CN114373165A - 基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备，所述方法包括：获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；根据所述渔获物信息和捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；若是，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。本发明解决了现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，特别涉及一种基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备。
背景技术
渔政是由各级人民政府渔业行政主管部门设置的负责渔政监督管理的职能机构。主要负责查处违反渔业生产秩序和破坏渔业资源的各类违法行为，例如非法捕捞等。
现有技术中，在进行渔政执法时，执法者首先要根据经验识别缴获的渔获物和捕捞工具的种类，再根据渔获物和捕捞工具的种类判断该渔获物和捕捞工具是否属于禁止捕捞的渔获物或禁止使用的捕捞工具，结合以上信息后再自行根据法律条文进行判罚。
然而，渔获物和捕捞工具的种类判断准确与否受执法者的经验丰富程度影响，准确率不高，并且在进行判罚选择依附的法律条文时，需要经过大量的查询工作，效率比较低下。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备，旨在解决现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题。
本发明是这样实现的：一种基于图像识别的执法分析方法，所述方法包括：
获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；
根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；
根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
若是，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息的步骤包括：
获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类；
所述根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为的步骤包括：
根据所述渔获物的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
所述在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书的步骤包括：
在预设数据库中查找出与所述渔获物种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息的步骤包括：
获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类；
所述根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为的步骤包括：
根据所述捕捞工具的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
所述在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书的步骤包括：
在预设数据库中查找出与所述捕捞工具种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类的步骤包括：
将所述渔获物的特征部位图像与预设的禁捕鱼类的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述渔获物的特征部位与所述禁捕鱼类的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕鱼类中是否存在与所述渔获物的匹配度高于匹配度阈值的鱼种；
若是，则将当前所述鱼种确定为渔获物的种类。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类的步骤包括：
将所述捕捞工具的特征部位图像与预设的禁捕工具的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述捕捞工具的特征部位与所述禁捕工具的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕工具中是否存在所述捕捞工具匹配度高于匹配度阈值的工具种类；
若是，则将当前所述工具种类确定为捕捞工具的种类。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述方法还包括：
根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析方法，其中，所述根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录的步骤之后还包括：
根据所述违法记录获取所述捕捞人员的违法次数，并当所述违法次数大于预设次数时，发出提示信息，所述提示信息用于提示执法人员进行人工判罚。
本发明的另一个目的在于提供一种基于图像识别的执法分析装置，所述装置包括：
图像集获取模块，用于获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；
信息获取模块，用于根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；
判断模块，用于根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
判罚文书生成模块，用于当判断到所述捕捞人员存在违法行为时，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
本发明的另一个目的是提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述的方法的步骤。
本发明的另一个目的是提供一种设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述的方法的步骤。
本发明通过在执法人员进行执法时直接采集执法事件图像集，根据事件图像集中的渔获物图像、捕捞工具图像进行自动识别获取对应的渔获物和捕捞工具信息，再根据渔获物和捕捞工具信息判断捕捞人员是否违法并自动查找出渔获物和捕捞工具信息对应的判罚标准，后根据判罚标准自己生成违法的捕捞人员对应的判罚文书，在整个判罚过程中，渔获物和捕捞工具的种类不受执法者的经验丰富程度影响，并且大部分的识别和判罚均通过自动实现，进而提升了渔政执法的准确率和效率，解决了现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题。
