CN115512499A - 一种加油站自动干预方法、系统、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种加油站自动干预方法、系统、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，方法包括：通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；若图像帧中存在一级预警事件，将图像帧作为第一目标图像帧，确定第一目标图像帧的采集时间点和第一目标图像帧中一级预警事件的预警类型，根据一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据一级预警信息进行语音播报；将图像采集设备在采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据第二目标图像帧，确定一级预警事件存在的总时长，若总时长大于预设的时间阈值，则根据第二目标图像帧生成二级预警信息，根据二级预警信息进行语音播报。
Description
技术领域
本发明涉及计算机视觉技术领域，具体而言，本发明涉及一种加油站自动干预方法、系统、电子设备及存储介质。
背景技术
加油站是指为汽车和其他机动车辆服务的、零售汽油和机油的补充站，一般为添加燃料油、润滑油等。由于加油站所销售的石油商品具有易燃爆、易挥发、易渗漏、易集聚静电荷的特性，故加油站以“安全”为第一准则。
目前，加油站的安全预警方法是在隐患行为发生后，通过工作人员手动确认是否解除预警，现有的确认是否解除预警的方法在无形中增加了工作人员的工作量，工作人员忙碌时，可能没时间处理预警信息，导致预警超时处理，发生安全事故。
发明内容
本发明所要解决的技术问题为：现有的加油站的安全预警方法需要人工确定是否解除已发生的隐患行为，增加了工作人员的工作量，降低了加油站的安全性。为解决该技术问题，本发明提供了一种加油站自动干预方法、系统、电子设备及存储介质。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种加油站自动干预方法，包括：
通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；
若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
本发明的有益效果是：通过实时获取加油站内的图像帧，实时判断加油站内是否存在隐患信息，当加油站存在一级预警事件时，通过语音的方式对一级预警事件进行播报，无需加油站工作人员时刻监视监视器所显示的各种信息，在不存在一级预警事件时，自动解除预警，无需工作人员手动确认是否解除预警，大大减少了工作人员的工作量，减少了人力成本，同时降低了加油站现场风险程度，减少了事故发生的概率，提高了加油站的安全性。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步的，该方法还包括：
若所述图像帧中存在二级预警事件，将所述图像帧作为第三目标图像帧；
根据所述第三目标图像帧生成三级预警信息；
根据所述三级预警信息进行语音播报。
采用上述进一步方案的有益效果是：根据隐患信息对加油站安全的影响程度，将隐患信息分为一级预警事件和二级预警事件，根据不同类型的隐患信息进行相应的预警处理，实现了对加油站更为合理的监护。
进一步的，所述根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，包括：
获取所述图像采集设备的布置位置信息；
根据所述图像采集设备的布置位置信息，确定所述一级预警事件发生的区域；
根据所述一级预警事件发生的区域和所述一级预警事件的预警类型，确定所述一级预警信息。
采用上述进一步方案的有益效果是：根据一级预警事件发生的区域及其预警类型生成一级预警信息，再根据一级预警信息进行播报，便于对产生一级预警事件的目标对象进行警示。
进一步的，所述根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，包括：
若所述第二目标图像帧中包括工作人员，则获取所述工作人员的作业类型；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述工作人员的作业类型，生成所述二级预警信息；
若所述第二目标图像帧中包括非工作人员，则获取所述非工作人员的特征数据；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述非工作人员的特征数据，生成所述二级预警信息；其中，所述特征数据包括性别、年龄、衣服颜色。
采用上述进一步方案的有益效果是：针对不同的目标对象生成对应的二级预警信息，通过二级预警信息，目标对象能更好地明确是否为自身行为造成的预警，从而确定是否停止自身行为。
进一步的，所述一级预警事件的预警类型包括输入型风险、作业违规和设备状态异常。其中，所述输入型风险包括抽烟、打电话、人员聚集、周界入侵、倚靠防撞栏、坐防撞栏，所述作业违规包括卸油有风险、加油区无工作人员、火焰、未盘整胶管，所述设备状态异常包括图像采集设备镜头模糊、图像采集设备镜头偏移、图像采集设备镜头遮挡。
采用上述进一步方案的有益效果是：本发明可对不同类型的安全隐患行为进行预警，大大减少了工作人员的工作量。
进一步的，所述二级预警事件的预警类型包括服务违规。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过对加油站工作人员的作业行为进行监督，便于对工作人员的作业行为进行规范，提高了加油站的安全性和服务质量。
进一步的，所述一级预警信息和/或所述二级预警信息还包括所述一级预警事件的预警类别，所述预警类别表征了所述一级预警事件的严重程度。
采用上述进一步方案的有益效果是：通过对一级预警事件的严重程度进行播报，便于产生一级预警事件的目标对象了解自身行为的严重性，从而及时停止自身的违规行为。
为解决上述技术问题，本发明还提供了一种加油站自动干预系统，该系统包括：
