个实施例还提供了上述方法对应的装置和设备，如图4、图5所示。

在第二方面，如图4所示。图4为本说明书实施例提供的一种基于图像识别的危险物识别装置的结构示意图，应用于包含行李架的车厢中，所述装置包括：

获取模块401，获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；

确定模块403，确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；

识别模块405，识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；

判断模块407，当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

可选地，所述装置还包括提示模块409，确定所述目标物体的空间位置，以及，确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号；在所述车厢中发出包含所述目标物体的空间位置和所述座位编号的提示信息。

可选地，所述提示模块409，确定所述物体边缘线在所述行李架边缘线中的相对位置；基于预先标定的行李架边缘线的绝对坐标和所述相对位置确定所述目标物体的空间位置。

可选地，所述获取模块401，预先建立所述子行李架与座位编号的对应关系，将所述行李架拆分为多个子行李架，获取包含所述子行李架的子视频流；相应的，所述提示模块，根据所述子视频流中所包含的子行李架与座位编号的对应关系确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

可选地，所述提示模块409，在所述车厢中所对应的座位编号上的显示屏中展示包含所述目标物体的空间位置的提示信息。

可选地，所述判断模块407，获取所述目标帧图像的指定时长范围内的其它帧图像；当在所述目标帧图像和所述其它帧图像中，所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离的统计值超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

可选地，所述装置还包括人物识别模块411，识别出所述目标帧图像和所述其它帧图像中的人物图像，确定所述人物图像的轮廓线；当所述轮廓线与所述物体边缘线的重叠时间不超过预设时长时，将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，将所述目标物体确定为安全物。

在第三方面，如图5所示，图5为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图，所述设备包括：

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第一方面所述的方法。

基于同样的思路，在第四方面，本说明书实施例还提供了对应于上述方法的一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，当计算机读取存储介质中的计算机可执行指令后，该指令使得一个或多个处理器执行如第一方面所述的方法。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本说明书实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书实施例可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，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、商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、商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、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置、设备、非易失性计算机存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

以上所述仅为本说明书的一个或多个实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书的一个或多个实施例可以有各种更改和变化。凡在本说明书的一个或多个实施例的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (15)

1.一种基于图像识别的危险物识别方法，应用于包含行李架的车厢中，所述方法包括：

获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；

确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；

识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；

当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

确定所述目标物体的空间位置，以及，确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号；

在所述车厢中发出包含所述目标物体的空间位置和所述座位编号的提示信息。

3.如权利要求2所述的方法，其中，确定所述目标物体的空间位置，包括：

确定所述物体边缘线在所述行李架边缘线中的相对位置；

基于预先标定的行李架边缘线的绝对坐标和所述相对位置确定所述目标物体的空间位置。

4.如权利要求2所述的方法，其中，获取包含所述行李架的视频流，包括：

预先建立所述子行李架与座位编号的对应关系，

将所述行李架拆分为多个子行李架，获取包含所述子行李架的子视频流；

相应的，确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号，包括：根据所述子视频流中所包含的子行李架与座位编号的对应关系确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

5.如权利要求2所述的方法，其中，在所述车厢中发出包含所述空间位置和所述座位编号的提示信息，包括：

在所述车厢中所对应的座位编号上的显示屏中展示包含所述目标物体的空间位置的提示信息。

6.如权利要求1所述的方法，其中，当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物，包括：

获取所述目标帧图像的指定时长范围内的其它帧图像；

当在所述目标帧图像和所述其它帧图像中，所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离的统计值超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：

识别出所述目标帧图像和所述其它帧图像中的人物图像，确定所述人物图像的轮廓线；

当所述轮廓线与所述物体边缘线的重叠时间不超过预设时长时，将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，将所述目标物体确定为安全物。

8.一种基于图像识别的危险物识别装置，应用于包含行李架的车厢中，所述装置包括：

获取模块，获取包含所述行李架的视频流，从所述视频流中提取出目标帧图片；

确定模块，确定所述目标帧图片中的行李架边缘线；

识别模块，识别出处于所述行李架边缘线上方的目标物体的物体边缘线；

判断模块，当所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

9.如权利要求8所述的装置，还包括提示模块，确定所述目标物体的空间位置，以及，确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号；在所述车厢中发出包含所述目标物体的空间位置和所述座位编号的提示信息。

10.如权利要求9所述的装置，其中，所述提示模块，确定所述物体边缘线在所述行李架边缘线中的相对位置；基于预先标定的行李架边缘线的绝对坐标和所述相对位置确定所述目标物体的空间位置。

11.如权利要求9所述的装置，其中，所述获取模块，预先建立所述子行李架与座位编号的对应关系，将所述行李架拆分为多个子行李架，获取包含所述子行李架的子视频流；相应的，所述提示模块，根据所述子视频流中所包含的子行李架与座位编号的对应关系确定所述空间位置在所述车厢中所对应的座位编号。

12.如权利要求9所述的装置，其中，所述提示模块，在所述车厢中所对应的座位编号上的显示屏中展示包含所述目标物体的空间位置的提示信息。

13.如权利要求8所述的装置，其中，所述判断模块，获取所述目标帧图像的指定时长范围内的其它帧图像；当在所述目标帧图像和所述其它帧图像中，所述物体边缘线与所述行李架边缘线的距离的统计值超过预设安全距离时，将所述目标物体确定为疑似危险物。

14.如权利要求13所述的装置，其中，所述装置还包括人物识别模块，识别出所述目标帧图像和所述其它帧图像中的人物图像，确定所述人物图像的轮廓线；当所述轮廓线与所述物体边缘线的重叠时间不超过预设时长时，将所述目标物体确定为疑似危险物，否则，将所述目标物体确定为安全物。

15.一种电子设备，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权利要求1至7任一项所述的方法。

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