附图说明
图1为本发明第一实施例提供的基于图像识别的执法分析方法的流程图；
图2为本发明第二实施例提供的基于图像识别的执法分析方法的流程图；
图3为本发明第三实施例提供的基于图像识别的执法分析方法的流程图；
图4为本发明第四实施例提供的基于图像识别的执法分析装置的结构框图；
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
为了便于理解本发明，下面将参照相关附图对本发明进行更全面的描述。附图中给出了本发明的若干实施例。但是，本发明可以以许多不同的形式来实现，并不限于本文所描述的实施例。相反地，提供这些实施例的目的是使对本发明的公开内容更加透彻全面。
需要说明的是，当元件被称为“固设于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。本文所使用的术语“及／或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。
以下将结合具体实施例和附图来详细说明如何提升渔政执法时的效率和准确率。
实施例一
请参阅图1，所示为本发明第一实施例中的基于图像识别的执法分析方法，所述方法包括步骤S10~S14。
步骤S10，获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像。
具体的，在进行渔政执法时，执法人员可以通过图像采集装置对渔获物、捕捞工具以及捕捞人员的面部头像进行拍摄，以获取对应的渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像，在具体实施时，图像采集装置包括但不限于摄像机以及手机、平板等移动终端。
步骤S11，根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息。
其中，通过对获取到的渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像进行分析识别可以获取对应的渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息，具体的，渔获物信息至少包括渔获物的种类，捕捞工具信息至少包括捕捞工具的种类。
另外，在本发明一些可选的实施例当中，还可以通过渔获物图像获取渔获物的数量信息，以及捕捞工具图像获取捕捞工具的数量信息，以进一步的提升判罚的数据佐证，从而提升判罚的准确性。
步骤S12，根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；若是，执行步骤S13。
可以理解的，通过获取到的渔获物信息和捕捞工具信息判断其中是否存在明文规定禁捕的鱼类和禁捕的捕捞工具，若是，则判定捕捞人员存在违法行为，若否，则捕捞人员不存在违法行为，其中，在具体实施时，可以通过渔获物信息和捕捞工具信息中的一个信息确定捕捞人员是否存在违法行为，也可以通过两者信息的结合确定捕捞人员是否存在违法行为。
步骤S13，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
其中，预设数据库中包含用于管理渔业捕捞的法律条文，根据渔获物信息和捕捞工具信息可以在数据库中查找对应的法律条文以知悉判罚标准，并根据该判罚标准和捕捞人员的身份信息生成对应的判罚文书。
综上，本发明上述实施例中的基于图像识别的执法分析方法，通过在执法人员进行执法时直接采集执法事件图像集，根据事件图像集中的渔获物图像、捕捞工具图像进行自动识别获取对应的渔获物和捕捞工具信息，再根据渔获物和捕捞工具信息判断捕捞人员是否违法并自动查找出渔获物和捕捞工具信息对应的判罚标准，后根据判罚标准自己生成违法的捕捞人员对应的判罚文书，在整个判罚过程中，渔获物和捕捞工具的种类不受执法者的经验丰富程度影响，并且大部分的识别和判罚均通过自动实现，进而提升了渔政执法的准确率和效率，解决了现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题。
实施例二
请参阅图2，所示为本发明第二实施例中的基于图像识别的执法分析方法，所述方法包括步骤S20~S23。
步骤S20，获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像。
步骤S21，获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类。
其中，确定渔获物的种类的目的是判断捕捞人员是否存在非法捕捞的行为，具体的，通过渔获物图像中渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类，特征部位图像可以为鱼鳍、鱼嘴、鱼尾以及鱼鳞等能明显体现鱼的种类的特征部位，在进行种类判断时，可以选其中一个特征部位作为判断标准，也可以选多个特征部位组合作为判断标准，在本发明一些较佳的实施例当中，为了提升判断的准确性，可以优选将多个特征部位作为判断条件，更具体的，在本发明一些可选的实施例当中，所述获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类的步骤可以具体包括：
将所述渔获物的特征部位图像与预设的禁捕鱼类的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述渔获物的特征部位与所述禁捕鱼类的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕鱼类中是否存在与所述渔获物的匹配度高于匹配度阈值的鱼种；
若是，则将当前所述鱼种确定为渔获物的种类。
可以理解的，匹配度高于匹配度阈值的鱼种基本上为预设的禁捕鱼类，当判断到预设的禁捕鱼类中存在与渔获物的匹配度高于匹配度阈值的鱼种，即可将当前鱼种确定为渔获物的种类，并可以确定当前捕捞人员存在违法行为。
步骤S22，根据所述渔获物的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；若是，执行步骤S23。
骤S23，在预设数据库中查找出与所述渔获物种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
综上，本发明上述实施例中的基于图像识别的执法分析方法，通过在执法人员进行执法时直接采集执法事件图像集，根据事件图像集中的渔获物图像、捕捞工具图像进行自动识别获取对应的渔获物和捕捞工具信息，再根据渔获物和捕捞工具信息判断捕捞人员是否违法并自动查找出渔获物和捕捞工具信息对应的判罚标准，后根据判罚标准自己生成违法的捕捞人员对应的判罚文书，在整个判罚过程中，渔获物和捕捞工具的种类不受执法者的经验丰富程度影响，并且大部分的识别和判罚均通过自动实现，进而提升了渔政执法的准确率和效率，解决了现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题。
实施例三
请参阅图3，所示为本发明第三实施例中提出的基于图像识别的执法分析方法，所述方法包括步骤S30~S35。
步骤S30，获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像。