数据获取模块，用于通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；
第一语音播报模块，用于对获取的所述图像帧进行识别，确定是否需要预警提示：若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
第二语音播报模块，用于将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
为解决上述技术问题，本发明还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如前所述的一种加油站自动干预方法。
为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如前所述的一种加油站自动干预方法。
附图说明
图1为本发明中方法的流程示意图A；
图2为本发明中方法的流程示意图B；
图3为本发明中系统的结构示意图A；
图4为本发明中系统的结构示意图B；
图5为本发明中电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下对本发明的原理和特征进行描述，所举实例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。
实施例一
为解决现有技术中存在的技术问题，本实施例提供了一种加油站自动干预方法，如图1所示，该方法包括：
步骤S1，通过图像采集设备实时获取图像帧；
步骤S2，若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
步骤S3，将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
其中，所述根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，包括：
获取所述图像采集设备的布置位置信息；
根据所述图像采集设备的布置位置信息，确定所述一级预警事件发生的区域；
根据所述一级预警事件发生的区域和所述一级预警事件的预警类型，确定所述一级预警信息。
其中，所述根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，包括：
若所述第二目标图像帧中包括工作人员，则获取所述工作人员的作业类型；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述工作人员的作业类型，生成所述二级预警信息；
若所述第二目标图像帧中包括非工作人员，则获取所述非工作人员的特征数据；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述非工作人员的特征数据，生成所述二级预警信息；其中，所述特征数据包括性别、年龄、衣服颜色。
其中，所述一级预警事件的预警类型包括输入型风险、作业违规和设备状态异常。其中，所述输入型风险包括抽烟、打电话、人员聚集、周界入侵(具体指外界物体不经允许擅自进入禁行区域，外界物体包括人、车或其他物体)、倚靠防撞栏、坐防撞栏，所述作业违规包括卸油有风险、加油区无工作人员、火焰、未盘整胶管，所述设备状态异常包括图像采集设备镜头模糊、图像采集设备镜头偏移、图像采集设备镜头遮挡。
其中，所述一级预警信息还包括所述一级预警事件的预警类别，所述预警类别表征了所述一级预警事件的严重程度。需要说明的是，所述一级预警事件的预警类别可根据实际情况进行设置，本实施例中，所述一级预警事件的预警类别包括三种，分别为重大安全隐患、较大安全隐患和存在安全隐患。
其中，所述二级预警信息还包括所述一级预警事件的预警类别。
本发明中，所述图像采集设备安装在加油站的多个位置，确定所述图像帧中是否存在一级预警事件、确定所述图像帧中所述一级预警事件的预警类型、确定所述图像帧中是否包括工作人员、根据所述图像帧确定所述工作人员的作业类型、根据所述图像帧确定所述非工作人员的特征数据均可采用现有的人工智能深度学习算法进行识别，确定所述图像帧中是否包含工作人员以所述图像帧中人员是否穿戴工作服为识别标准，对未穿戴工作服的工作人员和其他外来人员不进行区分。
本发明中，对于是否为同一一级预警事件的确定方法包括：通过图像采集设备实时获取图像帧，在确定获取到的所述图像帧中存在所述一级预警事件后，将所述图像帧作为第一目标图像帧进行保存，确定所述图像帧的采集时间点；将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，若所述第二目标图像帧中存在所述一级预警事件，则根据所述第二目标图像帧和所述第一目标图像帧，确定两个图像帧中出现所述一级预警事件的目标对象是否相同(如通过人脸识别和服装属性判断目标对象是否为同一个人)，若相同，则为同一一级预警事件，反之则为不同的一级预警事件。其中，目标对象是否相同的确定方法可采用现有的人工智能深度学习算法实现。
本方法通过在所述图像采集设备的布防区域检测违规行为(即本实施例中所述的一级预警事件)，对存在的安全隐患进行预警，使用者可以通过自身需求，对不同所述图像采集设备的监控区域进行个性化选择，以执行识别预警。
以所述输入型风险中的周界入侵为例，对该预警事件进行自动干预的方法包括：
通过图像采集设备实时获取图像帧，当识别出当前图像帧中存在一级预警事件时，将所述当前图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型(即周界入侵)，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报，如：X区域附近的人员请注意，您的Y行为存在重大安全隐患，请停止。其中，X为所述一级预警事件发生的区域，Y为所述一级预警事件的预警类型；
将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，根据所述总时长与预设的时间阈值之间的关系确定是否解除预警。本实施例中，预设的时间段为60秒，预设的时间阈值20秒，预设的时间段和时间阈值可根据实际情况自行设定；当所述图像采集设备在所述采集时间点后60秒内，周界入侵时间存在的总时长大于20秒时，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报，如“X区域附近，穿红色上衣的30岁左右的男士请注意，您的Y行为存在重大安全隐患，请立即停止！”，又如“X区域附近，穿红色上衣的30岁左右的男士请注意，您已进入禁行区域，请立刻离开！”其中，X为所述一级预警事件发生的区域，Y为所述一级预警事件的预警类型，“红色”、“30岁左右”、“男士”均为非工作人员的特征数据；反之则解除预警，继续根据获取的图像帧进行识别预警。
以所述作业违规中的未盘整胶管为例，对该预警事件进行自动干预的方法包括：
通过图像采集设备实时获取图像帧，当识别出当前图像帧中存在一级预警事件时，将所述当前图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型(即周界入侵)，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报，如：X区域的工作人员请注意，您未盘整胶管，存在较大安全隐患，请立刻纠正！其中，X为所述一级预警事件发生的区域，“未盘整胶管”为所述一级预警事件的预警类型；
将所述图像采集设备在所述采集时间点后60秒内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于20秒，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报，反之则解除预警，继续根据获取的图像帧进行识别预警。
可选的，所述一级预警事件还包括巡检异常，本发明对巡检异常仅进行预警，不进行自动干预。巡检是所有一级消防单位都规定必须要做的安全防护措施，通过定时定期派人检查规定的设备和场所，防止出现安全隐患。
本发明对于巡检异常这类预警事件进行预警的方法包括：
设定巡检时间，在巡检时间前一定时间内通过播放设备(如喇叭)对相关人员进行语音提醒，例如，在巡检时间前10分钟，通过播放设备进行播报：“十分钟后，将开始本次的巡检任务，请相关人员做好准备！”，其中，巡检任务包括临时巡检、日巡检、周巡检三种类型，在哪个时间点执行哪种类型的巡检任务、播放设备语音播报内容中是否包含的具体的巡检任务类型均可自行设定。当巡检时间到时，通过播放设备进行播报：“本次的巡检任务已开始计时，请相关人员开始巡检！”。在巡检时间后一定时间内若没有巡检人员登录巡检系统(该系统为现有系统)，通过播放设备进行播报，如：“本次的巡检任务已开始十分钟，请相关人员开始巡检！”，根据巡检系统的登录信息(包括登录时间、登录人姓名、巡检任务类型)进行核查取证等操作。
可选的，本方法还包括：
对于同一一级预警事件，若对所述一级预警事件对应的所述二级预警信息进行语音播报后的一定时间内，所述一级预警事件仍持续发生，则转入人工干预，如通过播放设备对工作人员进行语音提醒，在进入人工干预阶段一定时间后，若所述一级预警事件仍持续发生，则转入管理干预，如通过手机APP或短信将所述一级预警事件发送至站长。
实施例二
在实施例一的基础上，所述加油站自动干预方法还包括：
若所述图像帧中存在二级预警事件，将所述图像帧作为第三目标图像帧，根据所述第三目标图像帧生成三级预警信息，根据所述三级预警信息进行语音播报。
如图2所示，所述加油站自动干预方法包括：
步骤S1，通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；
步骤S2，若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
步骤S3，将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报；
步骤S4，若所述图像帧中存在二级预警事件，将所述图像帧作为第三目标图像帧，根据所述第三目标图像帧生成三级预警信息，根据所述三级预警信息进行语音播报。
其中，所述二级预警事件的预警类型包括服务违规。其中，所述服务违规包括工作人员未按照加油服务六步法进行服务，即未引车入站、未招呼询问、未预置归零、未加油沟通、未数量确认和未引车出站。在加油服务过程中，当工作人员未执行其中某步骤时，根据该步骤生成三级预警信息，根据三级预警信息进行语音播报，如：“加油区的工作人员请注意，您未引车入站，请纠正！”，其中，“加油区”为二级预警事件发生的区域，“未引车入站”为二级预警事件的预警类型。
本发明中，确定所述图像帧中是否存在二级预警事件、确定所述图像帧中所述二级预警事件的预警类型均采用现有的人工智能深度学习算法进行识别。
可选的，所述二级预警事件的预警类型还包括其他服务违规，如员工未佩戴安全帽、员工在上班时间玩手机、收银机前出现非工作人员。
可选的，对于所述二级预警事件，若对所述二级预警事件对应的所述三级预警信息进行语音播报后的一定时间内，所述二级预警事件仍不断发生，则对所述二级预警事件进行记录，以对工作人员的作业行为进行规范。
实施例三
基于与实施例一中加油站自动干预方法相同的原理，本实施例提供了一种加油站自动干预系统，如图3所示，该系统包括：
数据获取模块，用于通过图像采集设备实时获取图像帧；
第一语音播报模块，用于对获取的所述图像帧进行识别，确定是否需要预警提示：若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
第二语音播报模块，用于将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
其中，所述一级预警事件的预警类型包括输入型风险、作业违规和设备状态异常。
本实施例中，对于预警信息(即一级预警信息和二级预警信息)，所述第一语音播报模块通过播放设备对所述一级预警信息进行语音播报，所述第二语音播报模块通过播放设备对所述二级预警信息进行语音播报，所述播放设备包括1个PC机音响和2个室外音柱，三个播放设备可以同时播放，互不干扰，其中，PC机音响设于加油站办公室内，以播放设备状态异常的预警信息；一个室外音柱安置在前庭区域，以播放输入型风险的预警信息；另一个室外音柱安置在卸油区域，以播放作业违规的预警信息。