步骤S31，获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类。
其中，确定捕捞工具的种类的目的是判断捕捞人员是否存在非法捕捞的行为，具体的，通过捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类，其中，特征部位图像可以为捕捞工具尺寸大小等能明显体现捕捞工具种类的特征部位，在进行种类判断时，可以选其中一个特征部位作为判断标准，也可以选多个特征部位组合作为判断标准，在本发明一些较佳的实施例当中，为了提升判断的准确性，可以优选将多个特征部位作为判断条件，更具体的，在本发明一些可选的实施例当中，所述获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类的步骤可以具体包括：
将所述捕捞工具的特征部位图像与预设的禁捕工具的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述捕捞工具的特征部位与所述禁捕工具的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕工具中是否存在与所述捕捞工具的匹配度高于匹配度阈值的工具种类；
若是，则将当前所述工具种类确定为捕捞工具的种类。
可以理解的，匹配度高于匹配度阈值的工具种类基本上为预设的禁捕工具，当判断到预设的禁捕工具中存在与捕捞工具的匹配度高于匹配度阈值的工具种类，即可将当前工具种类确定为捕捞工具的种类，并可以确定当前捕捞人员存在违法行为。
步骤S32，根据所述捕捞工具的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；若是，执行步骤S33。
步骤S33，在预设数据库中查找出与所述捕捞工具对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
步骤S34，根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录。
具体的，在每次判断到捕捞人员存在违法行为时，对当前的违法行为进行记录存储以建立捕捞人员的违法记录，便于执法人员统计管理。
步骤S35，根据所述违法记录获取所述捕捞人员的违法次数。并当所述违法次数大于预设次数时，发出提示信息，所述提示信息用于提示执法人员进行人工判罚。
具体的，提示信息可以为语音或者文字的形式，根据违法记录可以获取捕捞人员的违法次数。当所违法次数大于预设次数时，说明该人员为惯犯，情节较为严重，需要执法人员根据实际情况进行人工判罚，其中，预设次数可以根据实际情况进行设定，例如3次、5次……这里不予限定。
综上，本发明上述实施例中的基于图像识别的执法分析方法，通过在执法人员进行执法时直接采集执法事件图像集，根据事件图像集中的渔获物图像、捕捞工具图像进行自动识别获取对应的渔获物和捕捞工具信息，再根据渔获物和捕捞工具信息判断捕捞人员是否违法并自动查找出渔获物和捕捞工具信息对应的判罚标准，后根据判罚标准自己生成违法的捕捞人员对应的判罚文书，在整个判罚过程中，渔获物和捕捞工具的种类不受执法者的经验丰富程度影响，并且大部分的识别和判罚均通过自动实现，进而提升了渔政执法的准确率和效率，并且对捕捞人员的违法记录进行存储，解决了现有技术中在进行渔政执法时效率和准确率低的问题的同时便于捕捞人员的违法管理。
实施例四
请参阅图4，所示为本发明第四实施例中提出的基于图像识别的执法分析装置，所述装置包括：
图像集获取模块100，用于获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；
信息获取模块200，用于根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；
判断模块300，用于根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
判罚文书生成模块400，用于当判断到所述捕捞人员存在违法行为时，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，在本发明一些可选的实施例当中，所述信息获取模块包括：
渔获物的种类确定单元，用于获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类；
所述判断模块具体用于：
根据所述渔获物的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
判罚文书生成模块具体用于：
在预设数据库中查找出与所述渔获物种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，在本发明一些可选的实施例当中，所述信息获取模块还包括：
捕捞工具的种类获取单元，用于获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类；
所述判断模块具体用于：
根据所述捕捞工具的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为。
所述判罚文书生成模块具体用于：
在预设数据库中查找出与所述捕捞工具种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析装置，其中，所述渔获物的种类获取单元具体用于：
将所述渔获物的特征部位图像与预设的禁捕鱼类的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述渔获物的特征部位与所述禁捕鱼类的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕鱼类中是否存在与所述渔获物的匹配度高于匹配度阈值的鱼种；
若是，则将当前所述鱼种确定为渔获物的种类。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析装置，其中，所述捕捞工具的种类获取单元具体用于：
将所述捕捞工具的特征部位图像与预设的禁捕工具的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述捕捞工具的特征部位与所述禁捕工具的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕工具中是否存在所述捕捞工具匹配度高于匹配度阈值的工具种类；
若是，则将当前所述工具种类确定为捕捞工具的种类。
进一步的，在本发明一些可选的实施例当中，所述装置还包括：
建立模块，拥有根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录。
进一步的，上述基于图像识别的执法分析装置，其中，所述装置还包括：
提示模块，用于根据所述违法记录获取所述捕捞人员的违法次数。并当所述违法次数大于预设次数时，发出提示信息，所述提示信息用于提示执法人员进行人工判罚。
上述各模块被执行时所实现的功能或操作步骤与上述方法实施例大体相同，在此不再赘述。
实施例五
本发明另一方面还提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述实施例一至三中任意一个所述的方法的步骤。