实施例四
在实施例三的基础上，如图4所示，所述加油站自动干预系统还包括：
第三语音播报模块，用于识别所述图像帧中是否存在二级预警事件，根据识别结果确定是否需要预警提示：若所述图像帧中存在二级预警事件，将所述图像帧作为第三目标图像帧，根据所述第三目标图像帧生成三级预警信息，根据所述三级预警信息进行语音播报。
其中，所述二级预警事件的预警类型包括服务违规。
本实施例中，对于所述三级预警信息，所述第三语音播报模块通过播放设备对所述三级预警信息进行语音播报，本系统通过多个播放设备对不同类型的预警事件的预警信息进行播报，各个播放设备可同时播放，互不干扰，用于播报所述三级预警信息的播放设备安置于卸油区域。
实施例五
为解决现有技术中存在的技术问题，本实施例提供了一种电子设备，如图5所示，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如实施例一或实施例二所述的一种加油站自动干预方法。
实施例六
为解决上述技术问题，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如实施例一或实施例二所述的一种加油站自动干预方法。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种加油站自动干预方法，其特征在于，包括：
通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；
若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
2.根据权利要求1所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述图像帧中存在二级预警事件，将所述图像帧作为第三目标图像帧；
根据所述第三目标图像帧生成三级预警信息；
根据所述三级预警信息进行语音播报。
3.根据权利要求1所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，包括：
获取所述图像采集设备的布置位置信息；
根据所述图像采集设备的布置位置信息，确定所述一级预警事件发生的区域；
根据所述一级预警事件发生的区域和所述一级预警事件的预警类型，确定所述一级预警信息。
4.根据权利要求3所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，包括：
若所述第二目标图像帧中包括工作人员，则获取所述工作人员的作业类型；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述工作人员的作业类型，生成所述二级预警信息；
若所述第二目标图像帧中包括非工作人员，则获取所述非工作人员的特征数据；
根据所述一级预警事件发生的区域、所述一级预警事件的预警类型和所述非工作人员的特征数据，生成所述二级预警信息；其中，所述特征数据包括性别、年龄、衣服颜色。
5.根据权利要求1所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述一级预警事件的预警类型包括输入型风险、作业违规和设备状态异常。
6.根据权利要求2所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述二级预警事件的预警类型包括服务违规。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的一种加油站自动干预方法，其特征在于，所述一级预警信息和/或所述二级预警信息还包括所述一级预警事件的预警类别，所述预警类别表征了所述一级预警事件的严重程度。
8.一种加油站自动干预系统，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于通过图像采集设备实时获取针对加油站的图像帧；
第一语音播报模块，用于对获取的所述图像帧进行识别，确定是否需要预警提示：若所述图像帧中存在一级预警事件，将所述图像帧作为第一目标图像帧，确定所述第一目标图像帧的采集时间点和所述第一目标图像帧中所述一级预警事件的预警类型，根据所述一级预警事件的预警类型生成一级预警信息，根据所述一级预警信息进行语音播报；
第二语音播报模块，用于将所述图像采集设备在所述采集时间点后预设的时间段内获取的图像帧作为第二目标图像帧，根据所述第二目标图像帧，确定所述一级预警事件存在的总时长，若所述总时长大于预设的时间阈值，则根据所述第二目标图像帧生成二级预警信息，根据所述二级预警信息进行语音播报。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种加油站自动干预方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的一种加油站自动干预方法。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118467457A (zh) * | 2024-07-10 | 2024-08-09 | 深圳天海宸光科技有限公司 | 一种基于rdma的图片传输方法、装置、介质及设备 |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530976A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-01-22 | 吉林烟草工业有限责任公司 | 一种制丝工艺报警方法、装置及系统 |
| CN110211319A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-06 | 深圳市梦网百科信息技术有限公司 | 一种安防监控预警事件跟踪方法和系统 |
| CN110728815A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-01-24 | 深圳市商汤科技有限公司 | 基于视频分析的预警方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN112818757A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-18 | 上海应用技术大学 | 加油站安全检测预警方法和系统 |
| CN113225532A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-06 | 重庆天智慧启科技有限公司 | 一种智能联动视频监控系统和方法 |
| CN113553952A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-26 | 上海商汤智能科技有限公司 | 异常行为识别方法及装置、设备、存储介质、程序产品 |
| CN113901906A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-07 | 正星科技股份有限公司 | 加油枪的移动风险预警方法、装置、电子设备及介质 |
| CN113920471A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-11 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 生产废物的远程监控方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114331114A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种管道安全风险智能化监管方法及系统 |
| US11361586B2 (en) * | 2017-06-15 | 2022-06-14 | Hangzhou Hikvision Digital Technology Co., Ltd. | Method for sending warning information, storage medium and terminal |
| CN114664032A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 上海商汤智能科技有限公司 | 语音播报方法、系统、设备和可读存储介质 |
-
2022
- 2022-08-12 CN CN202210966154.0A patent/CN115512499A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103530976A (zh) * | 2013-11-04 | 2014-01-22 | 吉林烟草工业有限责任公司 | 一种制丝工艺报警方法、装置及系统 |
| US11361586B2 (en) * | 2017-06-15 | 2022-06-14 | Hangzhou Hikvision Digital Technology Co., Ltd. | Method for sending warning information, storage medium and terminal |
| CN110211319A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-09-06 | 深圳市梦网百科信息技术有限公司 | 一种安防监控预警事件跟踪方法和系统 |
| CN110728815A (zh) * | 2019-10-25 | 2020-01-24 | 深圳市商汤科技有限公司 | 基于视频分析的预警方法及装置、电子设备和存储介质 |
| CN112818757A (zh) * | 2021-01-13 | 2021-05-18 | 上海应用技术大学 | 加油站安全检测预警方法和系统 |
| CN113225532A (zh) * | 2021-04-30 | 2021-08-06 | 重庆天智慧启科技有限公司 | 一种智能联动视频监控系统和方法 |
| CN113553952A (zh) * | 2021-07-23 | 2021-10-26 | 上海商汤智能科技有限公司 | 异常行为识别方法及装置、设备、存储介质、程序产品 |
| CN113901906A (zh) * | 2021-09-30 | 2022-01-07 | 正星科技股份有限公司 | 加油枪的移动风险预警方法、装置、电子设备及介质 |
| CN113920471A (zh) * | 2021-10-13 | 2022-01-11 | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 | 生产废物的远程监控方法、装置、计算机设备及存储介质 |
| CN114331114A (zh) * | 2021-12-28 | 2022-04-12 | 国家石油天然气管网集团有限公司 | 一种管道安全风险智能化监管方法及系统 |
| CN114664032A (zh) * | 2022-03-18 | 2022-06-24 | 上海商汤智能科技有限公司 | 语音播报方法、系统、设备和可读存储介质 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118467457A (zh) * | 2024-07-10 | 2024-08-09 | 深圳天海宸光科技有限公司 | 一种基于rdma的图片传输方法、装置、介质及设备 |
| CN118467457B (zh) * | 2024-07-10 | 2024-10-18 | 深圳天海宸光科技有限公司 | 一种基于rdma的图片传输方法、装置、介质及设备 |
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