实施例六
本发明另一方面还提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述实施例一至三中任意一个所述的方法的步骤。
以上各个实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
本领域技术人员可以理解，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备（如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统）使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读存储介质的更具体的示例（非穷尽性列表）包括以下：具有一个或多个布线的电连接部（电子装置），便携式计算机盘盒（磁装置），随机存取存储器（RAM），只读存储器（ROM），可擦除可编辑只读存储器（EPROM或闪速存储器），光纤装置，以及便携式光盘只读存储器（CDROM）。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或它们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列（PGA），现场可编程门阵列（FPGA）等。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述方法包括：
获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；
根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；
根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
若是，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息的步骤包括：
获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类；
所述根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为的步骤包括：
根据所述渔获物的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
所述在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书的步骤包括：
在预设数据库中查找出与所述渔获物种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
3.根据权利要求1所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息的步骤包括：
获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类；
所述根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为的步骤包括：
根据所述捕捞工具的种类判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
所述在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书的步骤包括：
在预设数据库中查找出与所述捕捞工具种类对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
4.根据权利要求2所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述获取所述渔获物图像中渔获物的特征部位图像，并根据所述渔获物的特征部位图像确定渔获物的种类的步骤包括：
将所述渔获物的特征部位图像与预设的禁捕鱼类的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述渔获物的特征部位与所述禁捕鱼类的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕鱼类中是否存在与所述渔获物的匹配度高于匹配度阈值的鱼种；
若是，则将当前所述鱼种确定为渔获物的种类。
5.根据权利要求3所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述获取所述捕捞工具图像中捕捞工具的特征部位图像，并根据所述捕捞工具的特征部位图像确定捕捞工具的种类的步骤包括：
将所述捕捞工具的特征部位图像与预设的禁捕工具的特征部位图像进行相似度匹配，并获取所述捕捞工具的特征部位与所述禁捕工具的特征部位的匹配度；
判断所述预设的禁捕工具中是否存在所述捕捞工具匹配度高于匹配度阈值的工具种类；
若是，则将当前所述工具种类确定为捕捞工具的种类。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录。
7.根据权利要求6所述的基于图像识别的执法分析方法，其特征在于，所述根据所述捕捞人员的身份信息以及违法行为进行存储以建立所述捕捞人员的违法记录的步骤之后还包括：
根据所述违法记录获取所述捕捞人员的违法次数，并当所述违法次数大于预设次数时，发出提示信息，所述提示信息用于提示执法人员进行人工判罚。
8.一种基于图像识别的执法分析装置，其特征在于，所述装置包括：
图像集获取模块，用于获取图像采集装置采集到的执法事件图像集，所述执法事件图像集至少包括渔获物图像、捕捞工具图像以及捕捞人员的身份标识图像；
信息获取模块，用于根据所述渔获物图像、所述捕捞工具图像以及所述捕捞人员的身份标识图像分别获取渔获物信息、捕捞工具信息以及捕捞人员的身份信息；
判断模块，用于根据所述渔获物信息和所述捕捞工具信息判断所述捕捞人员是否存在违法行为；
判罚文书生成模块，用于当判断到所述捕捞人员存在违法行为时，在预设数据库中查找出与所述渔获物信息和所述捕捞工具信息对应的判罚标准，并根据所述捕捞人员的身份信息和所述判罚标准生成判罚文书。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| CN202210279949.4A CN114373165A (zh) | 2022-03-22 | 2022-03-22 | 基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210279949.4A CN114373165A (zh) | 2022-03-22 | 2022-03-22 | 基于图像识别的执法分析方法、装置、存储介质及设备 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114373165A true CN114373165A (zh) | 2022-04-19 |
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